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Enregistrement W4388441636 · doi:10.1080/18387357.2023.2277757

Barriers to the use of mental health services amongst men in Nigeria and the potential of digital mental health support

2023· article· en· W4388441636 sur OpenAlexaff
Prince Chiagozie Ekoh, Fidel Bethel Nnadi, Hope Nwabineli, Oluwagbemiga Oyinlola, Tochukwu Jonathan Okolie, Samuel C. Onuh, Emmanuel Onyebuchi Ugwu, Kusum Bhatta, Chinyere Onalu

Notice bibliographique

RevueAdvances in Mental Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcGill UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPsychologyPsychiatryMental health lawMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective Mental health problems are increasing. Nonetheless, the uptake of professional mental health support remains very low in Nigeria and other African countries, especially among men. This study explored the potential of digital mental health support in eliminating barriers to professional mental health services amongst men in Nigeria.Method Qualitative data were collected between July-August 2022 using an In-depth Interview (IDI) Guide with 24 men aged 18–38. NVivo 12 was employed to assist with the analysis.Results Digital mental health support has the potential to improve acceptance and uptake of professional mental health support services, reduce deterrent factors such as stigma, issues with confidentiality and trust, cost and availability. The use of digital support may also mitigate the nature of masculinity which deters some men from asking for help. Regulations around providing mental health support may improve men’s confidence in seeking professional mental health support.Conclusion Findings highlight the acceptability of digital mental health support for men, and the need for clinical practice regulations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,363 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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