Evaluating a helpline for post‐secondary students: Caller distress, ability to face concern and satisfaction with helpline
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Helplines for post‐secondary students have emerged in the last decade to address the growing mental health needs and increasing help‐seeking of this population in ways that are responsive to their needs and preferences. However, there is no publicly available evidence of the effectiveness of helplines for post‐secondary students. Aims This study evaluated the outcomes of Good2Talk, a helpline for post‐secondary students in Ontario, Canada, that offers professional counselling and information and referral services related to mental health, addictions and well‐being. Methods In this cross‐sectional study, purposive sampling was used to recruit post‐secondary students who contacted Good2Talk between March 2016 and March 2020. Data were collected using post‐call questionnaires. Paired samples t ‐tests and multinomial logistic regression analyses were used to analyse the data from 619 post‐secondary students. Results Participants reported significant decreases in distress and increases in their ability to face their concern after contacting the helpline. Feeling understood and low pre‐call distress were significant predictors of low post‐call distress. Confidence in their abilities and having a better plan were significant predictors of high post‐call ability to face their concern. Age, gender and number of previous calls to the helpline were not significant predictors of positive outcomes. Most participants reported that they would recontact the helpline and recommend the helpline to a peer. Conclusion The study indicates that counselling and information and referral services can be effective in reducing distress and increasing post‐secondary students' abilities to address their mental health concerns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».