A survey of mental health literacy in parents and guardians of teenagers
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Parents and guardians (hereafter caregivers) of teenagers need high levels of mental health literacy (MHL) to manage mental health problems arising in teenagers in their care. Previous studies assessing MHL levels in caregivers of teenagers have reported mixed results, making it difficult to clearly estimate caregiver MHL levels. This study aimed to investigate MHL levels in Japanese caregivers of regular teenagers. Methods: Responses from caregivers (n = 1,397) of students entering junior and senior high schools to a self-administered online questionnaire were analyzed. The questionnaire assessed (a) knowledge about mental health/illnesses and (b) attitudes towards mental health problems in teens in their care (e.g., recognition of depression as a medical illness and intention to engage in helping behaviors). Results: The average proportion of correct answers to the knowledge questions (n = 7) was 55.4%; about one tenth (9.2%) of caregivers correctly answered only one or none of the questions. Few caregivers correctly answered about the life-time prevalence of any mental illnesses (46.1%) and appropriate sleep duration for teenagers' health (16.5%). The proportions of caregivers who had the intention to listen to the teen in their care, consult another person, and seek professional medical help if the teen suffered from depression were 99.5%, 91.5% and 72.7%, respectively. Conclusions: Many teenagers' caregivers appeared to be willing to help the teens in their care if they were suffering from mental health problems. However, there was much room for improvement in knowledge on mental health/illnesses and intention to seek help from medical professionals. Efforts toward better education should be made.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».