A Systematic Review of the Impacts of Media Mental Health Awareness Campaigns on Young People
Notice bibliographique
Résumé
Mental health issues are prevalent among young people. An estimated 10% of children and adolescents worldwide experience a mental disorder, yet most do not seek or receive care. Media mental health awareness campaigns, defined as marketing efforts to raise awareness of mental health issues through mass media, are an effort to address this concern. While previous research has evaluated the outcomes of specific media mental health awareness campaigns, there is limited data synthesizing their overall effects. This study addresses the knowledge gap by reviewing the existing literature on the impact of media mental health awareness campaigns on young people. A search was conducted on MEDLINE, EMBASE, PsychINFO, Web of Science, and Google Scholar for studies published between 2004 and 2022 with results specific to people aged 10 to 24. Out of 20,902 total studies identified and screened, 18 studies were included in the review. The following data were extracted from each study: characteristics and descriptions of the campaign, evaluation design and sampling, and summary of impact. The review identified evaluations of 15 campaigns from eight different countries. Outcome evaluation methods commonly comprised of surveys and quantitative data. The campaigns were generally associated with positive changes in the attitudes, beliefs, and intentions of young people (e.g., reduced stigma) and positive changes in behaviors (e.g., increased help-seeking behaviors). The inclusion of few studies in the review indicates a need for ongoing evaluations of media mental health awareness campaigns for young people to inform good practices in their development and distribution.
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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 | 0,009 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».