Effectiveness of a mental health literacy module on stigma related mental health knowledge and behaviour among youth in two educational settings in Chennai, South India: A quasi-experimental study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Improving mental health literacy (MHL) can reduce stigma towards mental illness, decreasing delays in help-seeking for mental disorders such as psychosis. We aimed to develop and assess the impact of an interactive MHL intervention on stigma related mental health knowledge and behaviour (SRMHKB) among youth in two urban colleges in South India. METHODS: Incorporating input from stakeholders (students, teachers, and mental health professionals), we developed a mental health literacy module to address SRMHKB. The module was delivered as an interactive session lasting 90 min. We recruited 600 (300 males; 300 females; mean age 19.6) participants from two city colleges in Chennai from Jan-Dec 2019 to test the MHL module. We assessed SRMHKB before the delivery of the MHL intervention, immediately after, and at 3 and 6 months after the intervention using the Mental Health Knowledge Schedule (MAKS) and Reported and Intended Behaviour Scale (RIBS). We used generalised estimating equations (GEE) to assess the impact of the intervention over time. RESULTS: Compared to baseline, there was a statistically significant increase in stigma related knowledge and behaviour immediately after the intervention (coefficient=3.8; 95% CI: 3.5,4.1) and during the 3-month (coefficient=3.4; 95% CI: 3.0,3.7) and 6-month (coefficient=2.4; 95% CI: 2.0,2.7) follow-up. CONCLUSION: Preliminary findings suggest that a single 90-minute MHL interactive session could lead to improvements in SRMHKB among youth in India. Future research might utilise randomised controlled trials to corroborate findings, and explore how improvements can be sustained over the longer-term.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».