Digital and Hybrid Pediatric and Youth Mental Health Program Implementation Challenges During the Pandemic: Literature Review With a Knowledge Translation and Theoretical Lens Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The pandemic brought unprecedented challenges for child and youth mental health. There was a rise in depression, anxiety, and symptoms of suicidal ideation. OBJECTIVE: The aims of this knowledge synthesis were to gain a deeper understanding of what types of mental health knowledge translation (KT) programs, mental health first aid training, and positive psychology interventions were developed and evaluated for youth mental health. METHODS: We undertook a literature review of PubMed and MEDLINE for relevant studies on youth mental health including digital and hybrid programs undertaken during the pandemic (2020-2022). RESULTS: A total of 60 studies were included in this review. A few KT programs were identified that engaged with a wide range of stakeholders during the pandemic, and a few were informed by KT theories. Key challenges during the implementation of mental health programs for youth included lack of access to technology and privacy concerns. Hybrid web-based and face-to-face KT and mental health care were recommended. Providers required adequate training in using telehealth and space. CONCLUSIONS: There is an opportunity to reduce the barriers to implementing tele-mental health in youth by providing adequate technological access, Wi-Fi and stationary internet connectivity, and privacy protection. Staff gained new knowledge and training from the pandemic experience of using telehealth, which will serve as a useful foundation for the future. Future research should aim to maximize the benefits of hybrid models of tele-mental health and face-to-face sessions while working on minimizing the potential barriers that were identified. In addition, future programs could consider combining mental health first aid training with hybrid digital and face-to-face mental health program delivery along with mindfulness and resilience building in a unified model of care, knowledge dissemination, and implementation.
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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 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».