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Enregistrement W4405676849 · doi:10.2196/67454

Teen Perspectives on Integrating Digital Mental Health Programs for Teens Into Public Libraries (“I Was Always at the Library”): Qualitative Interview Study

2024· article· en· W4405676849 sur OpenAlexvenueno aff
Ashley A. Knapp, Katherine Cohen, Kaylee Payne Kruzan, Rachel Kornfield, Miguel Herrera, Aderonke Bamgbose Pederson, Sydney Lee, Kathryn Macapagal, Chantelle A Roulston, K. Clarke, Clarisa Wijaya, Latonia Jackson, Sandra Franco, David C. Mohr

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésPreprintQualitative researchMental healthLibrary scienceMedical educationPsychologyWorld Wide WebComputer scienceSociologyMedicinePsychiatrySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rising rates of anxiety among teens necessitate innovative approaches for implementing evidence-based mental health support. Public libraries, seen as safe spaces for patrons with marginalized identities, offer free public services such as broadband internet access. Many teens spend significant amounts of time in their local libraries due to the safety of this space as well as the trusted adults working there. The American Library Association has shifted its priorities to focus more on mental health through employing social workers and providing mental health programs. As such, public libraries may be promising sites for the implementation of digital mental health (DMH) programs for teens. OBJECTIVE: This study aimed to examine how teens who attended their local public library experienced and managed their anxiety, what mental health supports they were interested in receiving, and how DMH programs and public libraries can meet their needs. METHODS: We interviewed 16 teens aged 12-18 (mean 15.2, SD 2.0) years who used the library frequently at the time of the interviews. Of these teen patrons, 56% (9/16) identified as female, 31% (5/16) identified as male, and 12% (2/16) identified as nonbinary. Most (11/16, 69%) identified as either White or Black or African American individuals, with the remainder (5/16, 31%) identifying as Hispanic or Latino or Chinese American individuals or with ≥2 races. The interviews were individual and semistructured, designed to elicit recommendations for designing and implementing digital tools in libraries to improve teen mental health. Interview transcripts were coded by multiple coders using thematic analysis to synthesize key themes. RESULTS: Teens reported experiencing uncontrollability, unpredictability, and anger related to their anxiety, which they managed using strategies such as guided breathing, distress tolerance, and social connection. They also talked about other helpful management techniques (eg, progressive muscle relaxation, journaling, and mood tracking). Teens underscored the importance of pairing mood tracking with daily activities to reveal patterns. They also stressed the significance of context and anxiety severity when choosing anxiety management strategies. Teens underscored the centrality of the public library in their lives and their view of it as a safe space where they can easily access resources and connect with friends and trusted adults. When considering the design of a DMH program implemented in libraries, they suggested including personalization for different identities, gamification, and simple navigation. Teens emphasized the importance of protecting their privacy within digital programs and that their end goal was to use the skills learned in the DMH program offline. CONCLUSIONS: Teens who frequently used their local public library expressed interest in receiving digital tools via libraries to help them manage anxiety. Their recommendations will help inform future research on the adaptation and implementation of DMH programs for teens in public libraries.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,231
Tête enseignante GPT0,554
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
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Résumé présentoui

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