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Enregistrement W4408733711 · doi:10.2196/69907

Exploring Youth Perspectives on Digital Mental Health Platforms: Qualitative Descriptive Study

2025· article· en· W4408733711 sur OpenAlexaffvenueabout
Lauren Volcko, Emilie M. Bassi, Julia Hews‐Girard, Katherine Bright, Marianne Barker, Lia Norman, Karina Pintson, Geneca Henry, Sumaya Soufi, Chukwudumbiri Efrem Omorotionmwan, Melanie Fersovitch, L. Dudley Stamp, Karen Moskovic, David W. Johnson, Gina Dimitropoulos

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensAlberta Health ServicesMount Royal UniversityUniversity of AlbertaHotchkiss Brain InstituteWomen and Children’s Health Research InstituteThompson Rivers UniversityOntario Brain InstituteAlberta Children's HospitalCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintMental healthQualitative researchDescriptive researchPsychologySociologyComputer scienceWorld Wide WebPsychiatrySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The increasing prevalence of mental health disorders among youth underscores the need for accessible and effective interventions. Digital mental health (dMH) platforms like Innowell offer promising solutions by increasing access to mental health care for young people. Innowell is a web-based platform that supports youth mental health by providing personalized measurement-based care in collaboration with a youth's health care providers. However, understanding youth perspectives on these platforms is crucial for ensuring successful implementation and sustained engagement. Objective: This study aimed to explore youth perspectives on the implementation of the Innowell platform, identifying key factors influencing uptake, engagement, and long-term retention. Methods: A qualitative descriptive approach was used to examine youth perspectives. Data were collected through 9 focus groups and 1 interview, involving 39 participants aged 15-24 years from urban (23/39, 59%) and rural (16/39, 41%) communities in Alberta, Canada. Participants were recruited through mental health clinics and community organizations. Thematic analysis was conducted on the transcripts to identify factors that support or hinder engagement with the platform. Results: Participants emphasized the importance of privacy, security, and personalization in building trust in the platform, with 72% (28/39) reporting that clear communication about data protection would increase their likelihood of use. Progress tracking features, such as symptom trend visualizations and diaries, were identified by 65% (25/39) of participants as critical for sustaining engagement. Ease of use was highlighted, with 58% (23/39) preferring mobile app functionality over web-based interfaces. Dynamic content and personalized notifications were suggested as strategies to maintain long-term use, with 64% (25/39) of participants valuing customizable reminders to encourage daily interactions. Rural participants (16/39, 41%) noted the need for offline functionality due to inconsistent internet access. In addition, participants recommended features such as crisis support, professional communication channels, and access to local mental health resources. Conclusions: Youth-centered design is essential for enhancing the usability and engagement of dMH platforms like Innowell. Key features prioritized by participants included privacy, security, progress tracking, and personalization. Dynamic and user-friendly interfaces, along with the ability to customize notifications and access professional support, were critical for fostering long-term engagement. Insights from this study provide actionable recommendations for optimizing dMH platforms to meet the mental health needs of young people, particularly in diverse urban and rural settings. Future research should explore implementation strategies tailored to specific user demographics to enhance the scalability and impact of dMH interventions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,334
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,160 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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