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Enregistrement W4408827792 · doi:10.1371/journal.pone.0319473

Stepped care, stepped care “lite” & matching intervention components to individual mental health needs: A rapid scoping review of mental health and substance use interventions for post-secondary students

2025· article· en· W4408827792 sur OpenAlexaff
Sarah Brennenstuhl, Rachel Ho, Kristin Cleverley

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthMental Health Research CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLPsychological interventionPsycINFOMental healthMEDLINEIntervention (counseling)MedicineAnxietyHealth carePsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Stepped Care Models (SCM) and other approaches for organizing the delivery of services and resources by individual mental health (MH) needs are being increasingly implemented in post-secondary institutions. However, no consensus definitions exist of what constitutes a SCM for post-secondary students (PSS), and there is little guidance for evaluation of these complex, multicomponent interventions. The purpose of this research is to identify and characterize MH and substance use interventions for PSS that apply a SCM, stepped approach (i.e., stepped care "lite"), and/or organize delivery of resources/services based on individual MH needs. METHODS: A rapid scoping review of peer-reviewed research articles was conducted using OVID MEDLINE®, OVID Embase, EBSCO CINAHL, OVID PsycINFO®, and ERIC. Eligible studies included multicomponent interventions for improving MH or substance use among PSS applying a SCM, stepped approach or another way of organizing resources/services offered according to individual MH needs. Results: 5757 abstracts were reviewed, resulting in full text examination of 172 studies. Data were extracted from 68 eligible studies comprising 50 interventions (SCMs: n = 7, stepped care "lite": n = 13; organized delivery matched to MH needs: n = 30). Almost all involved a website/app and symptom tracking was often included within the intervention. Most addressed either alcohol use, depression, anxiety and eating disorders. A variety of evaluation models were applied, but approaches were not generally geared to look at individual-level outcomes in a manner that captured the overall effect of the SCM or outcomes related to the specific "dose" of the intervention received. Most outcomes focused on MH symptoms, satisfaction, and utilization; student-related outcomes such as academic success were rarely used. Student co-design was not often described. CONCLUSIONS/IMPLICATIONS: Despite increasing implementation of SCMs in post-secondary settings, few studies on the model have been published. Drawing on strengths and shortcomings of studies identified, recommendations for future work in this area are presented.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,100
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,100
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,010
Bibliométrie0,0190,016
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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