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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,035 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».