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Enregistrement W4409673920 · doi:10.2196/65163

Developing Digital Mental Health Tools With Culturally Diverse Parents and Young People: Qualitative User-Centered Design Study

2025· article· en· W4409673920 sur OpenAlexvenueno aff
Isobel Butorac, Róisín McNaney, Joshua Paolo Seguin, Patrick Olivier, Jaimie C. Northam, Lucy A. Tully, Talia Carl, Adrian Carter

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthThematic analysisGeneral partnershipIntervention (counseling)Qualitative researchPopulationCulturally appropriatePsychologyMedicineNursingGerontologySociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Approximately 39% of young people (aged 16-24 y) experience mental ill health, but only 23% seek professional help. Early intervention is essential for reducing the impacts of mental illness, but young people, particularly those from culturally diverse communities, report experiencing shame and stigma, which can deter them from engaging with face-to-face services. Digital mental health (DMH) tools promise to increase access, but there is a lack of literature exploring the suitability of DMH tools for culturally diverse populations. OBJECTIVE: The project was conducted in partnership with a large-scale national DMH organization that promotes evidence-based early intervention, treatment, and support of mental health in young people and their families. The organization wanted to develop a self-directed web-based platform for parents and young people that integrates psychological assessments and intervention pathways via a web-based "check-in" tool. Our project explored the views of culturally diverse parents and young people on the opportunities and barriers to engagement with a web-based DMH screening tool. METHODS: We conducted a 2-phase qualitative study aiming to identify potential issues faced by culturally diverse communities when engaging with DMH tools designed for the Australian public. We worked with 18 culturally diverse participants (parents: n=8, 44%; young people: n=10, 56%) in a series of design-led workshops drawing on methods from speculative design and user experience to understand the opportunities and barriers that organizations might face when implementing population-level DMH tools with culturally diverse communities. NVivo was used to conduct thematic analyses of the audio-recorded and transcribed workshop data. RESULTS: Five themes were constructed from the workshops: (1) trust in the use and application of a DMH tool, (2) data management and sharing, (3) sociocultural influences on mental health, (4) generational differences in mental health and digital literacy, and (5) stigma and culturally based discrimination in mental health support. CONCLUSIONS: The emergent themes have important considerations for researchers wishing to develop more inclusive DMH tools. The study found that healthy parent-child relationships will increase engagement in mental health support for young persons from culturally diverse backgrounds. Barriers to engagement with DMH tools included culturally based discrimination, the influence of culture on mental health support, and the potential impact of a diagnostic label on help seeking. The study's findings suggest a need for culturally safe psychoeducation for culturally diverse end users that fosters self-determination with tailored resources. They also highlight important key challenges when working with culturally diverse populations.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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