Directory of Public Datasets for Youth Mental Health to Enhance Research Through Data, Accessibility, and Artificial Intelligence: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Youth mental health issues have been recognized as a pressing crisis in the United States in recent years. Effective, evidence-based mental health research and interventions require access to integrated datasets that consolidate diverse and fragmented data sources. However, researchers face challenges due to the lack of centralized, publicly available datasets, limiting the potential for comprehensive analysis and data-driven decision-making. Objective: This paper introduces a curated directory of publicly available datasets focused on youth mental health (less than 18 years old). The directory is designed to serve as critical infrastructure to enhance research, inform policymaking, and support the application of artificial intelligence and machine learning in youth mental health research. Methods: Unlike a systematic review, this paper offers a brief overview of open data resources, addressing the challenges of fragmented health data in youth mental health research. We conducted a structured search using 3 approaches: targeted searches on reputable health organization websites (eg, National Institutes of Health [NIH] and Centers for Disease Control and Prevention [CDC]), librarian consultation to identify hard-to-find datasets, and expert knowledge from prior research. Identified datasets were curated with key details, including name, description, components, format, access information, and study type, with a focus on freely available resources. Results: A curated list of publicly available datasets on youth mental health and school policies was compiled. While not exhaustive, it highlights key resources relevant to youth mental health research. Our findings identify major national survey series conducted by organizations such as the NIH, CDC, Substance Abuse and Mental Health Services Administration (SAMHSA), and the U.S. Census Bureau, which focus on youth mental health and substance use. In addition, we include data on state and school health policies, offering varying scopes and granularities. Valuable health data repositories such as ICPSR, Data.gov, Healthdata.gov, Data.CDC.gov, OpenFDA, and Data.CMS.gov host a wide range of research data, including surveys, longitudinal studies, and individual research projects. Conclusions: Publicly accessible health data are essential for improving youth mental health outcomes. Compiling and centralizing these resources streamlines access, enhances research impact, and informs interventions and policies. By improving data integration and accessibility, it encourages interdisciplinary collaboration and supports evidence-based 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 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 | 0,072 | 0,219 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,083 | 0,079 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,005 |
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 ».