Unlocking mobile health adoption: A qualitative exploration of user experiences, barriers, and facilitators within integrated youth services in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Early onset of mental health disorders is common, but many cases remain undetected and untreated, highlighting the need for early intervention. In Canada, youth mental health services face challenges, including fragmentation and resource limitations. Integrated youth services (IYS) aim to address these gaps for individuals aged 12-24 years. Mobile health (mHealth) programs, like Foundry Virtual BC, offer potential solutions, yet their integration and sustainability within IYS require further exploration. Objective: This study examined interest-holder perspectives on creating a sustainable, youth-centred mHealth system to improve mental health outcomes. The research focused on three questions: (a) How do users, service providers, and nonclinical staff perceive mHealth's effectiveness and impact? (b) What are the barriers and facilitators to mHealth integration within the Foundry IYS network? and (c) What strategies support the sustainability of mHealth services? Methods: A qualitative study using semi-structured interviews was conducted with 23 interest-holders, including youth users, service providers, and nonclinical staff from the Foundry network. Participants were recruited via social media and snowball sampling. Thematic analysis identified key themes and subthemes. Results: Three themes emerged regarding mHealth perceptions: (a) its own value, (b) its potential to address barriers to in-person care, and (c) its inherent limitations. Barriers and facilitators of mHealth integration were categorized into three domains: (a) design characteristics (e.g., app usability and content quality), (b) individual youth factors (e.g., privacy concern and inner struggle), and (c) external factors (e.g., safe space and support from peers). Sustainability was linked to service quality and external support. Conclusion: This study highlights the complexity of mHealth integration within an IYS network. Interest-holders emphasized addressing user motivations, privacy, and accessibility while advocating for co-design approaches to ensure mHealth meets diverse youth needs. Future research should focus on underrepresented groups to promote equity and improve mental health outcomes through sustainable mHealth solutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».