Engaging Young People With Mental Health Needs and Exploring Outputs From a Resource Development Project: Qualitative Interview Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recommendations from professional bodies, including the Royal College of Psychiatrists, advise mental health practitioners to discuss problematic online use with children and young people. However, barriers such as knowledge gaps and low confidence in initiating discussions often prevent these conversations from happening. OBJECTIVE: The Digital Dialogues project used a knowledge exchange approach, cocreating resources with young people, to support professionals in overcoming these challenges. This paper details the project design and reflects on the perspectives of the young people involved. METHODS: The project was guided by the "children and young people have ownership" model of cocreation. A total of 11 participants were purposively sampled to take part in the Digital Dialogues Young Persons Group (DDYPG) and were actively involved in the study workshops, creative tasks, and resource design and development. In total, 6 (55%) DDYPG members took part in interviews, and 2 (18%) also completed an anonymous survey evaluating their time in the DDYPG. Thematic analysis was used to explore data from interviews and qualitative survey responses together. RESULTS: The DDYPG successfully created several resources to support practitioners in addressing problematic online use with young people. Reflections from DDYPG members showed that creative engagement, meaningful involvement, and peer interactions were key motivators for participation and led to benefits, including feelings of empowerment and personal development. Anxiety, time demands, and potential exposure to triggering content could act as barriers. However, structured tasks, positive rapport with researchers, and flexible participation helped to mitigate these challenges. CONCLUSIONS: The findings highlight ethical considerations and potential strategies for involving young people in resource development research projects in the future.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».