A Novel Digital Platform to Support Child and Family Mental Health in Australia (Child and Family eHub): Protocol for a Mixed Methods Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Child mental health disorders are a significant Australian public health issue with high prevalence rates compounded by inequitably higher rates for those living in families with lower income, lower levels of parental education, and higher levels of unemployment. Prevention and early intervention approaches are critical to address problems early. When caregivers seek information and services to support their child's mental health needs, they commonly use many untested online search strategies. To address this, we developed a digital Child and Family eHub (eHub) prototype through a user-centered design process involving families experiencing adversity and local service providers. The eHub provides online navigation and evidence-based information for families and aims to increase equitable access to and use of (1) information and (2) the existing primary health, mental health, and social services system to improve mental health outcomes for caregivers with children aged 0-12 years. This protocol outlines how we will evaluate the eHub. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the feasibility, acceptability, appropriateness, and preliminary impact of the eHub digital platform for caregivers of children aged 0-12 years, particularly those experiencing adversity. The evaluation will assess implementation outcomes, caregiver and child mental health outcomes, and help-seeking behaviors over a 6-month period. METHODS: A prospective cohort of 270 caregivers of children aged 0-12 years will be recruited from 3 socioeconomically diverse Australian sites (Wyndham Vale in Victoria and Marrickville and Fairfield in New South Wales). Participants will be recruited through local community hubs, health and social service providers, and social media, and will enroll via the REDCap (Research Electronic Data Capture; Vanderbilt University) survey platform. A mixed methods type 3 implementation impact evaluation will be undertaken, which tests an implementation strategy while observing and gathering information on the intervention's impact on relevant outcomes. In this protocol, implementation will be assessed as a primary outcome using Proctor's outcomes for the implementation framework, and secondary outcomes will include caregiver access and use of the eHub and associated child and parent mental health outcomes. Data will be collected at baseline and 6 months. Quantitative data will be analyzed using descriptive statistics and regression models; repeated measures will be analyzed using generalized estimating equations. Qualitative data will be analyzed using framework analysis. RESULTS: The study was funded in December 2021. Participant enrollment for the study began in February 2024, with participants involved in the eHub evaluation for 6 months. CONCLUSIONS: The results of this study will be instrumental in refining the intervention for future scaling to other Australian sites. This study has the potential to offer an accessible, cost-effective, and scalable digital solution to improve service navigation and mental health outcomes for children and families experiencing adversity. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN Registry ISRCTN49839991; https://doi.org/10.1186/ISRCTN49839991. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/72548.
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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 | 0,063 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,007 |
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 ».