Redefining virtual mental health services: youths’ perspectives and ideal features
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The COVID-19 pandemic prompted a significant shift in our approach to healthcare, leading to the widespread adoption of virtual healthcare services, including mental healthcare. In this context, understanding and incorporating the unique perspectives of youths is crucial for improving virtual mental health services for this population. Objectives This qualitative study explores the ideal features of virtual mental health services among youths. Methods Nine focus group discussions and eight semi-structured interviews were conducted with 65 individuals aged 15-35 in Singapore. To ensure the comprehensive representation of youths’ perspectives, participants from diverse ethnicities (mainly Chinese, Malay, and Indian), ages, and genders were included using purposive sampling. The data was analysed using content analysis through both inductive and deductive approaches. Results Four main themes were identified from the data. First, technology and platform: youths stressed the importance of a credible and government-endorsed service provider to deliver a comprehensive and trustworthy experience facilitated by qualified professionals. Second, functionality: they wanted credible affiliations to be displayed prominently on the home page and various tools such as calls, chats, moderated forums, profiles of healthcare professionals, and educational resources. Confidentiality, anonymity, and privacy were also highlighted as necessary. Third, user interface: youths preferred an intuitive and age-tailored interface to ensure a seamless and user-friendly experience, with organised content, appealing aesthetics, and engaging elements on video call sessions. Fourth, usability: they emphasised the need for an affordable and widely compatible operating system to promote accessibility of services. Conclusions Virtual mental health services, with their great potential, can expand and effectively meet the needs of youths. By prioritizing credible platforms, comprehensive functionality, confidentiality, an intuitive interface, and broad accessibility, we can enhance help-seeking among youths and create a more effective support system. Disclosure of Interest None Declared
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».