MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4414685661 · doi:10.2196/64531

Improving Digital Mental Health Services With and for National Minority, Indigenous, and Refugee Youth in Norway: The InvolveMENT Multiphase Mixed Methods Research Project Protocol

2025· article· en· W4414685661 sur OpenAlexvenueno aff
Petter Viksveen, Eline Ree, Stig Bjønness, Ketil Lenert Hansen, Laia G. Meldahl, Lou Krijger-Plagnol, Clare Relton, Francesca Cornaglia, Siv Hilde Berg, Solveig Hodne, Jo Røislien, Karina Aase, Anita Salamonsen

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthRefugeeProtocol (science)Health careMental health serviceMental health careMultimethodologyHealth servicesProgram evaluation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Worldwide, minority youth receive culturally sensitive mental health services less often than the majority peer population. In Norway, limited research exists on the mental health and service use among youth from national minority (Forrest Finns, Kven or Norwegian Finns, Jews, Roma, and Romani), Indigenous (Sámi), and refugee backgrounds. Although the Norwegian government provides a public communication channel for youth, including mental health information and support, digital services have not been adapted to meet the needs of these groups. There is currently no research to determine the use, acceptability, effectiveness, cost-effectiveness, and safety of these services for these youth. Objective: The main aim of the InvolveMENT project is to improve the mental health of national minority, Indigenous, and refugee youth. The project's objectives are, for these groups of youth, to (1) determine the mental health and digital support needs and possible barriers to and facilitators of service use; (2) assess the use of and satisfaction with digital services to meet their mental health needs; (3) explore their perspectives on digital mental health services; (4) develop recommendations that can be used to adapt digital services to meet their needs and rights; and (5) assess the use, acceptability, satisfaction, effectiveness, cost-effectiveness, and safety of adapted services. Methods: The 4-year InvolveMENT project consists of four phases: (1) establishing a longitudinal cohort consisting of national minority, Indigenous, and refugee youth, using surveys to assess their mental health, well-being, digital support needs, use and satisfaction with digital services, and possible barriers to and facilitators of service use; (2) conducting qualitative interviews with minority youth to explore their perspectives and synthesizing data from phases 1 and 2 for a mixed methods analysis; (3) involving youth and health care and other professionals to develop proposals to adapt and improve the existing digital services; and (4) a randomized controlled trial and a qualitative study to evaluate the adapted services. Results: Cohort and qualitative study designs have been completed. Ethics applications have been approved, and recruitment to the cohort and qualitative studies has started. Conclusions: The InvolveMENT project has the potential to enhance the accessibility and quality of health care services and early interventions, reduce inequality in service provision for minority groups, and strengthen collaboration between youth, public, and research organizations. Through this, it has the potential to improve the mental health of youth from these groups. The findings might be transferable to other minority groups, both nationally and internationally.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,075
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,399

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0750,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,004

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.

Tête enseignante Opus0,310
Tête enseignante GPT0,661
Écart entre enseignants0,350 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research Protocols→Même sujetDigital Mental Health Interventions→Travaux en français237 207→