Universal digital mental health interventions for children and youth: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Digital mental health interventions (DMHIs) are increasingly used to support child and youth mental health, yet the scope and characteristics of universal (Tier 1) DMHIs remain poorly defined. Methods: This scoping review synthesized peer- reviewed studies of universal DMHIs delivered to children and youth aged 0-18 years. Results: Use of online programs and hybrid delivery were prevalent. Many programs used an independent structure, while facilitation varied across self- led, facilitator-led, and both-led models. Outcomes were commonly assessed across multiple domains, including emotional, behavioural, social, and cognitive outcomes. When single domains were examined, these most often focused on emotional outcomes such as anxiety and depression. Interventions frequently employed therapeutic approaches such as cognitive behavioural therapy and psychoeducation, with content emphasizing emotion regulation, coping and problem-solving skills, and mental health literacy. Structural features varied in length and number of sessions, and many included scaffolded self-managed elements such as messaging or check-ins. Early childhood was underrepresented, with limited reporting of child outcomes for ages 0-4. Equity considerations were also limited, as many studies did not report race or ethnicity and sex and gender reporting was often binary or unspecified. Youth involvement in intervention design or consultation was uncommon. Discussion: This review provides an overview of the current landscape and identifies key gaps, including limited equity considerations, the underrepresentation of early childhood development, and minimal youth involvement. Clearer reporting of delivery structure and facilitation, stronger demographic reporting, and component-focused evaluation can support equitable, developmentally responsive scale-up. Systematic Review Registration: https://inplasy.com/inplasy-2024-9-0026/, INPLASY202490026.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».