Understanding youths' lived experience of digital mental health interventions through a photovoice approach
Notice bibliographique
Résumé
Youth can face mental health challenges in the transition from adolescence to adulthood. Web-based programs, apps, and websites for mental health are increasingly developed for youth due to their consistent use of online and mobile technologies. These resources have several benefits including easy access to information, anonymity, and low cost. This study sought to develop an understanding of youth’s experiences with web-based programs, apps, and websites for mental health. Nine participants between the ages of 15-21 with lived experience of a mental health concern from British Columbia and Ontario were recruited for this study. The photovoice method was used to aid participants in exploring their experiences with digital mental health interventions through photography. Group workshops and individual interviews allowed youth to reflect on their photographs. \n \nData analysis was conducted through open inductive coding applied to transcripts from workshops and interviews. Themes related to youths’ digital mental health intervention use journeys were identified as (1) Searching for support, (2) Individual needs unmet, and (3) Finding relief. Photovoice provided a suitable research method for prioritizing youth lived expertise due to its flexible and adaptable approach. Mental health researchers and service providers should readily consider the experiences of youth when designing, selecting, and assessing digital mental health interventions as part of an integrative approach to mental health care.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».