The development and initial pilot test of a novel mental health literacy program for Muslims living in western countries
Notice bibliographique
Résumé
Muslims living in Western countries experience high psychological distress yet underutilize professional mental health services. Unfortunately, research aimed at exploring strategies to improve treatment seeking in this population is limited. In this dissertation, through two studies, I developed, and pilot tested, a mental health literacy (MHL) intervention to improve treatment seeking among Western Muslims. In Study 1, I interview 10 Canadian Muslims about their beliefs about mental health and treatment seeking, employing a validated theoretical model to guide interviews and analyses. I analyse transcripts of these interview using the Framework method, generating both a priori and inductive themes. Participants recognized their susceptibility to mental health issues, believed only severe mental health problems warrant treatment, highlighted barriers to treatment (e.g., stigma, low MHL, lack of treatment access), and held generally positive beliefs about the benefits of professional treatment. My findings highlight gaps in knowledge about mental health and its treatment which could be addressed through a tailored MHL intervention. In Study 2, I outline the development of Mental Health 101: For Muslims, an intervention designed to improve MHL among Muslims living in Western countries by addressing gaps in knowledge. I pilot tested the intervention in a sample of 26 Canadian Muslims. Participants completed pre- and post-intervention questionnaires assessing MHL, public and self-stigma, attitudes toward treatment seeking, and intentions to utilize and recommend various sources of support. Participants also completed a program satisfaction questionnaire post-intervention. Participants reported high satisfaction with the intervention, improvements in MHL, intentions to recommend treatment from family physicians, mental health professionals and imams. Intentions to seek various sources of support oneself, attitudes toward treatment seeking, and self-stigma also improved. Findings highlight the potential for MH101:M, and similar interventions, to improve help-seeking among Western Muslims.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».