Psychosocial Support Programs for the Mental Well-Being of High School Learners From Low- to Middle-Income Countries: Protocol for a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: The World Health Organization reported in 2020 that approximately 50% of all mental health disorders in adolescents manifest before the age of 14 years. However, the literature on mental well-being and programs designed and implemented by nurses for adolescents in low- to middle-income countries (LMICs) is limited. This scoping review explores the development and implementation of psychosocial support programs targeting high school learners in LMICs. Objective: This prospective scoping review will examine the psychosocial support programs that exist and how they have been implemented for high school learners from LMICs. Methods: Using the Joanna Briggs Institute scoping review framework, we will identify primary research articles through systematic searches of the ERIC, MEDLINE, ScienceDirect, PubMed, and PsycInfo databases. Gray literature will also be sourced from Google Scholar. Two independent reviewers will apply the predetermined inclusion criteria to select studies. Data will be charted, analyzed narratively, and presented in tables and figures. Results: This review will analyze the psychosocial support programs for high school learners in LMIC, identifying gaps in the literature and highlighting areas for further investigation, thereby aiding in creating or adjusting such programs. This study is not funded, and data collection was completed in May 2025. Data analysis is currently in progress, and the results are expected to be finalized and submitted for publication in February 2026. Conclusions: This scoping review will synthesize evidence on psychosocial support programs in LMICs and guide the development of targeted interventions to address the mental health needs of high school learners.
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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 | 0,096 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,014 |
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 ».