Mental Health Mobile Apps: From Infusion to Diffusion in the Mental Health Social System
Notice bibliographique
Résumé
The roles of mental health educators and professionals in the diffusion of mental health mobile apps are addressed in this viewpoint article. Mental health mobile apps are emerging technologies that fit under the broad heading of mobile health (mHealth). mHealth, encompassed within electronic health (eHealth), reflects the use of mobile devices for the practice of public health. Well-designed mental health mobile apps that present content in interactive, engaging, and stimulating ways can promote cognitive learning, personal growth, and mental health enhancement. As key influencers in the mental health social system, counselor educators and professional associations may either help or hinder diffusion of beneficial mHealth technologies. As mental health mobile apps move towards ubiquity, research will continue to be conducted. The studies published thus far, combined with the potential of mental health mobile apps for learning and personal growth, offer enough evidence to compel mental health professionals to infuse these technologies into education and practice. Counselor educators and professional associations must use their influential leadership roles to train students and practitioners in how to research, evaluate, and integrate mental health mobile apps into practice. The objectives of this article are to (1) increase awareness of mHealth and mental health mobile apps, (2) demonstrate the potential for continued growth in mental health mobile apps based on technology use and acceptance theory, mHealth organizational initiatives, and evidence about how humans learn, (3) discuss evidence-based benefits of mental health mobile apps, (4) examine the current state of mHealth diffusion in the mental health profession, and (5) offer solutions for impelling innovation diffusion by infusing mental health mobile apps into education, training, and clinical settings. This discussion has implications for counselor educators, mental health practitioners, associations, continuing education providers, and app developers.
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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 | 0,036 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,018 |
| Communication savante | 0,026 | 0,052 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».