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Enregistrement W2042424129 · doi:10.2196/jmir.3147

Web-Based Intervention Programs for Depression: A Scoping Review and Evaluation

2014· review· en· W2042424129 sur OpenAlexaffabout
Tian Renton, Herman Tang, Naomi Ennis, Michael D. Cusimano, Shree Bhalerao, Tom A. Schweizer, Jane Topolovec‐Vranic

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2014
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityPsychological interventionRandomized controlled trialMedicineIntervention (counseling)Health careMedical educationWorld Wide WebPsychologyInternet privacyNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although depression is known to affect millions of people worldwide, individuals seeking aid from qualified health care professionals are faced with a number of barriers to treatment including a lack of treatment resources, limited number of qualified service providers, stigma associated with diagnosis and treatment, prolonged wait times, cost, and barriers to accessibility such as transportation and clinic locations. The delivery of depression interventions through the Internet may provide a practical solution to addressing some of these barriers. OBJECTIVE: The purpose of this scoping review was to answer the following questions: (1) What Web-delivered programs are currently available that offer an interactive treatment component for depression?, (2) What are the contents, accessibility, and usability of each identified program?, and (3) What tools, supports, and research evidence are available for each identified program? METHODS: Using the popular search engines Google, Yahoo, and Bing (Canadian platforms), two reviewers independently searched for interactive Web-based interventions targeting the treatment of depression. The Beacon website, an information portal for online health applications, was also consulted. For each identified program, accessibility, usability, tools, support, and research evidence were evaluated and programs were categorized as evidence-based versus non-evidence-based if they had been the subject of at least one randomized controlled trial. Programs were scored using a 28-point rating system, and evidence- versus non-evidence-based programs were compared and contrasted. Although this review included all programs meeting exclusion and inclusion criteria found using the described search method, only English language Web-delivered depression programs were awarded an evaluation score. RESULTS: The review identified 32 programs meeting inclusion criteria. There was a great deal of variability among the programs captured in this evaluation. Many of the programs were developed for general adolescent or adult audiences, with few (n=2) focusing on special populations (eg, military personnel, older adults). Cognitive behavioral therapy was the most common therapeutic approach used in the programs described. Program interactive components included mood assessments and supplementary homework sheets such as activity planning and goal setting. Only 12 of the programs had published evidence in support of their efficacy and treatment of depressive symptoms. CONCLUSIONS: There are a number of interactive depression interventions available through the Internet. Recommendations for future programs, or the adaptation of existing programs include offering a greater selection of alternative languages, removing registration restrictions, free trial periods for programs requiring user fees, and amending programs to meet the needs of special populations (eg, those with cognitive and/or visual impairments). Furthermore, discussion of specific and relevant topics to the target audience while also enhancing overall user control would contribute to a more accessible intervention tool.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,777
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,400
Tête enseignante GPT0,656
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations127
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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