Youth Mental Health Interventions via Mobile Phones: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Mobile phone technologies have been hailed as a promising means for delivering mental health interventions to youth and adolescents, the age group with high cell phone penetration and with the onset of 75% of all lifetime mental disorders. Despite the growing evidence in physical health and adult mental health, however, little information is available about how mobile phones are implemented to deliver mental health services to the younger population. The purpose of this scoping study was to map the current state of knowledge regarding mobile mental health (mMental Health) for young people (age 13-24 years), identify gaps, and consider implications for future research. Seventeen articles that met the inclusion criteria provided evidence for mobile phones as a way to engage youth in therapeutic activities. The flexibility, interactivity, and spontaneous nature of mobile communications were also considered advantageous in encouraging persistent and continual access to care outside clinical settings. Four gaps in current knowledge were identified: the scarcity of studies conducted in low and middle income countries, the absence of information about the real-life feasibility of mobile tools, the need to address the issue of technical and health literacy of both young users and health professionals, and the need for critical discussion regarding diverse ethical issues associated with mobile phone use. We suggest that mMental Health researchers and clinicians should carefully consider the ethical issues related to patient-practitioner relationship, best practices, and the logic of self-surveillance.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».