Can smartphone mental health interventions reduce symptoms of anxiety? A meta-analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Various psychological interventions are effective for reducing symptoms of anxiety when used alone, or as an adjunct to anti-anxiety medications. Recent studies have further indicated that smartphone-supported psychological interventions may also reduce anxiety, although the role of mobile devices in the treatment and management of anxiety disorders has yet to be established. METHODS: We conducted a systematic review and meta-analysis of all randomized clinical trials (RCTs) reporting the effects of psychological interventions delivered via smartphone on symptoms of anxiety (sub-clinical or diagnosed anxiety disorders). A systematic search of major electronic databases conducted in November 2016 identified 9 eligible RCTs, with 1837 participants. Random-effects meta-analyses were used to calculate the standardized mean difference (as Hedges' g) between smartphone interventions and control conditions. RESULTS: Significantly greater reductions in total anxiety scores were observed from smartphone interventions than control conditions (g=0.325, 95% C.I.=0.17-0.48, p<0.01), with no evidence of publication bias. Effect sizes from smartphone interventions were significantly greater when compared to waitlist/inactive controls (g=0.45, 95% C.I.=0.30-0.61, p<0.01) than active control conditions (g=0.19, 95% C.I.=0.07-0.31, p=0.003). LIMITATIONS: The extent to which smartphone interventions can match (or exceed) the efficacy of recognised treatments for anxiety has yet to established. CONCLUSIONS: This meta-analysis shows that psychological interventions delivered via smartphone devices can reduce anxiety. Future research should aim to develop pragmatic methods for implementing smartphone-based support for people with anxiety, while also comparing the efficacy of these interventions to standard face-to-face psychological care.
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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 | 0,029 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,061 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».