Online tools for individuals with depression and neurologic conditions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with neurologic conditions commonly have depression. Online tools have the potential to improve outcomes in these patients in an efficient and accessible manner. We aimed to identify evidence-informed online tools for patients with comorbid neurologic conditions and depression. METHODS: A scoping review of online tools (free, publicly available, and not requiring a facilitator) for patients with depression and epilepsy, Parkinson disease (PD), multiple sclerosis (MS), traumatic brain injury (TBI), or migraine was conducted. MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, Cochrane Database of Systematic Reviews, and Cochrane CENTRAL Register of Controlled Trials were searched from database inception to January 2017 for all 5 neurologic conditions. Gray literature using Google and Google Scholar as well as app stores for both Android and Apple devices were searched. Self-management or self-efficacy online tools were not included unless they were specifically targeted at depression and one of the neurologic conditions and met the other eligibility criteria. RESULTS: Only 4 online tools were identified. Of these 4 tools, 2 were web-based self-management programs for patients with migraine or MS and depression. The other 2 were mobile apps for patients with PD or TBI and depression. No online tools were found for epilepsy. CONCLUSIONS: There are limited depression tools for people with neurologic conditions that are evidence-informed, publicly available, and free. Future research should focus on the development of high-quality, evidence-based online tools targeted at neurologic patients.
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 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 | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».