Online and mobile technologies for self-management in bipolar disorder: A systematic review.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Internet (eHealth) and smartphone-based (mHealth) approaches to self-management for bipolar disorder are increasingly common. Evidence-based self-management strategies are available for bipolar disorder and provide a useful framework for reviewing existing eHealth/mHealth programs to determine whether these strategies are supported by current technologies. This review assesses which self-management strategies are most supported by technology. METHOD: Based on 3 previous studies, 7 categories of self-management strategies related to bipolar disorder were identified, followed by a systematic literature review to identify existing eHealth and mHealth programs for this disorder. Searches were conducted by using PubMed, CINAHL, PsycINFO, EMBASE, and the Cochrane Database of Systematic Reviews for relevant peer-reviewed articles published January 2005 to May 2015. eHealth and mHealth programs were summarized and reviewed to identify which of the 7 self-management strategy categories were supported by eHealth or mHealth programs. RESULTS: From 1,654 publications, 15 papers were identified for inclusion. From these, 9 eHealth programs and 2 mHealth programs were identified. The most commonly supported self-management strategy categories were "ongoing monitoring," "maintaining hope," "education," and "planning for and taking action"; the least commonly supported categories were "relaxation" and "maintaining a healthy lifestyle." eHealth programs appear to provide more comprehensive coverage of self-management strategies compared with mHealth programs. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Both eHealth and mHealth programs present a wide range of self-management strategies for bipolar disorder, although individuals seeking comprehensive interventions might be best served by eHealth programs, while those seeking more condensed and direct interventions might prefer mHealth programs. (PsycINFO Database Record
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».