MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2742442474 · doi:10.2196/jmir.7573

How do eHealth Programs for Adolescents With Depression Work? A Realist Review of Persuasive System Design Components in Internet-Based Psychological Therapies

2017· review· en· W2742442474 sur OpenAlexafffund
Lori Wozney, Anna Huguet, Kathryn Bennett, Ashley D Radomski, Lisa Hartling, Michele P. Dyson, Patrick J. McGrath, Amanda S. Newton

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2017
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMcMaster UniversityIzaak Walton Killam Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-cléseHealthThe InternetCognitive behavioral therapyPsychologyClinical psychologyCritical appraisalInterpersonal psychotherapyIntervention (counseling)PsychotherapistMedicinePsychiatryCognitionRandomized controlled trialComputer scienceWorld Wide WebAlternative medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Major depressive disorders are common among adolescents and can impact all aspects of their daily life. Traditional therapies, cognitive behavioral therapy (CBT), and interpersonal psychotherapy (IPT) have been delivered face-to-face. However, Internet-based (online) delivery of these therapies is emerging as an option for adolescents. Internet-based CBT and IPT involve therapeutic content, interaction between the user and the system, and different technological features embedded into the online program (eg, multimedia). Studies of Internet-based CBT and IPT for adolescent depression differ on all three aspects, and variable, positive therapy effects have been reported. A better understanding of the treatment conditions that influence therapy outcomes is important to designing and evaluating these novel therapies. OBJECTIVE: Our aim was to examine the technological and program delivery features of Internet-based CBT and IPT for adolescent depression and to document their potential relation to treatment outcomes and program use. METHODS: We performed a realist synthesis. We started with an extensive search of published and gray literature. We included intervention studies that evaluated Internet-based CBT or IPT for adolescent depression. We included mixed-methods and qualitative studies, theoretical papers, and policy/implementation documents if they included a focus on how Internet-based psychological therapy is proposed to work for adolescents with depression/depressive symptoms. We used the Mixed-Methods Appraisal Tool to assess the methodological quality of studies. We used the Persuasive System Design (PSD) model as a framework for data extraction and analysis to examine how Internet-based CBT and IPT, as technology-based systems, influence the attitudes and behaviors of system users. PSD components described for the therapies were linked to reported outcomes using a cross-case comparison method and thematic synthesis. RESULTS: We identified 19 Internet-based CBT programs in 59 documents. Of those, 71% (42/59) were of moderate to high quality. The PSD features surface credibility (competent "look and feel"), dialogue support (online program + in-person support), liking and similarity (esthetics and content appeal to adolescent users), the reduction and tunneling of therapeutic content (reducing online content into simple tasks, guiding users), and use of self-monitoring were present in therapies that resulted in improved therapy engagement, satisfaction, and adherence, as well as symptom and functional impairments. CONCLUSIONS: When incorporated into Internet-based CBT for adolescent depression, PSD features may improve adolescent adherence, satisfaction, and depression-related outcomes. Testing of these features using hypothesis-driven dismantling approaches is recommended to advance our understanding of how these features contribute to therapy effectiveness.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,801
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,513
Tête enseignante GPT0,582
Écart entre enseignants0,069 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations107
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Medical Internet ResearchMême sujetDigital Mental Health InterventionsTravaux en français237 207