Telehealth interventions for schizophrenia-spectrum disorders and clinical high-risk for psychosis individuals: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite its increased use in mental health, both health care provision by telehealth and research are in the early stages. Videoconferencing, a telehealth subfield, has been mainly used for the medication management and delivery of psychological treatments for mood, adjustment and anxiety disorders, and to a lesser extent for psychotic disorders. OBJECTIVES: The focus of this scoping review is on studies using videoconferencing for intervention for individuals with a diagnosis of schizophrenia-spectrum disorder and those who may be considered to be in the very early stages of psychosis (clinical high risk). The aim of this review is to assess the feasibility, acceptability and clinical benefits of videoconferencing interventions and compare them with face-to-face interventions for this population. METHODS: A scoping review of peer-reviewed original research on the use of videoconferencing for intervention purposes in individuals with a schizophrenia-spectrum disorder or at clinical high risk. RESULTS: = 439 individuals). There was no study reporting on videoconferencing interventions for individuals at clinical high risk. All the studies reported that videoconferencing implementation was feasible, and most of them described high acceptance by individuals with a schizophrenia-spectrum disorder. However, selection bias of studies was high, and overall methodological quality was poor. CONCLUSION: Videoconferencing interventions seem feasible for participants with schizophrenia-spectrum disorder who showed high acceptance of this intervention modality.
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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 | 0,006 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».