Mobile Intervention for Individuals With Psychosis, Dual Disorders, and Their Common Comorbidities: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Over 50% of people diagnosed with a severe mental illness, such as schizophrenia or bipolar disorder, will meet criteria for a substance use disorder in their lifetime. This dual disorder often starts during youth and leads to significant societal costs, including lower employability rates, more hospitalizations, and higher risk of homelessness and of suicide attempts when compared to those with a serious mental illness without substance misuse. Moreover, many individuals presenting with comorbid disorders also present with other psychological difficulties as well, such as personality disorders or anxiety and depression, also known as complex comorbid disorders. Transdiagnostic treatments that focus on core difficulties found in people with complex dual disorders, such as emotional regulation, are direly needed. Emotional regulation skills can help reduce distress related to psychotic symptoms and maintain abstinence in substance use disorders. New technologies in the field of communications have developed considerably over the past decade and have the potential to improve access to such treatments, a major problem in many health care settings. As such, this paper aims at: presenting core difficulties present in many individuals with dual disorders, reviewing the scientific literature pertaining to the use of mobile applications in mental health and addictions, and presenting the development and potential of a new application for emotional regulation for people with dual disorders.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».