Use of mobile apps and technologies in child and adolescent mental health: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
QUESTION: This review will aim to critically evaluate the currently available literature concerning the use of online mobile-based applications and interventions in the detection, management and maintenance of children and young people's mental health and well-being. STUDY SELECTION AND ANALYSIS: A systematic literature search of six electronic databases was conducted for relevant publications until May 2019, with keywords pertaining to mental health, well-being and problems, mobile or internet apps or interventions and age of the study population. The resulting titles were screened and the remaining 92 articles were assessed against the inclusion and exclusion criteria with a total of 4 studies included in the final review. FINDINGS: In general, young people seem to engage very well with this type of tools, and they demonstrate some positive effects in emotional self-awareness. There have been some studies about this issue and many of the outcomes were notstatistically significant. However, it is still a sparsely documented area, and more research is needed in order to prove these effects. CONCLUSIONS: Mental health apps directed at young people have the potential to be important assessment, management and treatment tools, therefore creating easier access to health services, helping in the prevention of mental health issues and capacitating to self-help in case of need. However, a limited number of studies are currently available, and further assessments should be made in order to determine the outcomes of this type of interventions.
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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 | 0,007 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».