Use of mobile apps and technologies in child and adolescent mental health: a systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle