MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3021867976 · doi:10.2196/17798

Android and iPhone Mobile Apps for Psychosocial Wellness and Stress Management: Systematic Search in App Stores and Literature Review

2020· review· en· W3021867976 sur OpenAlex

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésMarketing buzzPopularityAndroid (operating system)mHealthMobile appsInternet privacyPsychosocialStress managementMental healthHealth careApp storeMobile devicePsychologyWorld Wide WebComputer sciencePsychological interventionPsychiatryClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In an oversaturated market of publicly available mobile apps for psychosocial self-care and stress management, health care providers, patients, and consumers interested in mental health-related apps may wonder which, if any, are efficacious. Readily available metrics for consumers include user popularity and media buzz rather than scientific evidence. OBJECTIVE: This systematic review aimed to (1) examine the breadth of therapeutic contents and features of psychosocial wellness and stress management apps available to self-help seekers for public download and (2) determine which of these apps have original research support. METHODS: First, we conducted a systematic review of publicly available apps on the iPhone App Store (Apple Inc) and Android Google Play (Google LLC) platforms using conventional self-help-seeking search terms related to wellness and stress. The results were limited to English-language apps available for free download. In total, 2 reviewers independently evaluated all apps and discussed the findings to reach 100% consensus regarding inclusion. Second, a literature review was conducted on the included apps to identify supporting studies with original data collection. RESULTS: We screened 3287 apps and found 1009 psychosocial wellness and stress management apps. Content varied widely. The most common evidence-based strategy was mindfulness-meditation, followed by positive psychology and goal setting. Most apps were intended to be used as self-help interventions, with only 1.09% (11/1009) involving an electronic therapist and 1.88% (19/1009) designed as a supplement to in-person psychotherapy. Only 4.66% (47/1009) of apps targeted individuals with psychological disorders, and less than 1% of apps (6/1009, 0.59%) targeted individuals with other chronic illnesses. Approximately 2% (21/1009, 2.08%) were supported by original research publications, with a total of 25 efficacy studies and 10 feasibility studies. The Headspace mindfulness app had the most evidence, including 8 efficacy studies. Most other scientifically backed apps were supported by a single feasibility or efficacy study. CONCLUSIONS: Only 2.08% (21/1009) of publicly available psychosocial wellness and stress management mobile apps discoverable to self-help seekers have published, peer-reviewed evidence of feasibility and/or efficacy. Clinicians and investigators may use these findings to help patients and families navigate the volume of emerging digital health interventions for stress management and wellness.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,427
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,408 · 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