Android and iPhone Mobile Apps for Psychosocial Wellness and Stress Management: Systematic Search in App Stores and Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
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.
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 | 0,010 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».