Benefits of Digital Health Resources for Substance Use Concerns in Women: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital health resources are being increasingly used to support women with substance use concerns. Although empirical research has demonstrated that these resources have promise, the available evidence for their benefit in women requires further investigation. Evidence supports the capacity of interventions that are sex-, gender-, and trauma-informed to improve treatment access and outcomes and to reduce health system challenges and disparities. Indeed, both sex- and gender-specific approaches are critical to improve health and gender equity. Violence and trauma are frequent among those with substance use concerns, but they disproportionately affect those who identify as female or women, further underscoring the need for trauma-informed care as well. OBJECTIVE: The objective of this investigation was to evaluate the evidence supporting the efficacy or effectiveness of online or mobile interventions for risky or harmful substance use in adults who identify as female or women, or who report a history of trauma. METHODS: This scoping review is based on an academic search in MEDLINE, APA PsycINFO, Embase, Cochrane Central, and CINAHL, as well as a grey literature search in US and Canadian government and funding agency websites. Of the 7807 records identified, 465 remained following title and abstract screening. Of these, 159 met all eligibility criteria and were reviewed and synthesized. RESULTS: The 159 records reflected 141 distinct studies and 125 distinct interventions. Investigations and the interventions evaluated predominantly focused on alcohol use or general substance use. Evaluated digital health resources included multisession and brief-session interventions, with a wide range of therapeutic elements. Multisession online and mobile interventions exhibited beneficial effects in 86.1% (105/122) of studies. Single-session interventions similarly demonstrated beneficial effects in 64.2% (43/67) of study conditions. Most investigations did not assess gender identity or conduct sex- or gender-based analyses. Only 13 investigations that included trauma were identified. CONCLUSIONS: Despite the overall promise of digital health interventions for substance use concerns, direct or quantitative evidence on the efficacy or effectiveness of interventions in females or women specifically is weak.
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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 | 0,010 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».