Self-directed Technology-Based Therapeutic Methods for Adult Patients Receiving Mental Health Services: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Technological interventions used to treat illnesses and promote health are grouped under the umbrella term of digital therapeutics. The use of digital therapeutics is becoming increasingly common in mental health. Although many technologies are currently being implemented, research supporting their usability, efficacy, and risk requires further examination, especially for those interventions that can be used without support. OBJECTIVE: This review aims to identify the evidence-based, self-directed, technology-based methods of care that can be used in adult patients after they are discharged from mental health services. The interventions reviewed are automated with no human input required (either at the patient's or at the technology's end), so the patients can implement them without any support. METHODS: A systematic review was conducted according to the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) and PROSPERO (International Prospective Register of Systematic Reviews) guidelines in 3 databases: PubMed, Web of Science, and OVID. The inclusion criteria were self-directed, automated, and technology-based interventions related to mental health, primarily for adults, having a solid evaluation process. The interventions had to be self-directed, in that the participants could use the technology without any external guidance. RESULTS: We identified 36 papers that met the inclusion criteria: 26 randomized controlled trials, 9 nonrandomized controlled trial quantitative studies, and 1 qualitative study. The technologies used included websites, automated text messaging, phone apps, videos, computer software, and integrated voice response. There were 22 studies focused on internet-based cognitive behavioral therapies as a therapeutic paradigm compared with the waitlist, web-based human-delivered therapy, and other interventions. Among these studies, 14 used paradigms other than the internet-based cognitive behavioral therapy. Of the 8 studies comparing guided and unguided digital care, 3 showed no differences, 3 favored guided interventions, and 2 favored unguided interventions. The research also showed that dropout rates were as high as 80%, citing potential problems with the acceptability of the suggested technologies. CONCLUSIONS: There is limited research on the efficacy and suitability of self-directed technology-based care options for mental health. Digital technologies have the potential to bridge the gap between ambulatory care and independent living. However, these interventions may need to be developed collaboratively with the users to encourage their acceptability and to avoid high dropout rates.
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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 | 0,011 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».