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Enregistrement W3203446345 · doi:10.7202/1081518ar

Efficacité des applications mobiles et des messages textes comme intervention en cybersanté mentale pour les 3 blessures de stress opérationnel les plus fréquentes chez le personnel de la sécurité publique : une recension-cadre

2021· article· fr· W3203446345 sur OpenAlexaffvenueabout
Florence Ménard, Isabelle Ouellet‐Morin, Stéphane Guay

Notice bibliographique

RevueSanté mentale au Québec · 2021
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut universitaire en santé mentale de MontréalInstitut Universitaire en Santé Mentale de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceGynecologyPhilosophyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context The frequency of probable mental health diagnoses is much higher among public safety personnel (PSP) than in the general population, which can be explained in part by their operational duties. The most common operational stress injuries (OSI) among PSP in Canada are depression, post-traumatic stress disorder and generalized anxiety disorder. Because of their confidential and accessible nature, e-mental health interventions delivered via smartphones (mobile interventions) have great potential among PSP. The Mental Health Commission of Canada has proposed evaluative criteria for a comprehensive review of mobile interventions that goes beyond a scientific examination of the tool's effectiveness. Objectives The purpose of this framework review is to first identify the modalities and results of systematic reviews and meta-analyses that have examined the effectiveness of mobile interventions in reducing symptoms related to at least one OSI, primarily among PSPs. Second, we will evaluate the mobile interventions that have been studied with PSP using the evaluative criteria proposed by the Mental Health Commission of Canada to determine whether they can be recommended for use with PSPs. Methods Terms related to OSI, mobile technologies, and interventions were used in the Pubmed, PsycInfo, and Embase databases. Articles that measured the effectiveness of mobile interventions in relation to at least one OSI and from which the information for this review could be extracted were selected. Next, a review of the articles included in the selected reviews was conducted to identify studies conducted with a sample of PSP. Results The literature search did not identify any reviews that focused specifically on PSPs, so we had to expand our search to include adults in the general population. Nine articles met the inclusion criteria, which were published between 2016 and 2019. Overall, mobile interventions appear to significantly reduce symptoms of anxiety, depression, and post-traumatic stress. Two mobile interventions studied with PSP were identified, and these met the majority of the evaluative criteria. Conclusion The mobile interventions identified in the literature have great potential for the general population and for PSP. However, meta-analyses and systematic reviews report some important limitations such as heterogeneity between studies and a high drop-out rate. Future research on mobile interventions for PSPs would benefit from further investigation of aspects related to usability, user desirability, and security of personal information. Samples should also include a wider variety of public safety professions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,333 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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