Effectiveness of digital interventions for people with comorbid heavy drinking and depression: A systematic review and narrative synthesis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Heavy drinking and depression frequently co-occur and make a substantial contribution to the global non-communicable disease burden. Positive evidence exists for the use of digital interventions with these conditions alone, but there has been limited assessment of combined approaches. OBJECTIVE: A systematic review of the effectiveness of combined digital interventions for comorbid heavy drinking and major depression in community-dwelling populations. METHODS AND ANALYSIS: Electronic databases were searched to October 2021 for randomised controlled trials that evaluated any personalised digital intervention for comorbid heavy drinking and depression. Primary outcomes were changes in quantity of alcohol consumed and depressive symptoms. Two reviewers independently assessed study eligibility, extracted data, and undertook risk of bias assessment. Due to the limited number and heterogeneity of studies identified, meta-analysis was not possible, therefore data were synthesised narratively. RESULTS: Of 898 articles identified, 24 papers were reviewed in full, five of which met the inclusion criteria (N = 1503 participants). Three utilised web-based intervention delivery; two computer programmes delivered in a clinic setting. All involved multi-component interventions; treatment length varied from one to ten sessions. Four studies found no evidence for the superiority of combined digital interventions for comorbid heavy drinking and depression over therapist-delivered approaches, single condition interventions (including online), or assessment-only controls. Positive impacts of integrated online therapy compared to generalist online health advice were reported in a fifth study, but not maintained beyond the 1-month follow-up. LIMITATIONS: Few eligible, heterogeneous studies prevented meta-analysis. CONCLUSION: Limited evidence exists of the effectiveness of combined digital interventions for comorbid heavy drinking and depression in community dwelling populations.
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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 | 0,020 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».