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Enregistrement W4210868923 · doi:10.2196/31018

Web-Based Interventions to Help Australian Adults Address Depression, Anxiety, Suicidal Ideation, and General Mental Well-being: Scoping Review

2022· article· en· W4210868923 sur OpenAlexvenueno aff
Gemma Skaczkowski, Shannen van der Kruk, Sophie Loxton, Donna Hughes, Cate Howell, Deborah Turnbull, Neil Jensen, Matthew Smout, Kate M. Gunn

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRACGP FoundationRoyal Australian College of General Practitioners
Mots-clésMental healthPsychological interventionSuicidal ideationAnxietyThe InternetWeb applicationPsychologyMedicinePsychiatryInternet privacySuicide preventionPoison controlWorld Wide WebComputer scienceMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A large number of Australians experience mental health challenges at some point in their lives. However, in many parts of Australia, the wait times to see general practitioners and mental health professionals can be lengthy. With increasing internet use across Australia, web-based interventions may help increase access to timely mental health care. As a result, this is an area of increasing research interest, and the number of publicly available web-based interventions is growing. However, it can be confusing for clinicians and consumers to know the resources that are evidence-based and best meet their needs. OBJECTIVE: This study aims to scope out the range of web-based mental health interventions that address depression, anxiety, suicidal ideation, or general mental well-being and are freely available to Australian adults, along with their impact, acceptability, therapeutic approach, and key features. METHODS: The PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines for scoping reviews (PRISMA-ScR [PRISMA extension for Scoping Reviews]) guided the review process. Keywords for the search were depression, anxiety, suicide, and well-being. The search was conducted using Google as well as the key intervention databases Beacon, Head to Health, and e-Mental Health in Practice. Interventions were deemed eligible if they targeted depression, anxiety, suicidal ideation, or general mental well-being (eg, resilience) in adults; and were web-based, written in English, interactive, free, and publicly available. They also had to be guided by an evidence-based therapeutic approach. RESULTS: Overall, 52 eligible programs were identified, of which 9 (17%) addressed depression, 15 (29%) addressed anxiety, 13 (25%) addressed general mental well-being, and 13 (25%) addressed multiple issues. Only 4% (2/52) addressed distress in the form of suicidal ideation. The most common therapeutic approach was cognitive behavioral therapy. Half of the programs guided users through exercises in a set sequence, and most programs enabled users to log in and complete the activities on their own without professional support. Just over half of the programs had been evaluated for their effectiveness in reducing symptoms, and 11% (6/52) were being evaluated at the time of writing. Program evaluation scores ranged from 44% to 100%, with a total average score of 85%. CONCLUSIONS: There are numerous web-based programs for depression, anxiety, suicidal ideation, and general well-being, which are freely and publicly available in Australia. However, identified gaps include a lack of available web-based interventions for culturally and linguistically diverse populations and programs that use newer therapeutic approaches such as acceptance and commitment therapy and dialectical behavior therapy. Despite most programs included in this review being of good quality, clinicians and consumers should pay careful attention when selecting which program to recommend and use, as variations in the levels of acceptability and impact of publicly available programs do exist.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,091
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,091
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,009
Bibliométrie0,0120,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,395 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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