Mental health mobile apps for patients: Psychiatrists’ concerns
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The use of mobile apps aimed at supporting patients with a mental illness is rapidly increasing. Objectives The presented results explore psychiatrists’ concerns about mobile apps for patients with a mental illness. These results are part of a larger study that examines psychiatrists’ attitudes regarding the use and development of mobile apps. Methods In the qualitative exploratory study, semi-structured interviews were conducted with 18 psychiatrists in Czech Republic, Austria, and Slovakia. Psychiatrists were recruited via snowball sampling. The interviews were digitally recorded, transcribed verbatim, translated into English, and content analyzed using deductive and inductive category development. Results There were mixed feelings regarding mobile apps for patients with mental illness. While psychiatrists emphasized certain benefits (e.g. increasing patients’ treatment motivation and engagement), several concerns were also expressed, especially by psychiatrists who were generally unfamiliar with mobile apps. They feared being replaced; were afraid that patients would act as their own doctors, thereby damaging their health; stressed that mobile apps could not respond or be tailored to an individual the same way psychiatrists could tailor treatment to a patient. Conclusions The psychiatrists who were more likely to have concerns about mental health apps were those who were generally unfamiliar with the apps and/or thought the apps aim to replace, rather than support, face-to-face treatment. Thus, clinicians and patients should be familiarized with the use of such mobile apps and educated on how they could support the face-to-face treatment.
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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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».