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Enregistrement W4225999312 · doi:10.2196/34760

Development of a Framework for the Implementation of Synchronous Digital Mental Health: Realist Synthesis of Systematic Reviews

2022· review· en· W4225999312 sur OpenAlexvenueno aff
David Villarreal‐Zegarra, Christoper A. Alarcón-Ruiz, G. J. Meléndez‐Torres, Roberto Torres-Puente, Alba Navarro‐Flores, Victoria Cavero, Juan Ambrosio-Melgarejo, Jefferson Rojas-Vargas, Guillermo Almeida-Huanca, Leonardo Albitres‐Flores, Alejandra B. Romero-Cabrera, Jeff Huarcaya-Victoria

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2022
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsycINFOMental healthPsychological interventionCINAHLImplementation researchSystematic reviewMEDLINEDigital healthPsychologyHealth careApplied psychologyMedicineNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The use of technologies has served to reduce gaps in access to treatment, and digital health interventions show promise in the care of mental health problems. However, to understand what and how these interventions work, it is imperative to document the aspects related to their challenging implementation. OBJECTIVE: The aim of this study was to determine what evidence is available for synchronous digital mental health implementation and to develop a framework, informed by a realist review, to explain what makes digital mental health interventions work for people with mental health problems. METHODS: The SPIDER (Sample, Phenomenon of Interest, Design, Evaluation, and Research type) framework was used to develop the following review question: What makes digital mental health interventions with a synchronous component work on people with mental health problems, including depression, anxiety, or stress, based on implementation, economic, quantitative, qualitative, and mixed methods studies? The MEDLINE, EBM Reviews, PsycINFO, EMBASE, SCOPUS, CINAHL Complete, and Web of Science databases were searched from January 1, 2015, to September 2020 with no language restriction. A Measurement Tool to Assess Systematic Reviews-2 (AMSTAR-2) was used to assess the risk of bias and Confidence in Evidence from Reviews of Qualitative Research (CERQual) was used to assess the confidence in cumulative evidence. Realist synthesis analysis allowed for developing a framework on the implementation of synchronous digital mental health using a grounded-theory approach with an emergent approach. RESULTS: A total of 21 systematic reviews were included in the study. Among these, 90% (n=19) presented a critically low confidence level as assessed with AMSTAR-2. The realist synthesis allowed for the development of three hypotheses to identify the context and mechanisms in which these interventions achieve these outcomes: (1) these interventions reach populations otherwise unable to have access because they do not require the physical presence of the therapist nor the patient, thereby tackling geographic barriers posed by in-person therapy; (2) these interventions reach populations otherwise unable to have access because they can be successfully delivered by nonspecialists, which makes them more cost-effective to implement in health services; and (3) these interventions are acceptable and show good results in satisfaction because they require less need of disclosure and provide more privacy, comfortability, and participation, enabling the establishment of rapport with the therapist. CONCLUSIONS: We developed a framework with three hypotheses that explain what makes digital mental health interventions with a synchronous component work on people with mental health problems. Each hypothesis represents essential outcomes in the implementation process. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO International Prospective Register of Systematic Reviews CRD42020203811; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?ID=CRD42020203811. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.12688/f1000research.27150.2.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,779
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,181
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,340 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations33
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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