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Enregistrement W4226148866 · doi:10.2196/35159

Digital Health Interventions for Delivery of Mental Health Care: Systematic and Comprehensive Meta-Review

2022· review· en· W4226148866 sur OpenAlexaffvenue
Tristan J Philippe, Naureen Sikder, Anna Jackson, Maya E Koblanski, Eric Liow, Andreas Pilarinos, Krisztina Vàsàrhelyi

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2022
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityVancouver Community CollegeVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPsychological interventionContext (archaeology)Digital healthTelepsychiatryMedicineTelemedicineSystematic reviewHealth careTelehealthPsychologyMEDLINEPsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has shifted mental health care delivery to digital platforms, videoconferencing, and other mobile communications. However, existing reviews of digital health interventions are narrow in scope and focus on a limited number of mental health conditions. OBJECTIVE: To address this gap, we conducted a comprehensive systematic meta-review of the literature to assess the state of digital health interventions for the treatment of mental health conditions. METHODS: We searched MEDLINE for secondary literature published between 2010 and 2021 on the use, efficacy, and appropriateness of digital health interventions for the delivery of mental health care. RESULTS: Of the 3022 records identified, 466 proceeded to full-text review and 304 met the criteria for inclusion in this study. A majority (52%) of research involved the treatment of substance use disorders, 29% focused on mood, anxiety, and traumatic stress disorders, and >5% for each remaining mental health conditions. Synchronous and asynchronous communication, computerized therapy, and cognitive training appear to be effective but require further examination in understudied mental health conditions. Similarly, virtual reality, mobile apps, social media platforms, and web-based forums are novel technologies that have the potential to improve mental health but require higher quality evidence. CONCLUSIONS: Digital health interventions offer promise in the treatment of mental health conditions. In the context of the COVID-19 pandemic, digital health interventions provide a safer alternative to face-to-face treatment. However, further research on the applications of digital interventions in understudied mental health conditions is needed. Additionally, evidence is needed on the effectiveness and appropriateness of digital health tools for patients who are marginalized and may lack access to digital health interventions.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,022
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,187
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations439
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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