Digital interventions for depression and anxiety in older adults: a systematic review of randomised controlled trials
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
One in five older adults experience symptoms of depression and anxiety. Digital mental health interventions are promising in their ability to provide researchers, mental health professionals, clinicians, and patients with personalised tools for assessing their behaviour and seeking consultation, treatment, and peer support. This systematic review looks at existing randomised controlled trial studies on digital mental health interventions for older adults. Four factors have been found that contributed to the success of digital mental health interventions: (1) ease of use; (2) opportunities for social interactions; (3) having human support; and (4) having the digital mental health interventions tailored to the participants' needs. The findings also resulted in methodological considerations for future randomised controlled trials on digital mental health interventions: (1) having a healthy control group and an intervention group with clinical diagnoses of mental illness; (2) collecting data on the support given throughout the duration of the interventions; (3) obtaining qualitative and quantitative data to measure the success of the interventions; and (4) conducting follow-up interviews and surveys up to 1 year post-intervention to determine the long-term outcomes. The factors that were identified in this systematic review can provide future digital mental health interventions researchers, health professionals, clinicians, and patients with the tools to design, develop, and use successful interventions for older users.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle