Effectiveness and Minimum Effective Dose of App-Based Mobile Health Interventions for Anxiety and Depression Symptom Reduction: Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile health (mHealth) apps offer new opportunities to deliver psychological treatments for mental illness in an accessible, private format. The results of several previous systematic reviews support the use of app-based mHealth interventions for anxiety and depression symptom management. However, it remains unclear how much or how long the minimum treatment "dose" is for an mHealth intervention to be effective. Just-in-time adaptive intervention (JITAI) has been introduced in the mHealth domain to facilitate behavior changes and is positioned to guide the design of mHealth interventions with enhanced adherence and effectiveness. OBJECTIVE: Inspired by the JITAI framework, we conducted a systematic review and meta-analysis to evaluate the dose effectiveness of app-based mHealth interventions for anxiety and depression symptom reduction. METHODS: We conducted a literature search on 7 databases (ie, Ovid MEDLINE, Embase, PsycInfo, Scopus, Cochrane Library (eg, CENTRAL), ScienceDirect, and ClinicalTrials, for publications from January 2012 to April 2020. We included randomized controlled trials (RCTs) evaluating app-based mHealth interventions for anxiety and depression. The study selection and data extraction process followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. We estimated the pooled effect size using Hedge g and appraised study quality using the revised Cochrane risk-of-bias tool for RCTs. RESULTS: We included 15 studies involving 2627 participants for 18 app-based mHealth interventions. Participants in the intervention groups showed a significant effect on anxiety (Hedge g=-.10, 95% CI -0.14 to -0.06, I2=0%) but not on depression (Hedge g=-.08, 95% CI -0.23 to 0.07, I2=4%). Interventions of at least 7 weeks' duration had larger effect sizes on anxiety symptom reduction. CONCLUSIONS: There is inconclusive evidence for clinical use of app-based mHealth interventions for anxiety and depression at the current stage due to the small to nonsignificant effects of the interventions and study quality concerns. The recommended dose of mHealth interventions and the sustainability of intervention effectiveness remain unclear and require further investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».