Determination of Markers of Successful Implementation of Mental Health Apps for Young People: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Smartphone apps have the potential to address some of the current issues facing service provision for young people's mental health by improving the scalability of evidence-based mental health interventions. However, very few apps have been successfully implemented, and consensus on implementation measurement is lacking. OBJECTIVE: This review aims to determine the proportion of evidence-based mental health and well-being apps that have been successfully adopted and sustained in real-world settings. A secondary aim is to establish if key implementation determinants such as coproduction, acceptability, feasibility, appropriateness, and engagement contribute toward successful implementation and longevity. METHODS: Following the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines, an electronic search of 5 databases in 2021 yielded 18,660 results. After full-text screening, 34 articles met the full eligibility criteria, providing data on 29 smartphone apps studied with individuals aged 15 to 25 years. RESULTS: Of 34 studies, only 10 (29%) studies were identified that were evaluating the effectiveness of 8 existing, commercially available mental health apps, and the remaining 24 (71%) studies reported the development and evaluation of 21 newly developed apps, of which 43% (9/21) were available, commercially or otherwise (eg, in mental health services), at the time of enquiry. Most studies addressed some implementation components including adoption, acceptability, appropriateness, feasibility, and engagement. Factors including high cost, funding constraints, and lengthy research processes impeded implementation. CONCLUSIONS: Without addressing common implementation drivers, there is considerable redundancy in the translation of mobile mental health research findings into practice. Studies should embed implementation strategies from the outset of the planned research, build collaborations with partners already working in the field (academic and commercial) to capitalize on existing interventions and platforms, and modify and evaluate them for local contexts or target problems and populations. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42021224365; https://tinyurl.com/4umpn85f.
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 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 | 0,023 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».