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Enregistrement W4315816360 · doi:10.2196/43730

The Usability, Feasibility, Acceptability, and Efficacy of Digital Mental Health Services in the COVID-19 Pandemic: Scoping Review, Systematic Review, and Meta-analysis

2023· review· en· W4315816360 sur OpenAlexvenueno aff
Shaoling Zhong, Xin-Hu Yang, Zihua Pan, Yu Fan, Xin Yu, Liang Zhou

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésUsabilityPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Meta-analysisMental health2019-20 coronavirus outbreakSystematic reviewSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MEDLINEPsychologyMedicineInternet privacyComputer sciencePsychiatryPolitical scienceVirologyHuman–computer interactionDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: After the rapid spread of the novel SARS-CoV-2, the short-term and long-term mental health impacts of the pandemic on the public, in particular on susceptible individuals, have been reported worldwide. Although digital mental health services expand accessibility while removing many barriers to in-person therapy, their usability, feasibility, acceptability, and efficacy require continued monitoring during the initial phase of the pandemic and its aftermath. OBJECTIVE: In this study, we aimed to understand what mental health services are offered, whether they are practical or acceptable, and to what extent digital mental health services are effective in response to the COVID-19 pandemic across high-income and low- and middle-income countries. METHODS: This study followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines and the PRISMA Extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR) guideline. We implemented searches in PubMed (MEDLINE), Embase, PsycINFO, and Cochrane databases for studies that were published between December 2019 and November 2021 and that involved the use of digital mental health services. Two review authors screened, assessed, and extracted studies independently. The protocol was registered on the International Prospective Register of Systematic Reviews. RESULTS: This review identified 7506 articles through database searching. In total, 65 (0.9%) studies from 18 countries with 67,884 participants were eligible for the scoping review. Of the 65 studies, 16 (24.6%) were included in the meta-analysis. A total of 15 (23.1%) studies measured the usability; 31 (47.7%) studies evaluated the feasibility; 29 (44.6%) studies assessed the acceptability; and 51 (78.5%) studies assessed the efficacy. Web-based programs (21/65, 32.3%), videoconferencing platforms (16/65, 24.6%), smartphone apps (14/65, 21.5%), and SMS text messaging (5/65, 7.7%) were the main techniques. Psychotherapy (44/65, 67.7%) followed by psychoeducation (6/65, 9.2%) and psychological support (5/65, 7.7%) were commonly used. The results of the meta-analysis showed that digital mental health interventions were associated with a small reduction in depressive symptoms (standardized mean difference=-0.49; 95% CI -0.74 to -0.24; P<.001) and a moderate reduction in anxiety symptoms (standardized mean difference=-0.66; 95% CI -1.23 to -1.0; P=.02) significantly. CONCLUSIONS: The findings suggest that digital mental health interventions may be practical and helpful for the general population, at-risk individuals, and patients with preexisting mental disorders across high-income and middle-income countries. An expanded research agenda is needed to apply different strategies for addressing diverse psychological needs and develop integrated mental health services in the post-COVID-19 era. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42022307695; https://tinyurl.com/2jcuwjym.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,298
Tête enseignante GPT0,530
Écart entre enseignants0,232 · 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'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

Citations59
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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