Use of Telehealth to Address Depression and Anxiety in Low-income US Populations: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Symptoms of anxiety and depressive disorders have been increasing substantially among adults in the United States (US) during the COVID-19 pandemic, particularly for low-income populations. Under-resourced communities have difficulties accessing optimal treatment for anxiety and depression due to costs as well as the result of limited access to health care providers. Telehealth has been growing as a digital strategy to treat anxiety and depression across the country but it is unclear how best to implement telehealth interventions to serve low-income populations. A narrative review was conducted to evaluate the role of telehealth in addressing anxiety and depression in low-income groups in the US. A PubMed database search identified a total of 14 studies published from 2012 to 2022 on telehealth interventions that focused on strengthening access to therapy, coordination of care, and medication and treatment adherence. Our findings suggest that telehealth increases patient engagement through virtual therapy and the use of primarily telephone communication to treat and monitor anxiety and depression. Telehealth seems to be a promising approach to improving anxiety and depressive symptoms but socioeconomic and technological barriers to accessing mental health services are substantial for low-income US populations.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».