MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4381795473 · doi:10.4314/aamed.v16i3.8

Accès aux technologies digitales pour le traitement ou la gestion thérapeutique des troubles anxieux et dépressifs en Afrique : Une revue systématique de la littérature

2023· article· en· W4381795473 sur OpenAlexaboutno aff
Péguy Nkunku, Alain Pesage, Magloire Nkosi Mpembi

Notice bibliographique

RevueAnnales Africaines de Medecine · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelepsychiatryContext (archaeology)Psychological interventionTelemedicineAnxietyHumanitiesCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Mental healthPsychologyPolitical scienceHealth careMedicinePsychotherapistPsychiatryArtHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The health measures taken as part of COVID-19 have made access to treatment for anxiety and depressive disorders, including face-to-face consultations, difficult. Faced with this pitfall, the use of digital or virtual care has grown, especially in developed countries such as Canada. In Africa, despite poverty and difficulties in accessing mental health care, some breakthroughs in the use of digital information technologies for the treatment of anxiety and depressive disorders have been made in some countries. In the present work, an update of the recent literature review was carried out through a narrative review dealing with access to effective internet applications for the treatment or therapeutic management of anxiety and depressive disorders in the context of primary health care in Africa during the period of 2010 to 2020. The interventions included the old technologies represented by telepsychiatry and new technologies including smartphones. Despite the absence of virtual platforms for the treatment of anxiety and depressive disorders, the future remains promising thanks to high acceptability and feasibility, as well as the effectiveness of the interventions found in various studies. French Abstract Les mesures sanitaires prises dans le cadre de la COVID- 19 ont rendu l’accès aux traitements des troubles anxieux et dépressifs, notamment les consultations en face à face, difficile. Face à cet écueil, l’usage des soins numériques ou virtuels a pris de l’ampleur, surtout dans les pays développés tels que le Canada. En Afrique, malgré la pauvreté et les difficultés d’accès aux soins de santé mentale, on note quelques percées dans l’usage des technologies digitales de l’information pour le traitement des troubles anxieux et dépressifs dans certains pays. L’objectif poursuivi dans cette revue est de faire un état des lieux de l’usage de ces applications internet en Afrique au cours de cette dernière décennie en se basant sur des critères d’acceptabilité, d’efficacité, d’amélioration clinique, de faisabilité ainsi que d’implantation. La présente revue de littérature a porté sur l’accès à des applications internet efficaces de traitement ou de gestion thérapeutique des troubles anxieux et dépressifs en contexte de santé primaire en Afrique durant la période de 2010 à 2020. Quatorze articles remplissant les critères ont été inclus. Les interventions comprenaient les anciennes technologies représentées par la télé-psychiatrie et les nouvelles technologies incluant les smartphones. A notre connaissance, aucun article n’a été consacré à l’utilisation d’une application virtuelle (ou des nouvelles technologies) dans le traitement exclusif des troubles anxieux et dépressifs en Afrique. Dans la majorité des études, ces technologies étaient essentiellement utilisées pour la détection de la dépression et la gestion thérapeutique. Malgré l’absence des plateformes virtuelles de traitement de troubles anxieux et dépressifs, le futur reste prometteur grâce à une forte acceptabilité et faisabilité, ainsi qu’à l’efficacité des interventions retrouvées dans différentes études. Mots-clés: troubles mentaux courants; gestion thérapeutique; accès à distance; technologies de l'information numérique

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,328 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnales Africaines de MedecineMême sujetDigital Mental Health InterventionsTravaux en français237 207