Effectiveness of Online and Remote Interventions for Mental Health in Children, Adolescents, and Young Adults After the Onset of the COVID-19 Pandemic: Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of mental illness increased in children, adolescents, and young adults during the COVID-19 pandemic, while at the same time, access to treatment facilities has been restricted, resulting in a need for the quick implementation of remote or online interventions. OBJECTIVE: This study aimed to give an overview of randomized controlled studies examining remote or online interventions for mental health in children, adolescents, and young adults and to explore the overall effectiveness of these interventions regarding different symptoms. METHODS: A systematic literature search was conducted according to PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis) guidelines using PubMed, PsycInfo, Psyndex, Embase, and Google Scholar. A meta-analysis was conducted using a random effects model to calculate overall effect sizes for interventions using standardized mean differences (SMDs) for postintervention scores. RESULTS: We identified 17 articles with 8732 participants in the final sample, and 13 were included in the quantitative analysis. The studies examined different digital interventions for several outcomes, showing better outcomes than the control in some studies. Meta-analyses revealed significant medium overall effects for anxiety (SMD=0.44, 95% CI 0.20 to 0.67) and social functioning (SMD=0.42, 95% CI -0.68 to -0.17) and a large significant effect for depression (SMD=1.31, 95% CI 0.34 to 2.95). In contrast, no significant overall treatment effects for well-being, psychological distress, disordered eating, and COVID-19-related symptoms were found. CONCLUSIONS: The qualitative and quantitative analyses of the included studies show promising results regarding the effectiveness of online interventions, especially for symptoms of anxiety and depression and for training of social functioning. However, the effectiveness needs to be further investigated for other groups of symptoms in the future. All in all, more research with high-quality studies is required.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».