Self-Guided Mental Health Apps Targeting Racial and Ethnic Minority Groups: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of mental health apps (MHAs) is increasing rapidly. However, little is known about the use of MHAs by racial and ethnic minority groups. OBJECTIVE: In this review, we aimed to examine the acceptability and effectiveness of MHAs among racial and ethnic minority groups, describe the purposes of using MHAs, identify the barriers to MHA use in racial and ethnic minority groups, and identify the gaps in the literature. METHODS: A systematic search was conducted on August 25, 2023, using Web of Science, Embase, PsycINFO, PsycArticles, PsycExtra, and MEDLINE. Articles were quality appraised using the Mixed Methods Appraisal Tool, and data were extracted and summarized to form a narrative synthesis. RESULTS: A total of 15 studies met the inclusion criteria. Studies were primarily conducted in the United States, and the MHAs designed for racial and ethnic minority groups included ¡Aptívate!, iBobbly, AIMhi- Y, BRAVE, Build Your Own Theme Song, Mindful You, Sanadak, and 12 more MHAs used in 1 study. The MHAs were predominantly informed by cognitive behavioral therapy and focused on reducing depressive symptoms. MHAs were considered acceptable for racial and ethnic minority groups; however, engagement rates dropped over time. Only 2 studies quantitatively reported the effectiveness of MHAs among racial and ethnic minority groups. Barriers to use included the repetitiveness of the MHAs, stigma, lack of personalization, and technical issues. CONCLUSIONS: Considering the growing interest in MHAs, the available evidence for MHAs for racial and ethnic minority groups appears limited. Although the acceptability seems consistent, more research is needed to support the effectiveness of MHAs. Future research should also prioritize studies to explore the specific needs of racial and ethnic minority groups if MHAs are to be successfully adopted.
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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 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».