Feasibility, Adherence, and Effectiveness of Blended Psychotherapy for Severe Mental Illnesses: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Blended psychotherapy (bPT) combines face-to-face psychotherapy with digital interventions to enhance the effectiveness of mental health treatment. The feasibility and effectiveness of bPT have been demonstrated for various mental health issues, although primarily for patients with higher levels of functioning. OBJECTIVE: This scoping review aims to investigate the feasibility, adherence, and effectiveness of bPT for the treatment of patients with severe mental illnesses (SMIs). METHODS: Following the PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews) guidelines, we conducted searches in PubMed, MEDLINE, Embase, PsycINFO, and PsycArticles for studies published until March 23, 2023. RESULTS: Out of 587 screened papers, we incorporated 25 studies encompassing 23 bPT interventions, involving a total of 2554 patients with SMI. The intervention formats and research designs exhibited significant variation. Our findings offer preliminary evidence supporting the feasibility of bPT for SMI, although there is limited research on adherence. Nevertheless, the summarized studies indicated promising attrition rates, spanning from 0% to 37%, implying a potential beneficial impact of bPT on adherence to SMI treatment. The quantity of evidence on the effects of bPT for SMI was limited and challenging to generalize. Among the 15 controlled trials, 4 concluded that bPT interventions were effective compared with controls. However, it is noteworthy that 2 of these studies used the same study population, and the control groups exhibited significant variations. CONCLUSIONS: Overall, our review suggests that while bPT appears promising as a treatment method, further research is necessary to establish its effectiveness for SMI. We discuss considerations for clinical implementation, directions, and future research.
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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 | 0,038 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 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 ».