Health Care Professionals’ Views on the Use of Passive Sensing, AI, and Machine Learning in Mental Health Care: Systematic Review With Meta-Synthesis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mental health difficulties are highly prevalent worldwide. Passive sensing technologies and applied artificial intelligence (AI) methods can provide an innovative means of supporting the management of mental health problems and enhancing the quality of care. However, the views of stakeholders are important in understanding the potential barriers to and facilitators of their implementation. OBJECTIVE: This study aims to review, critically appraise, and synthesize qualitative findings relating to the views of mental health care professionals on the use of passive sensing and AI in mental health care. METHODS: A systematic search of qualitative studies was performed using 4 databases. A meta-synthesis approach was used, whereby studies were analyzed using an inductive thematic analysis approach within a critical realist epistemological framework. RESULTS: Overall, 10 studies met the eligibility criteria. The 3 main themes were uses of passive sensing and AI in clinical practice, barriers to and facilitators of use in practice, and consequences for service users. A total of 5 subthemes were identified: barriers, facilitators, empowerment, risk to well-being, and data privacy and protection issues. CONCLUSIONS: Although clinicians are open-minded about the use of passive sensing and AI in mental health care, important factors to consider are service user well-being, clinician workloads, and therapeutic relationships. Service users and clinicians must be involved in the development of digital technologies and systems to ensure ease of use. The development of, and training in, clear policies and guidelines on the use of passive sensing and AI in mental health care, including risk management and data security procedures, will also be key to facilitating clinician engagement. The means for clinicians and service users to provide feedback on how the use of passive sensing and AI in practice is being received should also be considered. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO International Prospective Register of Systematic Reviews CRD42022331698; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=331698.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».