The role of sociodemographic factors on the acceptability of digital mental health care: A scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Many individuals experiencing mental health complications face barriers when attempting to access services. To bridge this care gap, digital mental health innovations (DMHI) have proven to be valuable additions to in-person care by enhancing access to care. An important aspect to consider when evaluating the utility of DMHI is perceived acceptability. However, it is unclear whether diverse sociodemographic groups differ in their degree of perceived acceptability of DMHI. OBJECTIVE: This scoping review aims to synthesize evidence on the role of sociodemographic factors (e.g., age, gender) in the perceived acceptability of DMHI among individuals seeking mental health care. METHODS: Guided by the JBI Manual of Evidence Synthesis, chapter on Scoping Review, a search strategy developed according to the PCC framework will be implemented in MEDLINE and then adapted to four electronic databases (i.e., CINAHL, MEDLINE, PsycINFO, and EMBASE). The study selection strategy will be piloted by two reviewers on subsets of 30 articles until agreement among reviewers reaches 90%, after which one reviewer will complete the remaining screening of titles and abstracts. The full-text screening, data extraction strategy, and charting tool will be completed by one reviewer and then validated by a second member of the team. Main findings will be presented using tables and figures. EXPECTED CONTRIBUTIONS: This scoping review will examine the extent to which sociodemographic factors have been considered in the digital mental health literature. Also, the proposed review may help determine whether certain populations have been associated with a lower level of acceptability within the context of digital mental health care. This investigation aims to favor equitable access to DMHI among diverse populations.
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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 | 0,155 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,014 |
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 ».