A Narrative Review to Identify Promising Approaches for Digital Health Interventions to Support Emotion Regulation for Adolescents With Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Emotion regulation difficulties affect many adolescents with attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD), and previous research has highlighted a need for accessible interventions to support them in this domain, especially in real-life contexts. Digital health interventions (DHIs) can be embedded in adolescents' daily lives and thus offer considerable promise for meeting this need. However, there is a lack of information to guide the development of suitable emotion regulation DHIs for this population. The goal of this study is, therefore, to identify recommendations to guide the development of emotion regulation DHIs for adolescents with ADHD. This narrative review synthesizes diverse relevant evidence to inform their development, including promising therapeutic approaches and components and relevant design and development considerations. We find that there is very little direct evidence of "what works" for emotion regulation DHIs and emotion regulation interventions more generally for adolescents with ADHD; however, we identify promising therapeutic approaches for new DHIs. We also recommend following a co-design or coproduction approach with adolescents with ADHD, including exploring elements designed to motivate and engage young people to support sustained adherence. We conclude that DHIs are a promising approach for emotion regulation interventions for adolescents with ADHD, could draw on a range of existing therapeutic approaches, and should be co-designed with users themselves.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».