The opportunity for e-mental health to overcome stigma and discrimination
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Many with mental illness do not seek treatment, often due to stigma; be it public, self, or institutional type. To improve outcomes, stigma needs addressing. Objectives Understand the opportunity for e-mental health to help overcome stigma and, to provide an expert opinion to foster its adoption. Methods We conducted literature searches using the terms ((mental health) AND ((stigma) OR (discrimination))) AND (((((digital tools) OR (digital services)) OR (healthcare apps)) OR (digital solutions)) OR (digital technology)), limited to 2007 – 2023, identifying 223 citations, 9 of which were relevant for this evaluation, including 4 systematic reviews ( Table 1). Results Literature reports suggest that e-mental health may be useful for addressing stigma and reducing the treatment gap. While it was not consistently as good as face-to-face services, e-mental health tools were frequently shown to be effective in reducing stigma, improving mental health literacy, and increasing help-seeking behaviors. Tools included web-based breathing, meditation, and CBT; suicide prevention apps; and online videos and games. Experts from a 2022 global Think Tank session convened by eMHIC, opined and emphasised that embracing e-mental health must not leave people behind nor reinforce inequality and that structural barriers must first be acknowledged and overcome. Creating a shared understanding of the challenge and of terminology is essential, as is codesigning any solution together with people with lived experience. Table 1. Systematic literature reviews Study Interventions Findings SLR + meta-analysis, 9 studies, n=1916 (Goh et al. Int J Ment Health Nu 2021;30:1040–1056) - Web-based program - MIDonline - AboutFace - BluePages - MoodGYM - MHFA eLearning - Beyond Silence Online vs offline: similarly effective for reducing public stigma SLR, healthcare setting (Pospos,et al. Acad Psychiatry 2018;42:109–120) - Breath2Relax - Headspace - Meditation Audios - MoodGYM - Stress Gym - Virtual Hope Box - Stay Alive Identified tools provide a starting point to mitigate burnout, depression, and suicidality SLR, 13 interventions for stigma (Johnson, et al. Indian J Psychol Med 2021;44:332–340) - Web-based, psychoeducation interventions - Online games - Mobile app Most interventions increased help-seeking SLR + meta-analysis, 9 RCTs, n=1832 (Rodriguez-Rivas, et al. JMIR Serious Games. 2022; 10:e35099) - Video games - Virtual reality - Videoconferencing and online chat Interventions had a consistent effect on reducing public stigma Conclusions Published data suggest that e-mental health is promising to reduce stigma and discrimination, with the potential to foster help-seeking and treatment engagement. Adoption requires attention to derailers and must foster inclusivity. There is an imperative to adopt e-mental health, especially evidence-based solutions. Disclosure of Interest K. Subramaniam Employee of: Employee of Viatris, A. Greenshaw: None Declared, A. Thapliyal: None Declared
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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 | 0,008 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,002 |
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 ».