The efficacy of mobile applications for reducing depression in adolescents and young adults: A meta-analysis of randomized control trials
Notice bibliographique
Résumé
Background Mobile applications for mental health have the potential to aid people with mental health disorders, especially depression, by providing them with tools and coping mechanisms. Adolescents and young adults, being at risk of depressive symptoms and leading mobile users, are among the main targets of using mobile applications to alleviate symptoms. Objective This study aimed to evaluate the impact of mobile application–based psychological interventions in reducing depression symptoms in adolescents and young adults compared to those not exposed to the intervention. Methods We conducted a meta-analysis focusing on mobile applications for reducing depressive symptoms. We searched two databases: MEDLINE and EMBASE and included randomized controlled trials conducted in English among participants aged 18–35 years old who were assessed for depressive symptoms using a validated screening measure and used mobile applications–based psychological interventions. Two of six independent reviewers conducted study selection, data extraction, and bias assessment. A pooled mean standardized difference (Cohen's d ) and 95% CI were calculated using random-effects meta-analysis. Risk of bias was assessed using I 2 statistics and forest plot. Egger's test was used for assessing publication bias. Results After screening 740 references, we identified 12 trials with 1869 participants, with a mean age of participants ranging from 14.70 to 25.1 years. The interventions ranged from cognitive behavioral therapy (CBT)-based mobile apps to interactive story-telling apps and apps delivering a mix of CBT, interpersonal psychotherapy for adolescents, and dialectical behavior therapy elements. Control groups included information-only, waitlist, no intervention, and treatment as usual. Seven studies used Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) to assess the severity of depressive symptoms, while the other five used different scales. There was no evidence of publication bias ( p = 0.325). The mobile applications reduced depression score by 0.08 units of standardized difference more than the control, with a 95% CI of −0.19 to 0.03 ( p = 0.294, I 2 = 15.4%) using standardized mean difference (SMD) as the effect estimate. In a sensitivity analysis including only studies that used PHQ-9, we found a similar trend, SMD −0.72 (95%CI −1.48 to 0.03). However, both findings were not significant. Conclusions Current evidence is insufficient to support mobile applications to relieve depression symptoms in adolescents and young adults. Further trials with larger sample size are needed to confirm our findings of a positive trend. With emerging technologies and the high exposure of apps in this population, mobile applications for depression hold promise for the future of treatment and awareness of mental health disorders in this population.
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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 | 0,020 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».