Online self-directed mental health interventions: A meta-analysis and systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Access to mental health care is limited by financial, time, and resource restraints. Massive open online interventions (MOOIs), a form of online self-directed mental health interventions, work to address these barriers by providing evidence-based interventions to many individuals at little to no cost. The present meta-analysis and systematic review aimed to assess the efficacy of MOOIs to inform the development of future MOOIs for mental health. Methods: Following the Preferred Reporting for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines, a systematic review of research investigating fully online and self-directed mental health interventions was conducted within the PsycINFO, PsycARTICLES, and Academic Search Complete databases. Random effect models were used to calculate pooled effect sizes using mean differences for mental health outcomes to determine the efficacy of MOOIs. Person-level (age, gender, continental location) and program-level (control type, inclusion criteria, therapeutic orientation, treatment components, treatment format, time to follow-up, treatment duration) moderators were examined with mixed-effect or meta-regression models. Results: The meta-analysis included 31 articles with 10397 participants. MOOIs (n = 5235) were more effective at reducing mental health symptoms versus controls (n = 5162). Small intervention effect sizes were observed for anxiety, depression, sleep, and stress at post-treatment. At follow-up, all mental health outcomes were null. Subgroup analyses indicated studies had a larger effect size at post-treatment if they had an inactive control (vs. active), were conducted in Europe (vs. other continental locations), and delivered the intervention through web-based formats (vs. mobile applications). No other moderators were significant. Conclusions: This meta-analysis demonstrates the positive potential impact of MOOIs in reducing mental health symptomology across various populations. However, due to the limited findings, it cannot be concluded which intervention components led to the most favourable outcomes and for whom may benefit most from MOOIs. Further research should investigate which aspects of MOOIs lead to meaningful results to help design and implement more effective self-directed online interventions.
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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 | 0,016 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».