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Enregistrement W4403924012 · doi:10.2196/58917

Just-In-Time Adaptive Interventions to Promote Behavioral Health: Protocol for a Systematic Review

2024· review· en· W4403924012 sur OpenAlexvenueno aff
Lauren M. Henry, Morkeh Blay-Tofey, Clara E Haeffner, Cassandra N Raymond, Elizabeth Tandilashvili, Nancy Terry, Miryam Kiderman, Olivia Metcalf, Melissa A. Brotman, Silvia López-Guzmán

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésPreprintPsychological interventionProtocol (science)Peer reviewPsychologyComputer scienceApplied psychologyMedicineData scienceAlternative medicineWorld Wide WebPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The goal of just-in-time adaptive interventions (JITAIs) is to use mobile, digital tools to provide individuals with personalized interventions at the optimal time and in the optimal context. Accordingly, JITAIs are promising for advancing accessible, equitable, and evidence-based treatment for behavioral health. To guide future inquiry in this space, a review of the literature is needed to describe the state of research on JITAIs for behavioral health. OBJECTIVE: This study aims to systematically review the literature to describe the landscape of existing JITAIs for behavioral health at any stage of intervention development. In addition, conditional upon a sufficiently homogeneous literature, we will conduct meta-analyses to investigate the effectiveness of JITAIs for promoting distal outcomes (here, aspects of behavioral health) and proximal outcomes (eg, emotion regulation). METHODS: This systematic review is being conducted in accordance with the PRISMA-P (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Protocols). We developed our search strategy and executed the literature search in collaboration with biomedical librarians; 5 databases (PubMed, Embase, Cochrane Library, Web of Science: Core Collection, and APA PsycINFO) were searched, and results were managed using EndNote 20 (Clarivate). We are screening (title, abstract, and full text) all records in duplicate in Covidence according to eligibility criteria. Data items will be extracted, and risk of bias will be assessed in duplicate from the included articles in Covidence. We will summarize JITAI characteristics in tables and text. We will conduct meta-analyses for the distal and proximal outcomes conditional upon sufficient homogeneity in subgroups. Moderation (conditional upon sufficient heterogeneity of outcomes) and mediation (ie, whether changes in proximal outcomes mediate the relation between JITAIs and distal outcomes) will be conducted as appropriate. We will investigate publication bias and use the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation to characterize the quality of evidence of our estimates. RESULTS: The search strategy was developed between July 2023 and November 2023. The literature search was executed between November 2023 and December 2023. Title and abstract screening began in December 2023, and full-text screening began in May 2024. Data extraction and analyses have not begun. CONCLUSIONS: Here, we propose a systematic review to assess the state of the literature on JITAIs for behavioral health. The insights derived from this study will describe the literature on JITAIs in promoting behavioral health, reinforce JITAI definitions, clarify JITAI elements, and inform the next steps in JITAI research. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/58917.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,092
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,106
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,485

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0920,106
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,020
Bibliométrie0,0120,014
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0080,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0810,012

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.

Tête enseignante Opus0,742
Tête enseignante GPT0,750
Écart entre enseignants0,008 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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