Mental Health Monitoring for Young People Through Mood Apps: Protocol for a Scoping Review and Systematic Search in App Stores
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The researchers have used mobile phones to assist in monitoring, analyzing, and managing moods to acquire insight into mood patterns. There is a lack of evidence in their use as clinical tools and interventions, which necessitates a comprehensive review and quality assessment to understand barriers and facilitators for app implementation as an impactful clinical intervention. OBJECTIVE: This review aims to (1) provide an overview of the recent evidence on mobile mood-monitoring apps that are intended for facilitating self-management and support of mental health in children, adolescents, and young people; and (2) investigate the quality of publicly available apps. METHODS: The study will first involve a scoping review of the literature on mood-monitoring apps for children, adolescents, and young people followed by an evaluation of features of the apps available in the marketplace. The scoping review will follow the PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews) guidelines and search 6 databases- Embase, CINAHL, PubMed, ACM Digital Library, Scopus, and Springer LNCS-for relevant studies and reviews published in the last 3 years. The author will then screen the references, extract data from the included studies, and analyze them to synthesize the evidence on mood apps. Next, the Apple App Store and Google Play Store will be searched for mood apps. A total of 2 independent reviewers will screen the apps based on eligibility criteria, and disagreements will be resolved through consensus. The features of the selected apps will then be evaluated using the Mobile Health Index and Navigation framework, and descriptive analysis will be used to synthesize the findings. RESULTS: Literature search and screening began soon after submission of the protocol and is expected to be completed by September 2024. The app evaluation will be completed by October 2024. CONCLUSIONS: Combined, the scoping literature review and app evaluation will provide an in-depth overview of the most recent scientific evidence related to mood apps and the quality of apps actually available for use. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/56400.
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 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 | 0,107 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,106 | 0,020 |
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 ».