mHealth Apps in German Outpatient Mental Health Care: Protocol for a Mixed Methods Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mental disorders are complex diseases that affect 28% (about 17.8 million people) of the adult population in Germany annually. Since 2020, certain mobile health (mHealth) apps, so-called digital health applications (DiGA), are reimbursable in the German statutory health insurance system. A total of 27 of the 56 currently available DiGA are approved for the treatment of mental and behavioral diseases. An indicator of existing problems hindering the use of DiGA is the rather hesitant prescribing behavior. OBJECTIVE: This project aims to develop health policy recommendations for the optimal integration of DiGA into outpatient psychotherapeutic care. The project is funded by the Innovation Fund of the Joint Federal Committee (grant 01VSF22029). The current status quo of the use of DiGA will be analyzed. Furthermore, concepts for the integration of mHealth apps, as well as their transfer into the care process will be investigated. In addition, barriers will be identified, and existing expectations of different perspectives captured. METHODS: The project will be based on a mixed methods approach. A scoping review and a qualitative analysis of focus groups and expert interviews will be carried out. Additionally, an analysis of claims data of the statutory health insurance will be conducted. This will be followed by a written survey of insured persons and health care providers. Finally, health policy recommendations will be derived in cooperation with stakeholders. RESULTS: The scoping reviews and qualitative analyses have been completed, and the quantitative surveys are currently being carried out. The target number of responses in the survey of insured persons has already been achieved. Furthermore, the analysis claims data of the statutory health insurance is currently being conducted. CONCLUSIONS: There is a need for research on how DiGA can be optimally integrated into the care process of patients with mental disorders as evidence regarding the topic is limited and prescribing behavior low. Although the potential of DiGA in mental health care has not yet fully unfolded, Germany serves as a model for other countries regarding reimbursable mHealth apps. This project aims to explore the potentials of DiGA and to describe the organizational, institutional, and procedural steps necessary for them to best support mental health care. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/56205.
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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 | 0,081 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,094 | 0,016 |
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 ».