Digital Interventions for the Rehabilitation of First-Episode Psychosis: An Integrated Perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The integration of digital health technologies has transformed mental healthcare, particularly for young adults with First-Episode Psychosis (FEP). Digital interventions, such as telepsychiatry and mobile applications, address barriers like social stigma, restricted access to services, and the urgency of timely care. METHODS: A systematic literature review was conducted using PubMed and APA PsycINFO. Included studies focused on randomized controlled trials, cohort studies, and open studies of digital interventions for FEP rehabilitation. Exclusion criteria included meta-analyses, reviews, and irrelevant studies. RESULTS: Smartphone applications like Horyzons-Canada facilitated peer support and symptom management, while tools such as My Journey 3 emphasized the need for better user engagement. Digital innovations, including Cognitive Behavioral Therapy for insomnia (CBT-I) and telepsychiatry, demonstrated improvements in recovery and treatment adherence. DISCUSSION: Digital interventions significantly enhance the accessibility and quality of FEP care, supporting functional recovery and patient engagement. Future research should prioritize longitudinal studies, user engagement strategies, and advanced analytics to develop personalized, scalable solutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».