The Use of Mobile Apps in Adolescent Psychotherapy: Assessment of Psychotherapists’ Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Therapy-accompanying mental health apps can play an important role in the psychotherapeutic treatment of adolescents. They can enhance adolescents' engagement and autonomy, provide immediate support in critical situations, and positively influence the therapeutic working alliance. Nevertheless, mental health apps are rarely used by psychotherapists. Furthermore, due to the limited or nonexistent use of apps in psychotherapy, little is known about the actual barriers and drivers affecting their integration into psychotherapists' daily routines. To better understand how mental health apps should be designed for practical use, it is essential to explore psychotherapists' perspectives on key app features and characteristics, as well as the factors influencing their integration into clinical practice. OBJECTIVE: This study aims to analyze which app features and characteristics are essential for psychotherapists to use a mobile app in psychotherapy with adolescents and to identify the key drivers and barriers influencing the integration of a psychotherapeutic app from the psychotherapists' perspectives. METHODS: We conducted 3 feasibility studies using Steps, a transdiagnostic, therapy-accompanying app for adolescents, across 3 different psychotherapeutic treatment contexts: inpatient treatment, treatment in psychiatric outpatient clinics, and outpatient treatment with psychotherapists in private practice. All studies followed a qualitative quasi-experimental design. Participants provided information on their age, occupation, years of work experience, media affinity, attitudes toward psychotherapeutic apps, perceived app quality and feasibility, and the implementation process of the therapy-accompanying app. Qualitative data were analyzed using deductive qualitative content analysis. A total of 40 mental health professionals participated across the 3 studies (study 1: n=18; study 2: n=13; study 3: n=9). RESULTS: Study participation and app usage rates were low across all studies. Six core features for a transdiagnostic, therapy-accompanying app were identified: mood checks, library, reminders, goals and tasks, emergency kit, and questionnaires. Additionally, the integration of mental health apps into daily routines was influenced by various drivers and barriers. The most significant barriers included technological issues and practical constraints, such as limited time and resources. The most important driver was the perceived improvement in treatment quality. CONCLUSIONS: Overall, psychotherapists were generally open to using a therapy-accompanying mental health app. However, study participation and app usage remained low. As psychotherapists act as gatekeepers for patients' use of mental health apps, their needs should be prioritized in the development and implementation of such apps. TRIAL REGISTRATION: German Clinical Trials Register DRKS00031258; https://drks.de/search/en/trial/DRKS00031258/details.
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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 | 0,015 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».