Digital Mental Health Interventions in the Post-Pandemic World: Comprehensive Review
Notice bibliographique
Résumé
Global mental health has been significantly influenced by the COVID-19 pandemic, which has exacerbated existing inequalities and created new challenges, especially for vulnerable groups such as those affected by armed conflict and humanitarian crises.During the pandemic, scalable and easily accessible digital mental health interventions (DMHIs), including virtual reality therapies, teletherapy, and mobile applications, gained prominence.This narrative review assesses the role of DMHIs in addressing mental health issues in the post-pandemic environment, with an emphasis on their efficacy, constraints, and potential to advance equity in mental health care.The findings indicate that DMHIs are as effective as traditional in-person care in many instances, effectively reducing symptoms of anxiety, depression, and other psychological disorders.However, challenges such as the digital divide, linguistic and cultural differences, and concerns about privacy and ethics persist.Case studies from Canada and Australia demonstrate the transformative potential of DMHIs when supported by robust infrastructure and policy.Conversely, the adoption of telepsychiatry in low-and middle-income countries is severely hampered by socioeconomic and infrastructural limitations.Future research and policy must address these constraints by promoting equitable access, developing AI-driven personalized therapies, and fostering culturally sensitive solutions.By combining innovation and inclusivity, DMHIs can evolve into vital instruments for providing mental health care globally, closing gaps and creating resilient systems in the wake of the pandemic.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».