Quantitative Research on Digitalized Treatment Options for Older Adults With Mental Illness: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older adults with mental illness face specific physical and psychosocial challenges and inequities, reflected in limited access to advanced technology. This digital divide is alarming as mental health interventions increasingly depend on both patients' and clinicians' access to technology. However, digitalized treatments also present opportunities to enhance accessibility, effectiveness, and equity across age groups. OBJECTIVE: This scoping review charted the state of quantitative research on digitalized treatment options for older people with mental illness. We focused specifically on how technology is integrated into existing nonpharmacological mental health interventions or leveraged to create new ones. We also summarized the state of the art on the feasibility and effectiveness of these interventions for various mental illnesses. METHODS: This review was conducted in compliance with the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines for systematic scoping reviews. A PubMed search conducted in April 2024 and updated in April 2025 identified 64 studies (15,644 participants; aged 40-97 years). Included studies were original quantitative studies or reviews of these studies looking into nonpharmacological treatments for older adults with a psychiatric diagnosis using any kind of technology. RESULTS: The technologies examined ranged from web-based psychotherapy platforms and digital devices for daily challenges to robots for social interaction. Few studies (5/64, 7%) examined the newest advances in digital mental health, such as artificial intelligence or virtual reality. Most studies (37/64, 58%) evaluated dementia-related interventions using small, nonrandomized samples and uncontrolled designs. CONCLUSIONS: The current state of the field, despite the promises of technology to reduce inequities between age groups, still largely excludes older adults from research on technological advances in mental health and their benefits. The field needs to overcome this selective bias and fight the "digital gray divide" in mental health.
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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 | 0,056 | 0,248 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».