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Enregistrement W4416015509 · doi:10.2196/69305

Understanding the Differences Between Online and Offline Mental Health Help Seekers: Cross-Sectional Comparative Study

2025· article· en· W4416015509 sur OpenAlexvenueno aff
Mohamed Adwi, Basma Khalaf Mahmoud, Noha Amer, Roa Gamal Alamrawy, Ismail Sadek, Mohamed Mohamed Ali Elsheikh

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthOnline and offlineKey (lock)Modality (human–computer interaction)mHealthPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Telepsychiatry has gained considerable attention, particularly during the COVID-19 pandemic. Although various factors influence the choice between online and offline modalities, differences among populations remain underexplored. OBJECTIVE: This study aims to compare adults seeking mental health support online and offline in private clinics. METHODS: In this cross-sectional study, we assessed differences in sociodemographic factors, internet accessibility and usability, previous help-seeking history, personality traits assessed using the Arabic Big Five Personality Inventory, and levels of self-stigma measured using the Self-Stigma of Seeking Help Scale. RESULTS: In total, 259 participants were included (136 online and 123 offline). The online group had a higher proportion of university graduates (P=.02), employed individuals (P<.001), and those with better internet access (P=.03) and higher internet usability (P=.001). The offline group showed higher levels of conscientiousness (P=.003). The primary reasons for choosing online therapy were ease of access and time-saving. Logistic regression identified previous use of online psychiatry as the strongest factor associated with choosing online services (odds ratio [OR] 28.90, 95% CI 11.739-71.165; P<.001). Employment (OR 5.01, 95% CI 1.781-14.080; P=.002), better internet usability (OR 1.69, 95% CI 1.069-2.664; P=.03), and agreeableness (OR 1.16, 95% CI 1.001-1.351; P=.05) were also significant factors. In contrast, previous in-person visits (OR 0.11, 95% CI 0.048-0.269; P<.001), openness (OR 0.85, 95% CI 0.748-0.975; P=.02), and conscientiousness (OR 0.86, 95% CI 0.758-0.971; P=.02) were negatively associated with online preference. CONCLUSIONS: This study highlights key differences between online and offline mental health help seekers, enhances our understanding of treatment modality preferences, and paves the way for future research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,368
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,149 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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