Navigating the Digital Landscape for Potential Use of Mental Health Apps in Clinical Practice: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The global demand for mental health services has significantly increased over the past decade, exacerbated by the COVID-19 pandemic. Digital resources, particularly smartphone apps, offer a flexible and scalable means of addressing the research-to-practice gap in mental health care. Clinicians play a crucial role in integrating these apps into mental health care, although practitioner-guided digital interventions have traditionally been considered more effective than stand-alone apps. OBJECTIVE: This scoping review explored mental health practitioners' views on potential use or integration of smartphone apps into clinical practice. We asked, "What is known about how mental health practitioners view the integration of smartphone apps into their practice?" Further, this scoping review explored the factors that might influence integration of smartphone apps into practice, such as practitioner and client characteristics, app design and functionality, and practitioner views. METHODS: We conducted a systematic search of 3 databases that yielded 38 studies published between 2018 and 2025, involving 1894 participants across various mental health disciplines, most predominantly psychologists and psychiatrists. Data were collected on practitioner and client characteristics, app functionality, and factors deemed important or influencing practitioners' opinions about app integration. RESULTS: The included studies were most likely to explore use of apps outside the clinical session and focused on self-management apps for mental health monitoring and tracking, and for collecting data from the patient. Fewer studies explored use of apps within-session, or practitioner-guided apps. Practitioners prioritized app features aligned with the American Psychological Association's evaluation criteria, with practitioners prioritizing engagement and interoperability, but also noted the importance of training and resourcing to support integration. CONCLUSIONS: While practitioners recognize the potential of apps in mental health care, integration into clinical practice remains limited. This study highlights the need for further research on practical implementation, clinical effectiveness, and practitioner training to facilitate the transition from potential to actual use of apps in mental health care settings. Recommendations include evaluating effectiveness of app integration through experimental studies and developing training modules to develop practitioners' digital competencies and confidence in app use.
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 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 | 0,030 | 0,158 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».