The Impact of Mobile Health Interventions on Mental Health Literacy: Protocol for a Systematic Review and Meta‐Analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The increasing prevalence of mental health disorders is a global public health challenge. Mental health literacy is essential for preventing, recognizing, and managing mental disorders. Mobile health (mHealth) platforms, with their accessibility and portability, offer an opportunity to enhance mental health literacy. OBJECTIVE: This protocol outlines the methodology for conducting a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials to quantitatively assess the effectiveness of mHealth platforms in improving mental health literacy. METHODS: A comprehensive search will be conducted across databases, including Medline, Embase, PsycINFO, Web of Science, and CINAHL, using predefined keywords related to "mental health literacy," "mHealth," "mobile health," and "randomized controlled trials." The search will be supplemented by manual searches of reference lists of relevant studies and reviews to identify additional eligible studies. The key inclusion criterion is the restriction of studies to randomized controlled trials assessing mHealth interventions aimed at enhancing mental health literacy. Only studies published in English will be included. The primary outcome will be changes in mental health literacy scores, measured using validated questionnaires. The primary summary measure will be the standardized mean difference in mental health literacy scores between intervention and control groups, with 95% confidence intervals calculated for each effect size. A mixed-effects model will be used to account for variability across studies. Subgroup analyses will examine variations based on participant age, type of mHealth platform, and intervention duration. The Cochrane Risk of Bias tool will be employed to assess study quality. Sensitivity analyses will be conducted to assess the robustness of the findings, and publication bias will be evaluated using funnel plots and Egger's test. CONCLUSIONS: To our knowledge, this is the first systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials to evaluate the effectiveness of mHealth platforms in increasing mental health literacy. The findings will inform policy and practice by empirically assessing the role of digital health technology in promoting mental health education, potentially guiding the integration of mHealth interventions into mental health services and shaping future strategies for public health initiatives.
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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 | 0,118 | 0,159 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,011 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,034 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,085 | 0,010 |
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 ».