The impact of sociodemographic factors on the acceptability of digital mental health care : a scoping review and a quantitative exploration among individuals with psychotic disorders
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Les personnes atteintes de troubles mentaux, en particulier celles des communautés marginalisées, rencontrent souvent des obstacles pour accéder aux services thérapeutiques. Les innovations numériques en santé mentale (INSM) sont des outils prometteurs pour améliorer cet accès, en complément aux soins en présentiel. Cependant, il est important d’évaluer l'acceptabilité des INSM, c’est-à-dire la manière dont elles sont perçues et utilisées, et d’évaluer comment celles-ci varient entre différents groupes sociodémographiques. Objectifs: L'objectif premier est d'entreprendre une revue de la littérature sur le rôle des différences démographiques dans l'acceptabilité des INSM. Le deuxième objectif est d'évaluer l’impact des différences démographiques dans l'utilisation et l'acceptabilité de l’intervention Horyzons-Canada (HoryzonsCa) auprès de personnes atteintes de troubles psychotiques. Méthodologie: Pour le premier objectif, un examen de la portée a été réalisé selon la méthodologie décrite dans JBI Manual for Evidence Synthesis. Le deuxième objectif s'inscrit dans la Phase 3 de l'étude HoryzonsCa. Les données, analysées en utilisant des tests non paramétriques, incluent les informations sur l'utilisation de HoryzonsCa et les réponses au questionnaire d'acceptabilité (rempli 12 semaines suivant l’inscription sur la plateforme). Résultats: Concernant le premier objectif, 23 des 42 articles inclus ont noté des variations démographiques en matière d'acceptabilité, principalement liées à l'âge et au genre. Concernant le deuxième objectif, 50 des 66 participants inscrits sur HoryzonsCa ont rempli le questionnaire d'acceptabilité. Des différences d'utilisation et d'acceptabilité ont été observées selon l'âge, le genre, la race, le niveau d'éducation et le statut professionnel.
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 | 0,061 | 0,171 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».