Process evaluation of digital mental health interventions for psychosis: A scoping review with framework synthesis. (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Implementing digital mental health interventions (DMHI) for those with psychosis is a persistent challenge. A process evaluation, or studies conducted alongside trials, is one research method that may address this issue. However, a synthesis of process evaluation data in this area is missing. OBJECTIVE: This study aimed to understand what is known about context, implementation, and mechanisms of impact by synthesizing process evaluation data from trials evaluating DMHIs used by people with psychosis. METHODS: A scoping review using a 2-phase search strategy underpinned by the Medical Research Council (MRC) process evaluation framework was conducted. Database searches of Cochrane Central Register of Controlled Trials and PsycInfo in 2024 and 2025 first identified an index sample of peer-reviewed trials predominantly conducted in the United Kingdom (≥50% of samples from the United Kingdom in multicountry studies). Next, papers linked to the index sample were retrieved and included if they reported process evaluation data as operationalized in the MRC framework. Two authors independently screened references, extracted summary data, and assessed the quality of index trials. One author qualitatively synthesized process evaluation data using a deductive framework synthesis approach using the MRC framework. Findings were triangulated with senior authors and presented as a narrative synthesis. RESULTS: Searches identified 14 DMHIs and 45 papers reporting process evaluation data, though only 2 were labeled as such. Qualitative syntheses of process evaluation data generated five themes aligned with the MRC framework: (1) enhancing fit and supporting delivery (implementation strategies); (2) DMHI implementation varied across users, staff, and delivery settings (implementation outcomes); (3) helping users to respond in more helpful ways (mechanisms); (4) addressing perceived and actual implementation factors (context); and (5) limited impact of user characteristics on DMHI outcomes (context). CONCLUSIONS: There is preliminary evidence that DMHIs can be delivered to people experiencing psychosis within trial settings, although use varied between individuals. Future implementation efforts may benefit from addressing contextual factors influencing DMHI use, including users' treatment needs and preferences, everyday demands, and staff availability for blended interventions. Future research could evaluate implementation strategies, validate how and for whom DMHIs work, and embed process evaluation in trials. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42024439117; https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/view/CRD42024439117.
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 | 0,129 | 0,278 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».