本文内容如下e-collection /主题问题:

JMIR主题:COVID-19特刊(1972年) 疫情和大流行病的防范和管理(1383年) 使用者和病人对精神健康服务的需要(283) JMH主题:COVID-19与心理健康:影响和干预(327) 远程精神病治疗(121) 传染病(非性传播疾病/性传播疾病)(1194)

发表在在23卷第三名(2021): 3月

本文的预印本(早期版本)可在https://preprints.www.mybigtv.com/preprint/23365，首次出版．
减轻COVID-19大流行对公共心理健康的负面影响的数字干预措施的证据合成:快速元综述

减轻COVID-19大流行对公共心理健康的负面影响的数字干预措施的证据合成:快速元综述

减轻COVID-19大流行对公共心理健康的负面影响的数字干预措施的证据合成:快速元综述

本文作者:

基督教罗森伯格1、2 作者Orcid图片； 安妮塔锡克1 作者Orcid图片； 科维奇Hirjak3. 作者Orcid图片； 安德里亚·赛德勒4 作者Orcid图片； Isabell Paetzold1 作者Orcid图片； 基督教Apfelbacher5 作者Orcid图片； Steffi G Riedel-Heller6 作者Orcid图片； 乌尔里希Reininghaus1 7 8 作者Orcid图片
文章 作者 引用于(14) Tweetations (13) 指标

    审查

    1德国曼海姆海德堡大学曼海姆医学院中央精神卫生研究所公共精神卫生系

    2荷兰马斯特里赫特大学精神健康和神经科学学院精神病学和神经心理学系

    3.德国曼海姆海德堡大学曼海姆医学院中央精神卫生研究所精神病学和心理治疗系

    4卡尔·古斯塔夫·卡洛斯医学院职业和社会医学研究所，Technische Universität德累斯顿，德累斯顿，德国

    5德国马格德堡奥托·冯·格里克大学社会医学和卫生系统研究所

    6德国莱比锡大学社会医学、职业健康和公共卫生研究所

    7流行病学和公共卫生中心，卫生服务和人口研究部，精神病学、心理学和神经科学研究所，伦敦国王学院，联合王国伦敦

    8社会和心理健康中心，伦敦国王学院，联合王国伦敦

    *这些作者贡献相同

    通讯作者:

    克里斯蒂安·劳森伯格，理学硕士

    公共精神卫生部门

    中央心理健康研究所

    海德堡大学曼海姆医学院

    J5

    曼海姆,68159

    德国

    电话:49 62117031929

    电子邮件:christian.rauschenberg@zi-mannheim.de


    背景:越来越多的证据表明，COVID-19大流行对公众心理健康产生了负面影响。近年来开发和评估的数字干预措施可用于减轻这一大流行病的消极后果。然而，缺乏关于使用现有远程医疗和基于互联网(eHealth)和基于应用程序的移动保健(mHealth)干预措施的循证建议。

    摘要目的:本研究的目的是调查与公共精神卫生服务(即精神卫生促进、预防和治疗精神障碍)相关的数字干预措施的理论和经验基础、用户视角、安全性、有效性和成本效益，这些措施可能有助于减少COVID-19大流行的后果。

    方法:进行了快速元评审。MEDLINE、PsycINFO和CENTRAL数据库于2020年5月11日进行搜索。研究纳入标准是广泛的、经过深思熟虑的系统综述和荟萃分析，研究了用于健康促进、预防或治疗心理健康状况的数字工具以及可能受COVID-19大流行影响的决定因素。

    结果:总体而言，共确定了815篇同行评议的系统综述和荟萃分析，其中83篇符合纳入标准。我们的研究结果表明，在电子健康干预措施的可用性、安全性、接受度/满意度和有效性方面有很好的证据。移动健康应用程序的证据是有希望的，特别是如果社会成分(如混合护理)和促进依从性的策略被纳入的话。虽然大多数数字干预措施侧重于预防或治疗精神障碍，但也有一些促进精神健康的证据。然而，关于过程质量、成本效益和长期影响的证据非常有限。

    结论:有证据表明，数字干预特别适合于减轻人口层面的心理社会后果。在保持身体距离、隔离和限制社会接触的时期，决策者应制定持续精神卫生保健的数字战略，并投入时间和精力制定和实施精神卫生促进和预防计划。

    中国医学杂志，2017;23(3):e23365

    doi: 10.2196/23365

    关键字

    新型冠状病毒肺炎； 移动健康； 电子健康； 远程医疗； 预防； 促进心理健康； 干预； 数字心理健康； 数字的干预； 公众心理健康


    在COVID-19大流行期间预防和控制感染的措施，如保持身体距离、隔离和限制社会接触，可能对公众心理健康产生负面影响[1］．这包括抑郁、焦虑、孤独和感知压力的增加[2]以及使用大麻和酒精等危险行为[3.]在人口中。除了感染控制措施的直接影响外，由于COVID-19更直接、有害的影响(如疾病焦虑、污染恐惧)以及经济低迷和衰退，预计对心理健康产生进一步的负面影响[4］．最近有报道称，一些国家因感染预防和控制措施而导致精神障碍患者获得护理和护理连续性受到限制，这是另一个令人关切的原因[3.，5，6］．

    在采取感染预防和控制措施时，不需要面对面接触的数字干预措施可能在改善公众心理健康方面发挥重要作用。它们可大致分为远程医疗和基于互联网的干预措施(以下简称电子卫生干预措施)[7]以及使用智能手机或其他移动设备提供的基于应用程序的移动医疗(mHealth)干预[8］．这些干预措施提供了一个独特的机会，可以在诊所之外提供适合个人日常生活需求和背景的低门槛公共精神卫生保健[9]，即使在COVID-19大流行的限制性条件下也是如此。由于智能手机大多离用户很近，而且随时随地都可以方便地使用，移动健康应用程序的使用尤其代表了一种强大的方法，可以在个人日常生活中实时和真实地提供干预组件。

    如果干预策略不仅针对临床高危状态或精神障碍的弱势个体，而且针对人群水平，数字工具可能有助于最有效地减轻负面的心理社会后果。更具体地说，遵循罗斯[10]，在人口中持续分布的平均心理健康水平，即使有微小的变化，也可能导致心理健康问题的流行率大幅下降。如果将可扩展的数字公共精神卫生方法应用于当前的大流行，通过针对重要决定因素和改变人口精神卫生的平均水平，可能有助于降低精神疾患率。

    为了最大限度地减少COVID-19大流行对人口心理健康的负面影响，可在以下公共心理卫生服务领域使用数字干预措施:初级预防战略，包括:(1)在人口一级促进心理健康和扫盲;(2)针对高危人群、亚人群、全体人群的针对性、选择性或普适性预防，以及二级和三级预防策略，包括(3)精神障碍患者的治疗和预防服务。事实上，来自特别调查的证据表明，迫切需要改善公共精神卫生的数字干预措施，以应对COVID-19大流行的心理社会后果[1-3.，11，12］．例如，来自连续横断面调查的结果德国COVID-19快照监测(德国COSMO [13])显示出对经济、社会不平等、医疗保健系统的强烈关注，以及成年大众(尤其是年轻人)的高水平心理困扰[14，15］．另一项代表性调查(Norstatpanel)发现，即使在最严格的感染控制措施已经取消之后，仍有38%的青年符合中度或重度精神健康问题的标准[16］．此外，COVID-19大流行期间报告的社会隔离与心理困扰水平呈剂量-反应关系[16］．最近的证据还表明，一般人群和精神障碍患者对数字精神卫生干预的主观需求很高[17，18]，与此同时，各大应用商店中可用的移动健康应用数量也在快速增长，其中移动健康应用的增长最为强劲[19］．据进一步报道，在COVID-19大流行期间，全球对移动健康应用程序的需求增长了49% [20.在Norstatpanel的调查中，73%的心理痛苦和社会孤立的年轻人表示，使用移动健康应用程序有助于应对正在进行的COVID-19大流行[16］．

    综合来看，根据现有证据，使用数字干预措施改善公共心理健康并减轻COVID-19大流行的负面心理社会影响是迫切需要的，而且潜力很大。然而，目前缺乏在公共卫生危机期间(包括当前的大流行)使用数字干预措施的循证建议。本元综述旨在综合干预措施的理论和经验基础、用户角度的质量评估(即可接受性、可用性、满意度)、公共精神卫生提供领域数字干预措施的安全性、有效性和成本效益(即精神健康促进和精神障碍的预防和治疗)的现有证据。


    概述

    对数字公共精神卫生干预措施的系统综述进行了快速元综述。为此，PRISMA(系统评价和元分析的首选报告项目[21])作为报告调查结果的指引。根据目前开发和评估复杂数字精神卫生干预措施的最新水平[8]，使用以下标准来审查现有的证据:理论和证据基础，从用户角度进行质量评估(即可接受性，可用性，满意度)，安全性，有效性和成本效益。

    搜寻策略及选择准则

    检索了MEDLINE、PsycINFO和CENTRAL数据库，检索了从成立到2020年4月以英语和德语发表的系统综述和荟萃分析。对文献数据库进行了广泛搜索，使用的查询结合了精神卫生、公共精神卫生服务、数字电子卫生/移动卫生干预措施的搜索词(多媒体附件1)和使用逻辑运算符的高质量评价(即系统评价、元分析)。在此过程中，使用特定于数据库的查询来确保语义等价。查询于2020年5月11日启动，查询结果截止到2020年4月。得到结果，去除重复项。推荐信包括英语和德语。没有应用其他过滤器或限制。

    搜索标准有目的地广泛，并考虑了系统回顾和荟萃分析，调查了用于健康促进、预防或治疗心理健康状况的数字工具，以及可能受COVID-19大流行影响的决定因素(如抑郁、焦虑、精神病、药物滥用、自残、幸福、生活质量、自尊、孤独)。标题和摘要由1名审稿人(研究助理)筛选纳入。如果研究发表在同行评议的期刊上，包含对理论和证据基础进行检查的原始发现，从用户角度考虑的质量(即可接受性、可用性、满意度)，数字移动健康和电子健康干预的安全性、有效性或成本效益，则纳入研究。由于本研究采用快速元综述的形式，所纳入的系统综述的作者得出的结论被报道。纳入的文章必须是系统综述和/或元分析，遵循既定的报告指南(如PRISMA [21])。由于时间限制和本研究的快速元综述形式，第二审稿人(CR)独立筛选了随机选择的子集(40%)的确定的研究。引用被分类为“合格”、“查询”和“不合格”。将纳入和排除标准应用于查询或符合条件的引用。审稿人被蒙蔽了双眼，选择决策中的潜在差异被与研究团队的另一名成员讨论。对随机选择的研究子集(约5%)进行试点筛选，以讨论在早期阶段对研究进行分类的决定。由于纳入标准有意宽泛，审稿人(CR和研究助理)之间的差异非常低。潜在相关文章全文由1名审稿人(CR)获取、阅读和评估，数据提取由3名审稿人完成(CR和2名研究助理在CR的密切监督下;见确认)。对预印本服务器和灰色文献的评论和元分析不包括在内。 The EndNote reference management software [22用来记录审稿人的决定，包括排除的原因。研究选择过程使用PRISMA流程图(图1)．

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    图1。研究选择。
    查看此图

    一般的发现

    我们关于数字干预的元综述的检索策略产生了815个同行评议的系统综述和元分析(图1)．其中83篇文献被纳入元综述。总体而言，纳入的44篇综述总结了电子健康干预措施的发现，并重点关注针对抑郁症(n=19)、焦虑(n=22)、有问题的物质使用(n=11)和饮食失调(n=2)的干预措施。一些综述包括针对多种心理健康问题的干预措施。总共有16篇综述总结了移动健康干预的研究结果，重点关注抑郁(n=2)、焦虑(n=1)、有问题的物质使用(n=1)和饮食障碍(n=1)。同样，大多数纳入的综述针对各种心理健康领域。此外，纳入的23篇综述联合报告了电子健康和移动健康干预对各种心理健康结果的影响(多媒体附件2)．电子健康、移动健康和混合干预的完整综述显示在多媒体附件2，包括其理论和经验基础、用户视角、安全性、有效性和成本效益的结果。

    理论与实证基础

    对于在精神健康促进和预防以及治疗精神障碍领域的大多数电子保健和移动保健干预措施，在干预措施的描述中明确提到了理论和经验基础，并往往由临床指南提供信息，并由服务用户和精神健康专业人员共同设计[23-26］．这主要包括循证治疗，如认知行为疗法(CBT)或第三波CBT [23，25，26］．与研究小组开发的数字干预措施相比，主要应用商店中可用的著名移动健康应用程序通常不提供其内容的理论或经验基础信息[8，27-29］．一些移动健康应用程序甚至可能有害并阻碍治疗过程(例如，要求用户完成太难完成的任务，提供自残和致命的手段，触发不必要的痛苦记忆)[8，27，28］．

    从用户角度的质量评估

    纳入系统评价的证据表明，对促进和预防心理健康的电子卫生和移动卫生干预措施的接受度、可行性和用户满意度中等至较高水平[30.，31]以及心理健康问题的治疗[32-41］．这尤其适用于包括社会因素在内的干预措施[32，42]、提高用户依从性的策略[33，43]，症状监测[44，45]，或混合护理方法[46］．

    在安全性、数据共享和数据安全法规方面，以及eHealth/mHealth和干预措施的临床安全性方面，在已确定的系统综述中往往没有明确报告或系统调查[47-49) (多媒体附件2)．许多电子卫生干预措施的描述没有明确提及现行法规和临床指南[50］．此外，有证据表明，主要应用商店中提供的移动健康应用使用了有问题的数据共享和隐私实践(例如，通过分析和广告将敏感用户数据货币化)[8，27，28］．

    电子保健干预措施的有效性

    有充分证据表明，远程医疗和其他电子保健干预措施在促进和预防精神健康领域以及在治疗精神健康状况方面是有效的。

    促进和预防心理健康

    已有一些系统综述旨在调查远程医疗和电子保健干预措施对精神健康促进和预防的有效性。这些干预措施主要被证明能改善心理健康[34]、体力活动[34，35]，福祉[36，37]，重音[23，38]，抑郁[23，36，38，51，52]，焦虑[23，36，38，51，52]，以及酒精[24，53-56]及吸食大麻[57，58除了风险人群的认知功能障碍和自尊功能障碍之外，[59，60］．重要的是，包括成年人在内的不同年龄组都证明了有效性[24，54，59]和一般人群中的青少年[34，52，56，61-63]，效应大小大多在小到中等之间。然而，关于对老年人使用电子保健干预措施的证据很少，尽管已确定的审查结果表明，一些证据表明电子保健干预措施在减少65岁及以上老年人的社会隔离和增加其社会参与方面的有效性[64]，在COVID-19大流行的背景下，这可能具有特别的意义。

    心理健康状况的治疗

    还有强有力的证据表明，远程医疗和电子保健干预措施在为精神障碍患者提供治疗和服务方面是有效的。这包括焦虑障碍[65-68]，抑郁[60，61，65-67，69-73]、滥用药物[54，74-76]、饮食失调[77]，以及严重精神疾病[78]，总体效应大小为小到中等，不仅在相关症状的减轻方面，而且在功能障碍认知方面也有改善[60]、自尊[60]，以及生活质素[66］．一些已确定的研究甚至报告了旨在减轻抑郁症症状的认知行为电子健康干预的中到大效应量[79］．

    使用视频会议工具或电话的远程医疗干预的有效性在抑郁症中也得到了充分的证明。80-83]，焦虑[80，83-85]，以及精神障碍[86]，而在线小组治疗和个人治疗的效果相当[87，88]，与传统的(离线)治疗课程相比。采用混合护理方法结合电子卫生与传统干预成分的干预措施效果更好[46，54，71］．

    总的来说，研究结果表明，与传统治疗和积极控制条件相比，长期疗效和非劣效性的证据仍然有限[79，81，82，86，87］．关于远程医疗和电子保健干预措施对基本变化进程和机制的影响的证据也有限[89］．

    移动医疗干预的有效性

    虽然有一些初步证据表明移动健康干预措施对改善身体活动的有效性[90-95]、压力评估[96，97]，抑郁[26，96-One hundred.]，焦虑[25，26，96，97]，以及酒精和药物使用[55，96，98，101-103]，在公共精神卫生提供的所有领域中，都存在中小效应量，总体而言，调查这一问题的研究数量仍然有限[104-108］．只有少数移动健康干预措施被发现使用更先进的技术(加速计、GPS)来告知干预组件的交付[25，89，92］．此外，在主要应用程序商店中可用的移动健康应用程序之间发现了巨大的差异，没有或只有非常有限的证据证明它们的有效性[29，108-111以及研究小组开发的移动健康干预措施。与电子保健干预措施类似，关于长期影响以及基本行动进程和机制的证据仍然非常有限。

    成本效益

    有一些证据表明，与常规护理和等候名单对照条件相比，初级保健环境中对抑郁和焦虑的电子健康干预具有成本效益[51]以及与传统的CBT相比，对一系列精神障碍的治疗[112，113］．然而，由于迄今为止只有少数系统综述系统地调查了数字干预的成本效益，因此应谨慎解释这些发现。虽然从个别研究中有一些证据表明移动健康干预措施的成本效益(例如，抑郁症的数字监测和反馈)[18]，在系统综述水平上总结的证据非常有限。


    主要结果

    循证电子卫生和移动卫生干预措施可在公共精神卫生提供领域发挥核心作用(即促进精神卫生以及预防和治疗精神障碍)，以减轻COVID-19大流行的负面后果。然而，迄今为止，缺乏近年来开发和评估的现有数字干预措施的循证建议。这项元综述首次回顾了理论和经验基础上的现有证据，从用户角度进行的质量评估(即可接受性、可用性、满意度)，公共精神卫生提供领域数字干预的安全性、有效性和成本效益，即在人口水平上促进精神健康，针对高危个体、亚人群进行针对性、选择性或普遍预防，或者是整个人群以及精神障碍患者的治疗和服务。

    首先，有强有力的证据表明远程医疗电子卫生干预措施的有效性，初步证据表明移动卫生干预措施在可能受COVID-19大流行影响的精神卫生结果(如焦虑、抑郁)方面的有效性，特别是如果干预措施由临床指南提供信息，并由服务用户和精神卫生专业人员共同设计。其次，如果数字干预被嵌入到治疗环境中，并包括与心理健康专业人员的某种形式的社会互动(混合护理方法)，其有效性、可接受性、可行性和用户满意度将特别高。第三，一些纳入的系统评价和荟萃分析表明，与传统的面对面治疗相比，一些电子健康干预措施的有效性非劣效性，但在得出确切的结论之前，还需要进一步的复制。因此，为了排除当前公共卫生危机中的感染风险，临床医生和其他卫生专业人员可能会考虑结合不同类型的数字干预措施(例如，使用基于智能手机的mHealth应用程序增强的视频会议软件进行咨询或心理治疗)，因为考虑到目前的证据基础，这种方法可能特别有前途，并反映了混合护理方法的新型数字版本。然而，还需要更多的研究来调查长期治疗效果和症状监测对心理健康结果的影响。值得注意的是，对老年人和儿童使用数字干预的证据非常有限。这是一项重要的发现，因为这些年龄组可能特别受到当前大流行的挑战。第四，到目前为止，大多数研究都没有具体调查使用更先进的技术(如加速计、GPS)来进一步个性化干预组件、游戏化元素和其他技术(如可穿戴设备)时对健康相关结果的附加效应，尽管在一些纳入的综述中已经描述了它可能是有益的[25，89，92，114］．第五，在以前的综述中描述的大多数数字干预的理论基础被发现是cbt或第三波cbt，因为它们可能特别适合翻译成数字干预组件[23，25，26］．因此，具有CBT技术专业知识的临床医生可能会发现，在日常临床工作中更容易有目的地结合使用数字工具提供的干预组件。然而，研究结果表明，有必要进一步完善数字干预的理论基础，特别是在主要应用商店中公开提供的移动健康干预。第六，关于电子保健和移动保健干预措施的过程质量和成本效益的现有数据有限。第七，用户经常反映对数据安全和隐私的担忧[115］．虽然研究小组开发和评估的电子健康和移动健康干预措施通常符合《通用数据保护条例》(在欧洲国家)，并根据良好临床实践标准工作，但目前在主要应用商店中可用的许多移动健康应用程序的内容并未明确引用学术团体的现有临床指南和建议[50，116］．有许多评论得出结论，移动健康应用程序存在数据共享和隐私保护方面的问题[8，27，28可能不仅提供的内容质量不高，甚至还有有害的干预成分。此外，尽管所包括的系统评价和元分析中没有具体报道，但最近使用流行和免费平台(如Zoom、Skype)而不是安全平台提供在线心理健康服务的激增可能是另一个令人担忧的原因[117因为这些平台大多不符合敏感患者数据保护的国家标准。为了证明用户的安全性，临床指南应明确考虑在内，并积极纳入精神卫生专业人员、学术团体和IT(信息技术)专业人员的建议。总的来说，应用商店中可用的应用应谨慎使用，因为数据和临床安全存在风险，而且缺乏关于其有效性的证据。

    限制

    这个元评审有几个限制。由于时间限制和本研究的快速元评价格式，未使用已建立的评估工具(如AMSTAR 2[评估系统评价的测量工具]检查表)评估纳入系统评价的质量[118])。同样，本元综述中关于证据质量的结论主要基于纳入的系统综述和元分析中进行的质量评估。然而，如果证据质量没有使用标准化方法进行系统评估，则在多媒体附件2．此外，只有1名审稿人筛选了确定的文章，而另一名审稿人独立筛选了随机选择的子集(40%)的研究。然而，这项元综述是按照进行快速综述的最新技术进行的[119］．此外，世界卫生组织明确建议在当前公共卫生危机期间迅速审查证据合成，因为决策者和公众迫切需要这些审查[120］．

    考虑到COVID-19大流行期间弱势群体继续获得精神卫生保健的迫切需要，以及制定和实施公共精神卫生预防和促进战略的重要性，公共卫生服务部门应提供数字干预措施，并在大流行期间实施感染控制措施时常规提供数字干预措施。由于目前没有直接证据表明，数字干预措施旨在最大限度地减少以往冠状病毒和流感病毒爆发的心理社会影响，因此，研究小组应与相关利益攸关方密切合作，开发和评估数字干预措施，以确保从用户角度、有效性和成本效益调查质量的既定标准得到满足。重要的是，以证据为基础的数字干预措施是可扩展的，可以在人口层面迅速提供。这可能有助于提供个性化护理，并最大限度地减少COVID-19大流行对公众心理健康的负面影响。

    结论

    决策者和利益攸关方，包括政策制定者、技术公司和公共卫生专业人员，应联合起来，在公共精神卫生提供领域制定以证据为基础的精神卫生保健战略，特别是在公共卫生危机时刻。以往大流行的研究以及COVID-19大流行积累的证据表明，大流行对公众心理健康有负面影响，在人口层面制定和实施心理健康促进和预防战略可能是改善公众心理健康的重要措施。在混合护理方法中纳入与精神卫生工作人员接触的数字干预措施可能特别适合于减轻寻求帮助的个人的精神卫生负担。在COVID-19和保持物理距离措施期间，这可能会转化为数字混合护理方法，将远程医疗与基于互联网的电子健康或基于智能手机的移动健康干预措施相结合。此外，应该根据数字精神健康和精神健康服务研究的既定标准，系统地评估目前可用的数字干预措施，正如最近的举措所证明的那样(例如，英国的国家卫生服务应用程序图书馆;德国数字卫生应用平台;应用程序评估数据库由美国贝斯以色列女执事医疗中心数字精神病学部门提供)[121-123］．这将使基于证据的移动健康应用程序的搜索系统化，从而使临床医生和感兴趣的用户能够对当前可用的数字干预措施的质量做出更明智的决定。还需要仔细审查社会不平等和相关数字鸿沟的作用以及可能存在的障碍(例如，获得必要技术的机会不成比例、教育要求、语言技能、文化因素、运动或认知障碍)，这些障碍可能会影响获取和使用数字精神卫生干预信息平台。

    致谢

    作者要感谢研究助理Nina Müller和Viktoria Pöss对数据提取的帮助。CR和UR对研究的概念和设计做出了贡献。CR进行了文献检索和数据提取(借助Müller和Pöss)。CR、AS、IP和UR对数据解释和定性综合以及稿件的撰写都有贡献。CR和AS撰写了初稿。所有作者都对手稿进行了批判性的修改，并批准了最终版本。CR、AR和UR保证了工作的完整性。

    UR由德国研究基金会的海森堡教授(资助#389624707)支持。资助者在研究设计、检索策略、研究结果的综合或综述的撰写中没有任何作用。通讯作者可以完全访问评审中的所有搜索项，并对是否发表的决定负最终责任。

    这项工作是作为COVID-19公共卫生研究网络的一部分开展的，该网络是一个由25个活跃在公共卫生领域的科学学会和组织组成的特设联盟。他们汇集了研究方法、流行病学、统计学、社会科学、人口学和医学方面的专业知识。COVID-19公共卫生研究网络代表了来自德国、奥地利和瑞士的数千名科学家。

    利益冲突

    没有宣布。

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    多媒体附件1

    一个数据库的完整电子搜索策略。

    DOCX文件，22 KB
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    多媒体附件2

    电子健康、移动健康和混合干预的完整综述。显示了关于目标人群、干预成分、基于过程/结果的理论和证据、主要结果和证据质量、次要结果、用户角度的质量、安全性和成本效益的研究结果。

    DOCX文件，82 KB
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    采用2:评估系统评价的测量工具
    认知行为疗法:认知行为疗法
    COSMO德国:德国COVID-19快照监测
    它:信息技术
    健康:移动健康
    棱镜:系统评价和元分析的首选报告项目

    编辑:G·艾森巴赫，C·巴什;提交10.08.20;B Buck, A Beck, A Salzwedel, S Elaheebocus的同行评议;对作者19.09.20的评论;修订版本收到14.02.21;接受17.02.21;发表10.03.21

    版权

    ©Christian Rauschenberg, Anita Schick, Dusan Hirjak, Andreas Seidler, Isabell Paetzold, Christian Apfelbacher, Steffi G Riedel-Heller, Ulrich Reininghaus。最初发表于《医疗互联网研究杂志》(//www.mybigtv.com)， 10.03.2021。

    这是一篇开放获取的文章，根据创作共用署名许可(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)的条款发布，允许在任何媒介上无限制地使用、分发和复制，前提是正确引用最初发表在《医学互联网研究杂志》上的原创作品。必须包括完整的书目信息，//www.mybigtv.com/上的原始出版物的链接，以及此版权和许可信息。
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