发表在第23卷第3期(2021):3月

本文的预印本(早期版本)可在以下网站获得https://preprints.www.mybigtv.com/preprint/24387,首次出版
用户参与数字心理健康干预的障碍和促进因素:系统回顾

用户参与数字心理健康干预的障碍和促进因素:系统回顾

用户参与数字心理健康干预的障碍和促进因素:系统回顾

审查

通讯作者:

Judith borgoutts博士

加州大学欧文分校

唐纳德·布伦霍尔6210号

加州欧文,92697-3425

美国

电话:1 9498240246

电子邮件:jborghou@uci.edu


背景:数字精神卫生干预措施(DMHIs)通过移动应用程序等技术提供精神卫生支持,可以增加获得精神卫生支持的机会,许多研究已经证明了它们在改善症状方面的有效性。然而,根据用户对这些干预措施的理解和持续的互动,用户的参与度是不同的。

摘要目的:本次系统回顾旨在确定影响用户参与DMHIs的常见障碍和促进因素。

方法:在SCOPUS、PubMed、psyinfo、Web of Science和Cochrane Library数据库中进行了系统搜索。包括报告定性和/或定量数据的实证研究。

结果:共有208篇文章符合纳入标准。收录的文章使用了各种方法,包括访谈、调查、焦点小组、研讨会、实地研究和用户评论分析。提取编码的因素与最终用户、干预提供的程序或内容、技术和实施环境有关。常见的障碍包括妨碍参与的严重心理健康问题、技术问题和缺乏个性化。共同的促进因素是通过干预促进的社会联系、对健康的深入了解和控制自己健康的感觉。

结论:尽管先前的研究表明DMHIs在支持心理健康方面是有用的,但环境因素是使用者是否真正参与这些干预的重要决定因素。本综述中确定的因素可以在评估DMHIs时提供指导,帮助解释和理解用户参与度,并为新的数字干预措施的设计和开发提供信息。

J medical Internet Res 2021;23(3):e24387

doi: 10.2196/24387

关键字



背景

在美国,近五分之一的成年人在一生中的某个时刻经历过精神疾病[1].然而,获得心理健康问题的治疗可能很困难。心理卫生保健的常见障碍包括污名化、缺乏可获得的循证服务以及无力负担服务费用[23.].此外,未被诊断为精神疾病的人可能经历精神健康状况不佳的时期,并可能从支持中受益,尽管他们没有向精神健康提供者寻求专业治疗。例如,73%的美国受访者经历过与金钱、工作和家庭责任相关的压力,其程度影响了他们的心理健康[4].将心理社会干预措施转化为数字形式,即所谓的数字精神卫生干预措施,有可能克服传统护理方面的一些现有障碍,并增加获得精神卫生支持和资源的机会。

DMHIs可通过智能手机应用程序、互联网网站、可穿戴设备、虚拟现实或视频游戏交付[5],范围从自我引导的DMHIs,到与人类支持或传统疗法相结合的DMHIs [6].尽管在改善抑郁症等精神健康状况方面,一些DMHIs已被证明与传统精神卫生服务(如心理疗法和药物治疗)一样有效[7,与常规护理相比,可以更有效地减轻焦虑[8],使用这些技术仍然是一个持续的问题,在不同的研究中有所不同,而且在现实世界中的使用通常低于研究研究[9].例如,2018年的一项综述发现,参与者对网络提供的认知行为治疗(CBT)的坚持程度可达6%至100% [10].同样,2018年和2019年对自助型DMHIs的系统比较发现,现实世界的吸收差异很大[911],可接受性可低于传统治疗[12].

本文旨在系统地回顾DMHIs相关文献,以确定可能影响用户参与这些干预的常见障碍和促进因素。定义用户粘性有不同的方法。例如,参与可以指用户在干预上花费的时间。然而,在不同类型的干预措施上花费的时间是不同的,使用DMHI花费的很少时间本身并不一定是一个负面的特征。为了全面了解人们使用DMHIs的情况,我们使用了更广泛的用户粘性定义。在这篇综述中,用户参与指用户对数字干预措施的吸收和持续互动,包括有意采用干预措施(通过注册数字干预措施来证明),初步吸收(通过作为研究的一部分参与数字干预措施的特征来证明),至少在作为研究的一部分演示期间,以及继续使用干预措施。

理解用户参与DMHIs

一系列因素可影响与数字信息系统的合作,如数字干预提供的信息与用户的相关性[13],缺乏用户坚持自我引导干预的动机[14],以及使用该技术的用户体验较差[15].尽管之前的研究都报道了一些在特定的技术或环境下,影响用户粘性的因素缺乏将所有这些发现整合在一起的综述。为了充分理解高投入与低投入的原因,我们必须调查各种因素。之前的评论强调了参与和吸收的差异性,分析了学术文献中发表的DMHIs [9-11]以及在应用商店中公开提供的心理健康应用[16].然而,这些分析并没有报告与敬业度变化相关的因素。这篇综述试图通过确定影响敬业度的最常见的总体因素来解决这一差距。

虽然分析商业应用的用户粘性指标可以用来检验用户粘性的可变性,但用户研究对于理解人们可能更喜欢某些干预的潜在原因是有价值的。在这篇综述中,我们着重回顾了相关的学术文献。

DMHIs的研究人员和开发人员可以利用这些知识对参与评估和新的数字干预措施的开发进行指导。此外,它可以深入了解DMHIs需要什么样的服务和便利条件,以促进技术支持的服务,并可能帮助精神卫生服务提供者为其客户选择适当的干预措施。

这篇综述聚焦于常见的心理健康问题,如抑郁、焦虑、心理健康和苦恼以及压力。对于用户参与其他具体的、严重的精神疾病干预(如精神病干预),可能存在不同的障碍或促进因素,这超出了本文的范围。


入选标准

本次评审的文章的纳入和排除标准载于文本框1而且2,分别。

入选标准。
  • 旨在改善心理健康、心理健康、焦虑、抑郁、压力和/或情绪的干预措施报告
  • 以数字格式(如智能手机应用程序或网站)提交的干预报告
  • 报告用户体验的某些方面(例如,可用性、用户满意度和用户反馈)
  • 报告影响用户体验的因素
  • 包括年龄≥16岁的参与者(例如,儿童和青少年样本被排除在外)
  • 关于实证研究的报告(例如,从其他文章、专栏、评论文章、评论或回复中综合发现的文献综述,以及社论被排除在外)
  • 是一篇同行评审的文章(例如,论文被排除在外)
  • 用英语写
文本框1。入选标准。
排除标准。
  • 关于有心理健康成分但不将心理健康作为主要干预目标的干预措施的报告(例如,主要关注身体疼痛症状的应用程序,有心理健康成分)
  • 报告仅作为面对面治疗预约系统的干预措施
  • 报告在面对面会议中作为组件使用但不能在这些会议之外远程使用的干预措施
  • 2010年1月1日前发表的文章
文本框2。排除标准。

第一个排除标准是为了确定适用于DMHIs的障碍和促进因素。例如,一项研究测试了一款主要关注身体疼痛症状的应用程序,其中包含了心理健康成分,可能会发现身体疼痛问题是使用该应用程序的障碍。从研究中可能无法清楚这是与DMHIs或针对身体疼痛的干预措施相关的常见障碍。

第二和第三个排除标准被添加,因为这些类型的干预被设计成面对面会议的一部分。从这些研究中,我们可能无法清楚地知道,除了现有的和传统的面对面会议之外,用户是否愿意或能够参与DMHIs。

最后,数字卫生干预措施发展迅速[1718],审查的重点是DMHIs的现状。因此,为了避免讨论现在可能已经过时的干预措施或技术,该审查仅限于过去10年内(2010年1月至2019年12月)发表的当代研究,这一时间框架以前用于对精神疾病的数字卫生技术的系统审查[18].

搜索策略

在多个数据库中进行文献检索,包括SCOPUS、PubMed、psyinfo、Web of Science和Cochrane Library。根据纳入标准,如果一篇文章的标题或摘要包含至少一个与精神健康相关的关键词,至少一个与数字干预相关的关键词,以及至少一个与用户体验相关的关键词(文本框3;PRE/5表示关键字之间的间隔不超过5个单词,例如在线PRE/5干预表示关键字之间的间隔不超过5个单词在线而且干预).

该搜索查询是基于以前关于采用精神卫生技术的评论中使用的关键词[1119],并为本次审查的特定焦点添加了额外的关键字(即查询的第三部分,其中包含与用户体验相关的关键字)。每个数据库的搜索词都包含在多媒体附件1.搜索并不局限于研究设计。

搜索查询。

标题- abs - key(抑郁*或焦虑*或焦虑或情绪或“精神健康”)

或者"心理健康"或者"心理健康"或者"行为健康

“精神疾病”)

和标题E-ABS-KEY((在线PRE/5干预*)或(在线PRE/5

或(数字PRE/5干预*)或(数字PRE/5治疗)

或(移动PRE/5干预*)或(移动PRE/5治疗)或(智能手机PRE/5干预*)或(智能手机PRE/5治疗)或(基于web的

PRE/5干预*)或(基于网络的PRE/5治疗)或(互联网PRE/5

干预*)或(互联网前/5治疗)或(计算机前/5干预*)或(计算机前/5治疗)或(网络前/5干预*)或(网络前/5治疗)或(电子前/5干预*)或(电子前/5治疗)或(移动和程序*)或移动保健或电子保健或mtherapy *或etherap*或远程保健或远程医疗或"移动应用程序* ")

和标题- abs - key(可用性或“用户体验”或评估*或

粘性,界面,满意度,使用,采用,可接受性,定性或用户视角,障碍,访谈,焦点小组

文本框3。搜索查询。

研究选择

搜索结果已上载至Rayyan [20.,这是一个基于网络的软件程序,以促进系统的审查。根据纳入标准筛选标题和摘要,并对被排除的文章标注排除原因。

第一作者审阅了所有的标题和摘要。明确的入选标准确定前3位作者之间的先验文章选择,以减少编码器的偏见。编码员(JB)是一位博士研究员,在用户体验和主题分析方面有多年的研究专长。

共抽取了6146篇论文进行审查。剔除77篇重复后,第一作者筛选6069篇文章标题和摘要,并与第二、第三作者进行讨论。通过前3位作者之间的讨论,解决了纳入的不确定性,并讨论了排除或纳入这些文章的原因。

此外,全文文献共480篇,其中208篇符合纳入标准。图1显示筛选纸的流程图。在筛选阶段对标题和摘要进行审查,在合格阶段对全文文章进行审查,采用了相同的纳入和排除标准。

无法阅读的文章要么是在网络上无法阅读,要么是在付费防火墙后。超出范围的文章类型没有报告实证研究。

尽管研究存在偏倚的风险,但该综述考虑了所有符合纳入标准的研究,并包括大量不同的研究方法,包括没有报告定量结果的定性研究。这篇综述的主要重点是在文献中建立主题,而不是提取定量研究的结果。因此,与结果的meta分析相比,显著结果的发表偏倚风险较小[21].

图1。物品筛选和纳入流程图。
查看此图

数据提取

数据提取模板(多媒体附件2),并在5篇全文论文上进行了试验。提取的主要数据元素包括报告的因素、障碍和使用和使用的促进因素,如研究研究的保留率和/或完成率。这些数据用于实现审查的目标,即确定影响用户参与的障碍和促进因素。

其他提取的数据旨在记录研究和干预措施的特征,如技术类型、干预措施是否公开、目标人群以及参与者在研究期间能够参与干预的时间长度。

质量评估

为了说明研究方法的多样性,Carroll等人[22用来评估质量。该工具早前已在包括定性和定量研究在内的系统综述中使用过[23].使用该工具,文章根据4个标准进行评估:(1)是否解释了研究设计,(2)是否解释了参与者的招募和选择(例如,随机抽样和便利抽样),(3)是否提供了数据收集方法的细节(例如,采访的主题指南,调查中的项目数量,开放或封闭项目的使用),以及(4)提供了分析方法的细节(例如,分析的形式而不仅仅是报告数据的分析)。根据该工具的指导方针,研究被认为是充分报道如果这些标准中有2项或2项以上是肯定的。

分析

归纳专题分析[24,以确定这些因素中的共同主题。这意味着没有使用预先存在的编码方案;相反,代码是根据数据生成的。

我们使用了单一的编码器方法,其中第一作者从数据中迭代地识别代码,并在整个分析过程中细化主题。当包含有效性和可靠性检查时,单一编码器方法在方法学上是合理的[25].对于我们的分析,有效性和可靠性是通过与第二和第三作者一起审查代码及其相应文本的选择,并通过改进代码来评估的。这个过程在定性研究中很常见[26].由于我们使用的是紧急编码,而没有先验码本,因此单一编码器的方法也可以实现编码和代码解释的一致性,这种方法已在系统评审中使用[21].

第一作者通过系统地回顾每篇论文开始分析。对于每一篇论文,以下部分进行了分析:摘要,结果或发现,和讨论。每次描述影响DMHIs的因素时,就会创建单独的代码。

如果论文作者明确地将其定义为促进因素或障碍,并且/或论文中的描述指出它是障碍或促进因素,则将其视为障碍或促进因素。例如,“参与者报告说,他们没有使用心理健康应用程序,因为他们担心自己的信息会发生什么隐私问题。”在这种情况下,隐私问题被认为是障碍。

一个电子表格被用来跟踪新出现的代码。每个电子表格行对应一篇论文。这一行包含论文的原始文本,其中包括识别的因素和初始代码。对这些代码进行迭代检查,并与提取它们的原始文本进行比较。指类似概念的代码,如能力个性化干预而且定制干预措施被分组在一起,并被赋予了更描述性的名字。随着对数据的理解的发展,早期的数据被重新访问,以改进和组合代码,重新验证以前的编码材料。最后,最终的代码被分组到更广泛的主题中(例如,角色年龄性别,就业状态被分组到主题人口变量中)。


研究特点

如在多媒体附件2,本综述收录的208篇文章[27-237]报告了两种类型的用户研究:(1)69项研究是需求评估,目的是了解用户对DMHIs的需求和态度,在没有进行特定干预的情况下或之前,这是研究的一部分;(2)135项研究是评估研究,评估用户在研究过程中对特定干预的体验。总共有4篇文章包括需求评估和评价。总的来说,35篇文章探讨了用户对DMHIs的一般态度,但没有关注某一特定技术,而173篇研究关注某一特定技术(表1).尽管所有研究都涉及心理健康干预措施,但有些研究专注于某个特定领域:45项研究关注抑郁,22项研究关注压力,9项研究关注焦虑,6项研究关注进食障碍,如神经性贪食症,4项研究关注情绪,2项研究关注孤独。

表1。入选文章中研究的技术类型。
技术类型 值,n (%)一个
基于Web的 80 (38.5)
基于智能手机 57 (27.4)
基于计算机,但不基于网络 9 (4.3)
移动电话(不是智能手机) 5 (2.4)
可穿戴技术 2 (1.0)
平板电脑的基础 2 (1.0)
技术组合 18 (8.7)

一个并非所有的研究都提到了一种特定的治疗方法;因此,这些百分比加起来不等于100%。

与用户参与相关的指标包括使用干预的时间、登录次数、可用性、可接受性和可行性。该技术的可用性和可接受性采用定性方法和标准措施进行评估,例如基于技术接受和使用统一理论的调查[27]、流动应用程序评分表[28],以及系统可用性和场景后调查问卷[29].在这些研究中,可行性被定义为通过干预提供的项目的完成率或保留率,即完成研究研究的人数占开始研究的人数的比例。总共有42项研究采用了定性访谈来了解人们的用户粘性。

影响用户粘性的因素通过调查(72/208,34.6%)、访谈(42/208,20.2%)、焦点小组(34/208,16.3%)、随机对照试验(23/208,11.1%)、实地研究(8/208,3.8%)、研讨会(3/208,1.4%)、应用使用数据分析(7/208,3.4%)和用户评论分析(2/208,1.0%),采用定性和定量方法进行评估。例如,定性方法收集了用户对什么形成障碍和促进他们参与干预的主观感知。定量方法探索了变量之间的联系,如社会人口因素和干预使用数据、用户满意度和/或使用DMHIs的兴趣。

参与这些研究的人数从600万到200多万不等。总共有6项研究对现有干预措施或健康数据库的使用数据进行了二次分析。这6项研究的样本量相对较大,从3158到2171325名用户不等。在剩下的202项研究中,样本量在6至1558名用户之间。例如,25%(52/208)的研究参与者少于18人,49.5%(103/208)的研究参与者少于40人,75%(156/208)的研究参与者少于177人。参与者接受干预的程度从焦点小组或调查前的简短演示到长达1年的使用。

质量评估

所有研究评估为充分报道多媒体附件3143172])。每项研究都报告了研究问题、研究设计和数据收集方法。总体而言,有11项研究没有报告研究参与者的招募和/或选择过程[30.-40].此外,有11项研究没有具体说明用于分析数据的分析方法[3341-50].一项研究报告了对收集的定量数据而不是定性数据的分析方法[51].

干预的特点

表2显示文章中研究的技术类型,以及表3显示该技术提供的处理类型和/或资源。基于网络和智能手机的干预是最常见的,分别在38.5%(80/208)和27.4%(57/208)的论文中报道。最常见的治疗类型是基于网络的CBT。其他治疗方法和特点包括接受和承诺疗法、心理疗法、积极心理干预、冥想、同伴支持、资源、监测症状和写日记。

目标人口包括学生、过渡年龄青年(16-24岁)、难民、无家可归者、被诊断患有创伤后应激障碍的退伍军人、患有产后抑郁症的母亲、因精神疾病或其他健康问题接受治疗的患者、老年人以及承受压力的照料者和工作人员。并非所有的干预措施都明确了目标人群。

表2。入选文章中研究的技术类型。
技术类型 值,n (%)一个
基于网络的 80 (38.5)
分享服务 57 (27.4)
基于电脑,但不是基于网络 9 (4.3)
移动电话(不是智能手机) 5 (2.4)
可穿戴技术 2 (1.0)
基于手写板 2 (1.0)
技术组合 18 (8.7)

一个并非所有的研究都提到了一种特定的治疗方法;因此,这些百分比加起来不等于100%。

表3。提供的治疗类型和资源。
治疗或资源的类型 值,n (%)一个
认知行为疗法 30 (14.4)
信息或教育资源 23日(11.1)
咨询 17 (8.2)
自我跟踪工具(例如,日志记录、监视症状) 12 (5.8)
正念 9 (4.3)
接受与承诺疗法 8 (2.9)
对等支持(例如,对等聊天) 7 (3.4)
短信(如提醒) 4 (1.9)
积极心理学干预 3 (1.4)
延长暴露疗法 1 (0.5)
被动数据收集 1 (0.5)
综合治疗和/或资源 40 (19.2)

一个并非所有的研究都提到了一种特定的治疗方法;因此,这些百分比加起来不等于100%。

与用户参与相关的结构

文本框4显示了从影响用户参与DMHIs的专题分析中派生出的高级结构,其中括号中的数字显示了识别结构的文章数量。我们要注意的是,最频繁出现的构造并不一定是最常见的重要的而是表明更多的研究已经报道了这个话题。表4总结与每个构造相关的主要发现。经过多次分组和编码,剩下16个较大的组:人口统计学变量、个人特征、心理健康状况、信仰、心理健康和技术经验和技能、融入生活、内容类型、感知适合性、感知有用性、指导水平、社会联系、干预的影响、技术因素、隐私和保密性、社会影响和实施。这些主题可分为三类:与用户相关的因素、与程序相关的因素以及与技术和实现环境相关的因素。下一节提供更详细的解释。包含了属于每个构造的全部因素列表多媒体附件4

影响用户参与的结构,分为与用户、干预提供的程序、技术和(实现)环境相关的结构。括号中的数字表示出现该构造的文章的数量。

用户

  • 人口统计变量(31)
  • 个人特质(5)
  • 心理健康状况(59)
  • 信仰(55)
  • 心理健康和技术经验和技能(33)
  • 融入生活(42)

程序

  • 内容类型(54)
  • 感觉适合度(61)
  • 感知有用性(35)
  • 指导水平(40)
  • 社会联系(53)
  • 干预措施的影响(62)

技术与环境

  • 技术因素(100)
  • 私隐及保密(47)
  • 社会影响力(16)
  • 实现(39)
文本框4。影响用户参与的结构,分为与用户、干预提供的程序、技术和(实现)环境相关的结构。括号中的数字表示出现该构造的文章的数量。
表4。每个构造的发现摘要。
构造 主要调查结果摘要
相关的结构

人口统计学变量(社会人口统计学因素,如年龄、性别和教育) 总体而言,女性更有可能参与DMHIs一个比男性

个人特征(与性格特征相关的因素,如神经质和外向性) 神经质、宜人性、开放性和抵制改变的人格特征与较高的敬业度相关,而外向性与较低的敬业度相关

心理健康状况(与使用者当前心理健康状况有关的因素,如症状的类型和严重程度) 心理健康症状的严重程度增加了对DMHIs的兴趣,但与抑郁、情绪和疲劳相关的症状是实际参与的障碍

信念(使用者对技术、心理健康和心理健康服务的信念) 人们对心理健康寻求帮助和技术的积极信念促进了参与

心理健康和技术经验和技能(用户以往在技术、心理健康技术以及与其数字或心理健康或数字健康知识相关的心理健康服务和技能方面的经验) 数字卫生素养以及心理卫生服务和技术方面的积极经验是参与的促进因素

融入生活(用户能够找到时间和空间使用干预,并使干预成为他们日常或生活的一部分的程度) 如果人们能够将DMHI的使用融入他们的日常生活,就会促进参与
与规划相关的结构

内容类型(干预提供的内容类型和功能) 如果内容可信,如果DMHI提供的活动长度合适(即不太短或太长),就会促进参与。

感知适应度(与干预措施在多大程度上适合用户的文化和价值观以及如何适应用户的需求相关的因素,而不是一刀切的解决方案) 如果DMHI提供的信息是可定制的,并且与用户相关,就会促进参与

感知有用性(与使用数字干预优于现有资源的预期效益有关的因素) 如果参与者理解数据并知道如何使用它,他们就更有可能与dmis打交道

指导水平(干预提供的关于如何[例如,何时,多久]使用的指导水平,例如通过通知或教练) 通过人类治疗师或自动提醒使用DMHI的指导干预,比无指导干预有更高的参与度

社会连接(干预将使用者与他人连接或隔离的程度) 能够通过DMHI与他人联系促进了参与

干预措施的影响(使用干预措施对使用者产生的影响,如改善或加剧心理健康症状[以经过验证的调查量表衡量]) 如果参与者因使用DMHI而产生积极影响,如症状改善,则促进DMHI参与
与技术和环境有关的建设

技术相关因素(与提供干预的技术相关的因素,如使用它所需的资源和成本、可用性和用户所经历的技术问题) 技术问题是阻碍接触的常见障碍

隐私和机密性(与数据安全、存储、机密性和数字干预的隐私相关的因素) 如果参与者意识到数字平台是隐私和匿名的,他们可以安全地披露信息,那么参与就会变得更容易

社会影响(来自使用者社会环境的因素,例如他们的同伴、家庭和医疗保健提供者的看法,影响他们使用干预措施的意图) 如果参与者身边的人,如家人和朋友,认为他们应该使用DMHIs,那么他们更有可能使用DMHIs

实施(与实施影响使用的干预措施有关的因素,如是否提供用户培训、在用户寻求心理健康护理过程中引入或获得干预措施的阶段以及支持DMHI的保健组织的特点) 如果人们接受了如何使用DMHI的培训,就会促进DMHI的参与

一个数字心理健康干预。

相关的结构

用户相关因素是指与用户相关的因素,如个人信仰、技能、经验等。

人口统计变量

一些人口统计变量被发现与DMHI参与有关。发现性别影响的研究表明,女性更有可能采取和参与干预措施[4452-68].总体而言,8项研究发现了年龄的影响:2项研究发现,年龄≤50岁的人比老年人更多地参与干预[6667].这两项研究的样本量相对较大(1139和2171325),参与者接受了长达1年的干预。共有6项研究发现,年龄≥30岁的成年人投入度更高[5457646569-71].这些研究的样本量较小(样本从74到577人不等),参与者参与干预的时间较短(最多12周)。年龄也会影响兴趣和期望:用户对使用数字治疗干预的兴趣随着年龄的增长而增加[72,以及Krause等[58的研究发现,老年人对干预的期望更高。

Chudy-Onwugaje等人[73]发现年龄与人们的抑郁症状有相互作用。对于≤40岁的人,依从性随抑郁症状的增加而增加,但对于> ~ 40岁的人,抑郁症状与依从性之间没有相关性。尽管研究中还不清楚这种相互作用的原因,但文章的作者推断,症状的影响可能与对技术的熟悉程度相互作用,年轻人更喜欢使用技术。

与用户粘性相关的其他人口统计变量如下:(1)就业状况,全职工作的人比退休的人更有可能使用干预措施[66]或失业[5468];(2)教育,受教育程度较高的参与者比受教育程度较低(高中或以下)的参与者更接受干预措施[74-76];(3)住房状况,与住房稳定的人相比,无家可归的人对电话干预发送的信息的回应更少。55].

个人特质

某些人格特征与使用dmis的意愿和兴趣相关。在五大性格特征中,神经质和亲和性得分较高的人更喜欢使用智能手机应用程序来减压。77].在同一篇文章报道的另一项调查中,神经质与自我报告的压力密切相关。随和的人合作的天性使他们更容易接受新技术。

此外,外向性是偏好基于网络的心理健康服务的可能性较低的预测因素[72].外向性得分高的人更喜欢与医生面对面交流。与用户粘性相关的其他人格特征是抗拒改变和开放体验。56].开放程度越高,对正念和放松干预的参与度越高。与文章作者的假设相反,更高的抵制改变会导致对采用一种新的健康行为的抵制,更高的抵制反而预示着更高的坚持。一旦人们开始使用干预措施,对改变的更高抵制会促进他们继续使用干预措施。

心理健康状况

共有59项研究报告称,人们的心理健康状况对参与者对数字干预的兴趣和使用有影响。首先,某些心理健康症状似乎会抑制人们与干预互动的动机和/或能力。抑郁症状[78情绪低落[79的数据,被报道为人们访问和使用基于网络的资源的障碍。研究参与者报告说,疲劳也会对他们使用干预手段的动机和能力产生负面影响。4480].第二,这些症状的严重程度与参与数字干预有关。在需求评估研究中,如果参与者的症状更严重,他们更愿意使用DMHIs [385362718182].然而,评估研究表明,更严重的症状阻碍了数字干预的实际参与[515683-101].根据个人精神健康症状的类型和严重程度,涉及支持使用数字干预的卫生保健提供者的研究报告称,有时需要面对面接触,因为问题可能难以通过数字平台远程解决[102-104].

信仰

信念是指使用者对心理健康寻求帮助的既存信念[88,他们对帮助的需要[51105-107,承认有心理健康需求[88,以及将技术用于精神健康治疗[3893108109].例如,先前存在的心理健康需要帮助的信念和对寻求心理健康帮助的积极看法促进了参与者参与干预。然而,即使人们承认他们感知到需要帮助,并且愿意寻求帮助,人们对特定干预措施的参与程度也会受到一个人对数字干预是否有效的先入为主信念的影响。79104110-112].在两项研究中,参与者不想使用数字干预,因为技术被视为兴奋剂和分散注意力[113114].

心理健康和技术经验和技能

有积极的技术经验[115116]、精神健康服务[5474104117-119],以及心理健康技术[72120121促进了人们使用干预措施的意图,以及实际参与。消极的过往经历形成了与DMHI交往的障碍[74117122,而积极的体验则会增加参与者的参与度[5472104115116118-121].

心理健康知识是指有关心理健康症状和适当治疗方案的知识[238].数码素养指使用科技所需的技能[239].数字卫生知识是指利用技术查找和使用卫生资源的能力[240].参加者的心理健康知识[123]、数码素养[88103104122124-127以及数字卫生知识普及[103127影响他们适应和参与dmis的程度:对于每种类型的识字;读写能力越高,参与程度越高。

融入生活

用户报告说,他们的投入程度受到他们能够将干预融入日常生活的程度的影响。限制使用的障碍包括参与者觉得他们缺乏时间[44128-131或经常忘记使用干预手段[9395129],参与者觉得使用干预花了太多时间[132-134],参与者在建立对他们有效的使用习惯方面遇到了困难[130135].

获得私人空间以获得心理健康资源也影响到参与者将干预措施融入其生活的程度。在3项研究中,参与者提到,与前往医疗保健提供者办公室相比,在家中或工作场所找到使用干预措施的私人空间是一项挑战,这构成了参与干预的障碍[136-138].

研究还发现,用户很难将干预提供的信息和提示融入到自己的生活中。例如,乔纳森等人[139]评估了一款针对严重精神疾病患者的智能手机应用。那些整天待在室内不出门的参与者很难在现实生活中使用这些技巧。

用户相关结构的摘要

总之,用户对dmis的参与度部分受到与用户自身相关的因素的影响。年龄、性别、就业、教育和住房状况等人口统计变量会影响用户粘性。神经质、宜人性、开放性和抵制改变的性格特征促进了参与,而外向性则是障碍。

如果心理健康症状更严重,参与者对使用DMHIs更感兴趣,但与抑郁、情绪低落和疲劳相关的症状阻碍了参与。如果这些信念和经验是积极的,人们对心理健康服务和技术的信念和过去的经验是促进因素,如果这些信念和经验是消极的,他们就会形成障碍。参与者在理解心理健康和使用技术方面的素养促进了他们使用DMHIs的能力,任何进一步的参与取决于人们能够在多大程度上将其融入日常生活。

与规划相关的结构

第二组构念与通过DMHI提供的治疗类型或内容有关。

内容类型

对所提供的内容和功能类型的更高满意度增加了用户粘性。与干预的证据基础和信息来源有关的信息可信度的不确定性是一个障碍[7488127140-143].与内容传递方式有关的其他因素,一些参与者除了纯文本信息外,更倾向于使用音频或视频选项[144,以及用户是否认为这些内容带有支持性、非评判性的口吻[51145146].

一些干预提供了固定长度或时间承诺的项目,如CBT项目,包括每周8次的会话。课程的时长以及每节课的时长对参与者的满意度和继续学习的动机都有影响。88138147-151].在两项评估为期8周的自我引导CBT项目的研究中,模块的长度和节奏对用户动机产生了负面影响[88],参与者更倾向于更简洁的模块[148,尽管这些文章并没有试图确定一个理想的模块长度。在其他评估CBT项目的研究中,包括与治疗师的面对面治疗,一些参与者报告说,他们更喜欢更长时间的单独治疗(超过标准的50-70分钟)[151]和治疗时间,以使疗效最大化[150].

认为合适的

感知适合度指的是用户觉得干预是适当的、与他们的文化和价值观相关的,或者是针对与他们相似的人的程度,而不是一刀切的解决方案。例如,信息与他们当前情况的相关性促进了这种匹配[1446150152-157以及定制或个性化干预的能力[30.468384122134135138158-165].一个促进因素是使用者是否能够认同参与干预的人[166,可以是教练或指导员,也可以是有类似经历的人的例子。使信息具有相关性并以适合用户的语言编写的因素包括文化上适当的内容[133167168],适合用户的阅读水平[168],以及使用有限的行话或技术语言呈现的内容[169].

感知有用性

感知有用性指的是用户对干预的体验以及他们对干预是否对自己有用的感知。用户是否能够理解呈现给他们的数据,有助于促进这种感知[104117170,是否清楚他们应该采取什么行动[129133154155166],以及与过去或目前所接受的治疗相比,干预措施是否提供了明显的优势[103117121155171].经确认的促进者可更方便地取得使用者原本无法取得的服务[103173被淘汰的人需要走很远的路去健康中心[121].

指导水平

指导级别指的是指导用户使用干预措施的程度,例如通过提醒或基于网络的支持,让他们定期参与内容。使用DMHIs的一个促进因素是,干预的使用是否增加了控制点,这意味着使用者对自己的健康有了更多的所有权[148495124174175].然而,对于完全自我引导的干预措施,参与者感到难以参与,有时会忽视使用干预措施[4495].参与者表示,他们需要得到更结构化的使用,例如通过应用提醒或真人教练定期检查。4950113122133137139148150163175-182].在6项研究中,使用者表示,他们更希望干预作为现有的面对面治疗的补充,而不是替代面对面治疗[30.122134139166183].

社会联系

研究发现,干预对参与者的社会联系感产生的影响有助于促进用户参与。例如,能够通过DMHIs与同伴联系或与个人治疗师定期联系,促进了18项研究的参与[143233104114122125133156184-194].在6项研究中,使用者和服务提供者之间的一个明显障碍是对社会回避的担忧,即人们可能会使用自我引导的干预措施,而不是亲自到诊所参加治疗或小组会议[78104122133138195].对于治疗干预,研究参与者被介绍给他们在使用干预之前不认识的治疗师,参与者在情感上(治疗联盟)与治疗师影响的参与的联系程度。参与者对情感连接质量的评分与登录次数、自我监控情绪的频率和治疗完成度呈正相关[196].

干预措施的影响

参与者报告说,由于使用干预措施,他们在心理健康方面所经历的感知变化影响了他们进一步的参与。可感知的症状改善可促进进一步参与[8995103145146189197-199],而症状的恶化则会对投入产生负面影响[4993104200].干预的其他负面影响也被视为阻碍用户持续参与的障碍。例如,在两项研究中,数字干预中共享的一些信息被发现会触发困难的记忆或情绪[150,参与者对练习或信息感到不舒服[80],或者让参与者接触到其他用户的负面评论[150].

另一个促成因素是干预是否使人们的经历正常化[79139157190201,例如,提供其他有类似经历的人的例子。可促进用户参与的其他积极影响包括:增进对用户健康状况的了解[7984114124134138-140158176202-205,一种掌控自己健康的赋权感[1432849395104117122124170174175196206207,提高技能[89189198208-211,例如管理负面情绪,以及改善参与者与他人的现有关系[182205].

程序相关结构的摘要

总之,DMHI提供的内容必须是可信的,并且在理想情况下可以以多种方式提供。如果参与者觉得干预是合适的,他们就会与DMHI接触,如果内容是相关的,DMHI是可定制的,文化上合适的,并且使用参与者可以理解的语言,那么就可以促进干预。参与者对DMHI是否有用的感知促进了参与,这包括他们是否能够理解数据和如何使用数据,以及DMHI是否比他们已经获得的资源提供了明显的优势。

有指导的DMHIs比无指导的干预有更高的参与度,参与者喜欢能够与他人联系,尽管一些研究发现DMHIs可以用来避免面对面的接触。DMHI使用的消极影响和积极影响可能分别对进一步接触形成障碍和促进因素。

与技术和环境有关的建筑

第三组结构是指与技术本身或技术实现相关的因素。

与技术有关的因素

技术相关因素是指与干预所通过的技术相关的因素。在25项研究中,用户参与的主要障碍是技术问题的用户体验[44508092One hundred.103118129138155172179185195205208212-220],例如手机应用程序意外崩溃和关闭;在3项研究中,参与者没有使用干预措施所需的资源[171221222].在7项研究中,参与者对使用干预措施的最终成本表示担忧[8593104123165223224].成本可能与对智能手机的需求、能否上网或通过应用程序购物有关。可用性问题构成了参与干预的障碍。46507884148-150157159170224-228].可用性问题的例子是在干预中难以找到信息[78],登入修井作业是一个耗时的过程[159],以及在干预措施中导航困难[150157].

除了对参与构成障碍的技术问题外,还有与技术有关的因素促进了精神卫生资源和支助的使用。所使用的技术使便利因素成为可能,即能够灵活地在任何地点存取资源[47127]在任何时候[419397124129134167229-233]并拥有用户能够随时间推移跟踪和访问的健康数据(如症状)的临时记录[176180].

私隐及保密

隐私和保密关系到数据是如何存储和共享的,以及用户是否觉得通过干预披露机密信息是安全和舒适的。在两项研究中,参与者对自己的物理位置被记录感到不舒服[180234,在尼古拉斯等人的一项研究中[234,相比于记录社交活动和交流日志等个人数据,参与者更喜欢记录睡眠和情绪等健康信息。

通过数字平台访问精神卫生资源引起了对隐私的关注。促进用户参与和感到安全披露信息的因素包括确保数字平台是私有的,以及参与者的信息不容易被第三方获取[129158205235].

五项研究的参与者表示,对保密的担忧构成了参与的障碍[51104127236237].营造安全环境的一个促进因素是干预措施的适度[140],这意味着一个人在干预中监视和调节用户之间共享的内容。

匿名性被发现是参与的促进者和障碍。总体而言,7项研究将匿名性(即用户可以匿名分享和接收信息)列为参与和鼓励信息披露的便利因素[4188129137141148232].然而,匿名也会让参与者更难以信任他们不认识的教练。85127].在这些研究中,参与者通过短信与教练互动,可以选择透露姓名,但双方都不能看到对方。其他研究参与者关心的是,如果一种干预措施是在一个小的环境中使用的,已知的用户数量有限,那么它是否真的是匿名的[137].对于年龄较大和有过医疗经验的人来说,匿名也更为重要[127].

社会影响

干预措施是否得到其他用户的认可,可促进用户的参与[43]或同伴[211241,他们的朋友和家人[97,或他们当前的医疗保健提供者[152161242].然而,如果参与者感到被他人强迫使用一种干预手段,他们就不会使用它。103].如果一项干预措施被用作持续的面对面治疗的一部分,治疗师使用或愿意使用干预措施的方式会影响参与者对干预措施的参与度[84103127150169212243].是否采取干预措施作为治疗的一部分取决于治疗师的数字读写能力[244245],他们过去使用精神健康科技的经验[120,以及能够轻松地将其应用集成到作为提供者的实践中[132195205211224226246].

实现

尽管本综述中的大多数研究(93%,194/208)主要关注与用户和干预措施本身相关的因素,但也有14项研究描述了与干预措施实施相关的因素。例子包括使用者是否接受有关如何使用干预措施的培训[115247以及是否在治疗的早期或后期引入。格雷厄姆等人的一项研究[68在他们接受药物使用治疗期间,采用了一种干预措施来支持他们的心理健康。这些参与者发现干预在后期更有用,因为他们觉得用户可能更熟悉自己的健康状况,更能理解干预提供的信息。另外两项研究发现,如果参与者刚刚开始治疗,他们会更多地参与干预。104178].两项研究发现,对干预进行标记和向用户介绍的方式也很重要。例如,术语心理健康被参与者不喜欢[248),参与者报告说,如果一款应用是专门为它设计的,他们会更有可能使用它幸福而且心理健康而不是精神健康37].其他实施因素包括行政障碍[42118129211]以及与实施干预措施或将实施干预措施的组织有关的障碍[118122135].行政障碍的例子是人员配备不足和工作人员之间沟通不畅。组织障碍的一个例子是管理人员缺乏对DMHIs的支持。

技术与环境相关建设综述

总而言之,尽管DMHIs带来了技术和可用性问题,可能对参与者的参与构成障碍,但数字格式也提供了随时随地访问资源和拥有健康数据记录的灵活性。重要的是,信息是隐私的,参与者可以安全地匿名披露信息,尽管完全匿名也会让平台上的其他人更难信任。其他人对DMHIs的消极意见和积极意见分别会形成用户参与的障碍和促进因素,如果DMHIs被用作正在进行的治疗的一部分,治疗师过去的DMHIs经验和将其融入实践的能力在用户参与中发挥了作用。最后,成功的实施促进了用户参与。就如何使用DMHIs提供培训,并为福祉或心理健康(而不是心理健康)标记干预措施,可以帮助用户更多地参与DMHIs。如果参与者刚刚开始治疗,他们可能会更多地参与DMHIs,但在较晚阶段引入DMHIs的确定好处是,用户可能更了解自己的健康状况,并能更好地理解自己的健康信息。


主要研究结果

本研究旨在综合DMHIs相关文献,总结影响DMHIs用户粘性的因素。这篇综述确定了3个影响DMHI用户参与的关键领域:(1)用户特征,如严重的精神健康症状,可能会形成用户参与的障碍;(2)用户对节目或内容的体验,如果参与者觉得节目有用,很适合自己,他们更有可能参与进来;(3)技术和实施环境,例如技术问题是参与DMHIs的共同障碍。根据个人喜好提供相关的、可定制的内容,提供技术援助和/或培训,对于实现用户粘性非常重要。然而,尽管这些考虑可能会增加对DMHIs的兴趣和接受程度,但重要的是要了解用户特有的特征,如其症状,是否会影响参与这些干预的动机。我们首先在以下三个小节中更详细地讨论这三个关键领域;将我们的结构与其他用户粘性模型进行比较;然后讨论对研究人员、开发人员和卫生服务提供者的影响。

用户结构

用户之间的个体差异会影响用户粘性,包括人口统计学变量,如年龄和性别、性格特征、心理健康状况、对心理健康和DMHIs的信念、对技术和心理健康的体验,以及人们将DMHI使用融入其生活的能力。尽管症状的严重程度可能增加人们参与卫生干预措施的兴趣[249研究发现,与抑郁、情绪和疲劳相关的症状会妨碍实际投入。这种对比可能表明,心理健康症状可能对DMHIs参与产生独特的影响。

两项研究之间症状严重程度的对比作用突出了了解那些对DMHIs更感兴趣并可能从其使用中获益更多的人如何不受其症状的限制而实际参与这些干预的重要性。这种对比还说明了在设计过程的各个阶段包括用户的重要性,因为人们可能对DMHI的概念感兴趣,但由于其症状的性质,可能无法实际参与其中。

虽然观察DMHI使用超过1年的研究发现,年轻人更投入DMHI,但较短的研究(即长达12周)发现,老年人更投入。可能的是,老年人在研究依从性方面表现更好,而年轻人则继续长期参与干预,尽管不同的干预措施和环境使得很难在这些研究之间进行直接比较。

程序结构

如果参与者喜欢内容类型,则促进与dmis的交流;他们认为DMHI很适合自己,而且很有用;对如何使用它有一定程度的指导,它促进了社会联系,它有积极的影响,如改善症状。

指导水平

导向性干预通常比非导向性干预具有更高的参与度。然而,人力指导可能是资源密集型的,并且提供所需水平的指导可能并不总是可能或可行的。尽管人工支持比电子邮件提醒等自动化手段更能提高参与感[250],我们的研究发现,这种自动提醒不仅促进了用户的参与度,而且也给用户带来了积极的体验。因此,使用干预的自动提醒可能是替代人工支持的低成本选择。自动提醒的好处可能取决于支持的类型和它们旨在解决的障碍的类型。基于短文本的提醒可能适合即时干预[251,这可能有助于解决忘记使用干预措施的障碍。另一方面,人类的支持可能更适合解决动机的缺乏和促进社会联系。

此外,自我指导训练与指导训练的适当时间安排是不同的。各研究的参与者更喜欢较短的自我指导模块,而更喜欢较长的指导治疗疗程。最后,个性化也可能满足不同的偏好。那些觉得视频或基于文本的材料耗时的人可能会更投入于更短的可操作的练习,而喜欢同步交流的人可能会更投入于专门的一对一会话。如何在自我引导的干预中鼓励参与是值得进一步探索的。

社会联系

一个重要的促进因素是DMHI是否促进了社会连接,并使用户能够与其他人进行交互。之前的研究表明,通过社交网络获得的社会支持不仅增加了投入,而且可能对抑郁症状有积极影响。221222].然而,在本综述的一些研究中,心理健康服务的使用者和提供者担心,如果人们使用数字干预手段来代替面对面的个人或团体治疗,技术将促进社交回避。似乎重要的是,一种干预可以让用户与他们可能没有联系的其他人联系,而不是取代任何现有的面对面接触。例如,如果人们无法亲自与他人谈论自己的担忧,他们可以访问心理健康应用程序[175].

科技与环境建设

通过技术提供心理健康资源既是障碍,也是促进因素。技术问题和对隐私的担忧是常见的障碍,但技术也提供了灵活性,可以促进匿名。此外,使用dmis的环境背景也很重要。如果参与者身边的人认为他们应该使用DMHIs,如果他们接受了如何使用DMHIs的培训,他们更有可能使用DMHIs。

匿名

匿名是研究中的一个突出话题,但匿名参与干预被视为参与的障碍和促进因素,有时在同一项研究中也是如此。这种差异可以用与用户、实现设置类型和匿名干预功能类型相关的因素来解释,如下段所述。

首先,匿名干预的一个便利方面是,研究参与者发现,与观看现场或亲自的治疗师相比,匿名干预不会让人感到羞耻。对于经历过耻辱和尴尬的人来说,匿名可能是一种重要的促进因素,而众所周知,耻辱和尴尬是心理健康问题寻求帮助的障碍[23.].同样,先前对网络上心理健康话语的研究发现,匿名并不妨碍人们在帖子上获得社会支持,这可以促进公开对话,而且社交媒体可能对精神健康等耻辱性疾病特别有用[252].第二,学习环境很重要。在相对较小的环境中使用的干预措施,如果用户有可能发现还有谁在使用干预措施,例如通过干预措施内共享的内容或看到某人使用干预措施,则可能会给人一种匿名的错误感觉[108],这一点在学校、工作场所或小型社区等亲密环境中很重要。第三,在社区论坛上,用户可以分享他们的经验并评论其他用户的帖子,总体匿名被视为安全披露信息的促进因素。然而,在一对一会话中,用户与教练或治疗师互动,但双方都看不到对方,与面对面会话相比,匿名使建立关系和信任更加困难。

这些不同的看法揭示了一种重要的权衡。干预应该努力做到匿名,以消除耻辱和潜在的尴尬,还是专注于让人们与某人建立信任的关系?这一决定可能取决于干预的目标,以及在要使用干预的环境中是否可以匿名。另外,也可以考虑提供混合形式或多个选项。例如,有大量用户的论坛可以是匿名的,而与治疗师一对一的私人会话可以包括远程保健选项,以允许用户和治疗师之间建立治疗联盟。支持性问责模式[250他还提出,如果人们认为真人教练是值得信赖的,并且用户可能在计算机介导的交流中比面对面交流透露更多信息,那么参与感就会增强。尽管莫尔等人[250]认为,提供个人的额外信息,如照片,可能会减少这种类型的中介沟通的好处,与教练或治疗师建立最初的信任可能是重要的。还需要进一步的研究来了解如何最好地支持DMHIs中的信任。

隐私

之前有一篇关于心理健康应用用户粘性的评论认为,用户粘性低的一个原因是这些应用不考虑用户隐私[15].在我们的审查中,讨论了数据存储和共享方面的隐私,但也涉及到使用这些干预措施的物理环境。在一些研究中,通过数字平台提供心理健康支持被发现可以增加隐私感,但在另一些研究中,它与隐私感的降低有关。研究参与者表示,他们可以在没有任何人知情的情况下更私密地获得医疗服务。与以往工作一致[2],这再次表明隐私对于那些因寻求帮助而蒙受耻辱或不愿寻求帮助的人来说是很重要的。尽管在这些研究中没有明确讨论参与者的生活状况,但与其他研究相比,参与者很可能能够在物理上私密的环境中参与这些干预。在其他研究中,人们没有私人空间,缺乏隐私是参与的障碍。例如,评估一款提供远程网络治疗的应用程序的研究参与者认为,他们在封闭的治疗师办公室里可以披露更多信息,而不是在家里通过网络干预,因为家里的其他人可以看到或打断他们。136].在工作场所采用心理健康干预措施的研究参与者[137)说,隐私是不可能的,因为同事们可以看到某人在他们的办公桌上做什么,以及他们什么时候与干扰者互动。

这些不同的体验突出表明,技术可以克服寻求精神卫生保健的现有隐私障碍,但也可能引入其他隐私问题,而且应该考虑到用户的情境环境(即他们实际访问数字干预的位置)。

与其他技术和数字健康干预参与模型的比较

本综述中确定的一些主题与以前概念化参与数字卫生干预措施以及一般技术接受和卫生行为的模型重叠,如支持效率模型[251],技术验收模型[253]、健康信念模式[249].

例如,支援效率模型[251]指出,在使用数字卫生干预措施的背景下,当解决5个失效点中的1个时,人力支持会增加参与:可用性、执行、适合性、参与性,知识.这些广泛地映射到我们对技术因素、融入生活、感知适合度、信念、经验和技能的构建。的实现效率模型中的失效点与用户是否能将从干预中获得的知识应用到他们的生活中有关。我们的回顾扩展了这个概念,因为我们发现一个重要的问题是用户是否可以将干预的实际使用融入到他们的日常生活中。

我们的发现与技术接受模型一致,该模型解释了用户接受和使用技术的决定受到感知有用性、易用性和他人的社会影响力的影响。健康信念模型解释说,健康干预措施的采纳受到一个人对其疾病或健康症状严重性的信念和对这些症状寻求治疗的感知好处的影响,这些信念和干预措施的影响映射到我们的信念构建。在这篇综述中揭示的主题是指导水平、融入生活和社会联系,这些主题在之前的模型中没有被强调。这种差距可以用心理健康干预措施的使用方式来解释。为了提高效率,大多数dmhe都打算让用户自己定期使用。这种特性给人们带来了挑战,让他们把它融入日常生活,并有规律地使用它;因此,在干预中提供的指导水平可能对敬业度有特别显著的影响。社会联系对心理健康干预可能特别重要,因为它可以改善情绪[254帮助对抗抑郁症[255].

影响

在这篇综述中,我们综合了DMHIs方面的文献,以确定影响用户粘性的常见因素。这种综合可以描述如下。

  • 当评估DMHIs时,研究人员可以使用这些因素来开发对测量很重要的结构。更具体地说,重要的是捕获用户特征、用户对程序和内容的体验,以及有关实现设置的细节。这些结构可能有助于解释为什么有人会使用一个DMHI而不是另一个,也可能有助于评估DMHI的参与度。
  • 开发人员可以利用这些因素促进与DMHIs的合作。具体来说,在制定DMHI时,重要的是了解目标用户的具体特征,例如,用户症状的严重程度是否会形成参与的障碍;为观众量身定制节目,例如提供定制内容的选项;并解决与技术和环境有关的问题,例如,通过减轻技术问题和提供技术援助。
  • 精神卫生服务提供者,如临床医生,可以使用该概述作为指导,选择适合其客户的干预措施,或帮助指导其客户选择合适的干预措施。例如,重要的是要考虑干预是否可以很容易地融入到客户的生活和日常生活中。此外,多媒体附件2,其中显示了完整的数据集,可用于筛选研究设置、目标人群和症状,以查看在类似的设置和人群中观察到哪些障碍和促进因素。

本综述中强调的主题确定了可促进参与的因素和应考虑的障碍,以促进数字调解精神卫生干预的成功实施。

限制

我们没有将这篇综述局限于特定的研究设计。因此,这篇综述更广泛地审视了影响数字心理健康技术参与度的因素,而不是专注于单一的研究方法或技术。然而,由于纳入研究的异质性,我们无法进行荟萃分析。此外,在评估用户参与度的方法上,各研究之间也存在不一致的情况,比如登录某项干预措施的次数、持续参与的时长、使用某项干预措施的总时间,或者参与者自我报告的参与度。在以往对dmis的用户参与度的评审中,发现了这种不一致的问题[11256].本综述仅限于同行评议的实证文章。尽管该综述包括了评估人们使用研究干预措施和商用DMHIs的经验的文章,但有可能遗漏了一些干预措施。

最后,这一审查是在全球COVID-19大流行之前进行的。可能存在与大流行相关的独特因素,使DMHI参与的可能性增加或减少。例如,居家令可能会加剧社会孤立感,让人们更有可能使用增加社会联系的应用程序。另一方面,如果与他人躲在一起,它也可能为寻找使用dmis的私人空间带来额外的障碍。本综述中提出的结果应被解释和用于理解大流行前后DMHI参与情况。未来的审查可单独在大流行期间进行,并可与本次审查进行比较,以了解DMHI在大流行期间与疫情外的使用情况。

结论

先前的研究已经表明DMHIs在改善心理健康方面的潜力。然而,要使这些干预措施在临床上有效,它们需要用户在现实环境中的参与。在回顾的研究中,我们发现了16个影响用户粘性的共同因素。对DMHIs的进一步研究可以将这些因素作为与用户评估干预措施时的指导方针,未来的干预措施可以考虑到这些因素。通过了解影响参与的因素,可以制定有针对性的战略,以克服可解决的障碍,并努力成功实施这些干预措施。

致谢

作者感谢Vicky Yu谁帮助这个手稿的数据输入。

利益冲突

SMS收到了大冢制药的咨询费用。其他所有作者都声明没有利益冲突。

多媒体附件1

对每个数据库使用的搜索查询或术语的概述。

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多媒体附件2

包含被评论文章元数据的数据提取模板。

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多媒体附件3

纳入研究的质量评估。

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多媒体附件4

对每个主题的障碍和促进因素的概述。

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认知行为疗法:认知行为疗法
DMHI:数字心理健康干预


G·埃森巴赫编辑;提交18.09.20;同行评议的A Wasil, M Deady, N and不在场,CY Lin;对作者07.11.20的评论;修订版收到24.12.20;接受08.02.21;发表24.03.21

版权

©Judith Borghouts, Elizabeth Eikey, Gloria Mark, Cinthia De Leon, Stephen M Schueller, Margaret Schneider, Nicole Stadnick, Kai Zheng, Dana Mukamel, Dara H Sorkin。最初发表在《医疗互联网研究杂志》(//www.mybigtv.com), 2021年3月24日。

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