メンタルヘルスアプリに関して言えば、妥当性の検証は注目されるテーマだ。しかし、そうしたアプリを調査することは、重い課題を提起する場合がある。最近、オンライン上で公開されたJournal of Affective Disordersのメタ分析では、抑うつ症状のためのアプリを調査したところ、その中断率はバイアスを考慮した場合には約50%であることがわかった。

それでも、研究チームは、当該のアプリにフィードバックやムードモニタリングといった人体との接続が含まれている場合には、中断率が低くなることを発見した。

研究チームは、統合中断率が26.2%であることを見出した。しかし、チームがバイアスを調整した後は、その割合は47.8%に上昇した。この分析によると、対照群と介入群の中断率の間には、大きな違いはないことがわかった。

アプリの対極に実在の人物のフィードバックがある場合、中断率は11.74%だった。しかし、実在の人物のフィードバックがない場合には、中断率は33.96%だった。

記事原文はこちら（『mobihealthnews』2019年12月5日掲載）

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