Введение. Назначение и коррекция антидепрессивной терапии требуют регулярной оценки приверженности лечению, переносимости препаратов и динамики депрессивной симптоматики. Цифровые каналы коммуникации, мобильные приложения, телемедицинские модели и системы поддержки принятия решений расширяют возможности такого наблюдения, однако их эффективность во многом зависит от персонализированной обратной связи и участия специалиста. Цель обзора: обобщить данные об эффективности, безопасности и организационных моделях цифрового фармацевтического сопровождения взрослых пациентов с депрессивными расстройствами. Проведен систематический обзор в соответствии с PRISMA 2020. В качественный синтез включены 8 рандомизированных контролируемых исследований, дополнительно проанализированы 6 систематических обзоров и метаанализов. Рассмотрены дистанционная междисциплинарная помощь, защищенные сообщения, мобильные приложения, системы персонализированного выбора антидепрессантов и назначаемая врачом цифровая терапия. Наиболее последовательные результаты получены в отношении повышения приверженности и непрерывности лечения. Защищенные сообщения при участии специалиста увеличивали долю пациентов, продолжавших терапию более 3 месяцев, с 61 до 81%. Система PETRUSHKA снижала частоту прекращения лечения с 27 до 17%, в том числе вследствие нежелательных реакций – с 16 до 9%. Автоматизированные сообщения без участия специалиста не обеспечивали значимого эффекта. Влияние фармакогеномных систем и цифровой терапии на клинический ответ и ремиссию было небольшим и неоднородным. Российские исследования, соответствующие критериям включения, не выявлены. Заключение. Наиболее обоснованной представляется гибридная модель, при которой цифровой сервис обеспечивает мониторинг приема препаратов, симптомов и нежелательных реакций, специалист – персонализированную обратную связь и маршрутизацию пациента, а решения о коррекции терапии принимает лечащий врач. Для оценки эффективности такой модели необходимы российские рандомизированные исследования
Introduction. Initiation and adjustment of antidepressant therapy require regular assessment of treatment adherence, medication tolerability, and changes in depressive symptoms. Digital communication channels, mobile applications, telemedicine-based models, and clinical decision support systems may facilitate such monitoring; however, their effectiveness largely depends on personalized feedback and specialist involvement. Aim: To summarize the evidence on the effectiveness, safety, and organizational models of digital pharmaceutical support for adults with depressive disorders. A systematic review was conducted in accordance with the PRISMA 2020 guidelines. The qualitative synthesis included 8 randomized controlled trials, while an additional 6 systematic reviews and meta-analyses were analyzed to contextualize the findings. The interventions included remote multidisciplinary care, secure messaging, mobile applications, systems for personalized antidepressant selection, and physician-prescribed digital therapeutics. The most consistent findings concerned improved adherence and continuity of treatment. Specialist-supported secure messaging increased the proportion of patients continuing treatment for more than 3 months from 61% to 81%. The PETRUSHKA system reduced treatment discontinuation from 27% to 17%, including discontinuation due to adverse reactions from 16% to 9%. Automated messaging without specialist involvement did not produce a significant effect. The effects of pharmacogenomics-guided systems and digital therapeutics on clinical response and remission were modest and heterogeneous. No Russian studies meeting the eligibility criteria were identified. Conclusion. A hybrid model appears to be the most appropriate approach: the digital service monitors medication use, symptoms, and adverse reactions; a healthcare professional provides personalized feedback and facilitates patient referral; and the treating physician makes decisions regarding treatment adjustment. Russian randomized controlled trials are required to evaluate the effectiveness of this model.