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Enregistrement W2015937454 · doi:10.1007/s13142-014-0262-3

Control condition design and implementation features in controlled trials: a meta-analysis of trials evaluating psychotherapy for depression

2014· review· en· W2015937454 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueTranslational Behavioral Medicine · 2014
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésPsycINFORandomized controlled trialMeta-analysisMEDLINEDepression (economics)Research designClinical psychologyMedicinePsychologyPsychotherapistPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Control conditions are the primary methodology used to reduce threats to internal validity in randomized controlled trials (RCTs). This meta-analysis examined the effects of control arm design and implementation on outcomes in RCTs examining psychological treatments for depression. A search of MEDLINE, PsycINFO, and EMBASE identified all RCTs evaluating psychological treatments for depression published through June 2009. Data were analyzed using mixed-effects models. One hundred twenty-five trials were identified yielding 188 comparisons. Outcomes varied significantly depending control condition design (p < 0.0001). Significantly smaller effect sizes were seen when control arms used manualization (p = 0.006), therapist training (p = 0.002), therapist supervision (p = 0.009), and treatment fidelity monitoring (p = 0.003). There were no significant effects for differences in therapist experience, level of expertise in the treatment delivered, or nesting vs. crossing therapists in treatment arms. These findings demonstrate the substantial effect that decisions regarding control arm definition and implementation can have on RCT outcomes.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,544
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5440,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0770,021
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,000

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.

Tête enseignante Opus0,945
Tête enseignante GPT0,731
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle