Control condition design and implementation features in controlled trials: a meta-analysis of trials evaluating psychotherapy for depression
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,138 | 0,306 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,048 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».