Mindfulness-based cognitive therapy for recurrent depression: A translational research study with 2-year follow-up
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: While mindfulness-based cognitive therapy (MBCT) has demonstrated efficacy in reducing depressive relapse/recurrence over 12-18 months, questions remain around effectiveness, longer-term outcomes, and suitability in combination with medication. The aim of this study was to investigate within a pragmatic study design the effectiveness of MBCT on depressive relapse/recurrence over 2 years of follow-up. METHOD: This was a prospective, multi-site, single-blind trial based in Melbourne and the regional city of Geelong, Australia. Non-depressed adults with a history of three or more episodes of depression were randomised to MBCT + depression relapse active monitoring (DRAM) (n=101) or control (DRAM alone) (n=102). Randomisation was stratified by medication (prescribed antidepressants and/or mood stabilisers: yes/no), site of usual care (primary or specialist), diagnosis (bipolar disorder: yes/no) and sex. Relapse/recurrence of major depression was assessed over 2 years using the Composite International Diagnostic Interview 2.1. RESULTS: The average number of days with major depression was 65 for MBCT participants and 112 for controls, significant with repeated-measures ANOVA (F(1, 164)=4.56, p=0.03). Proportionally fewer MBCT participants relapsed in both year 1 and year 2 compared to controls (odds ratio 0.45, p<0.05). Kaplan-Meier survival analysis for time to first depressive episode was non-significant, although trends favouring the MBCT group were suggested. Subgroup analyses supported the effectiveness of MBCT for people receiving usual care in a specialist setting and for people taking antidepressant/mood stabiliser medication. CONCLUSIONS: This work in a pragmatic design with an active control condition supports the effectiveness of MBCT in something closer to implementation in routine practice than has been studied hitherto. As expected in this translational research design, observed effects were less strong than in some previous efficacy studies but appreciable and significant differences in outcome were detected. MBCT is most clearly demonstrated as effective for people receiving specialist care and seems to work well combined with antidepressants.
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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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».