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Enregistrement W2046371322 · doi:10.1037/a0033247

Combining imagination and reason in the treatment of depression: A randomized controlled trial of internet-based cognitive-bias modification and internet-CBT for depression.

2013· article· en· W2046371322 sur OpenAlexfundno aff
Alishia D. Williams, Simon E. Blackwell, Anna Mackenzie, Emily A. Holmes, Gavin Andrews

Notice bibliographique

RevueJournal of Consulting and Clinical Psychology · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilWellcome TrustUniversity of New South WalesNational Institute for Health and Care ResearchUniversity of OxfordLupina Foundation
Mots-clésPsychologyThe InternetDepression (economics)Randomized controlled trialPsychotherapistCognitionClinical psychologyCognitive restructuringCognitive therapyCognitive behavioral therapyPsychiatryWorld Wide WebMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Computerized cognitive-bias modification (CBM) protocols are rapidly evolving in experimental medicine yet might best be combined with Internet-based cognitive behavioral therapy (iCBT). No research to date has evaluated the combined approach in depression. The current randomized controlled trial aimed to evaluate both the independent effects of a CBM protocol targeting imagery and interpretation bias (CBM-I) and the combined effects of CBM-I followed by iCBT. METHOD: Patients diagnosed with a major depressive episode were randomized to an 11-week intervention (1 week/CBM-I + 10 weeks/iCBT; n = 38) that was delivered via the Internet with no face-to-face patient contact or to a wait-list control (WLC; n = 31). RESULTS: Intent-to-treat marginal models using restricted maximum likelihood estimation demonstrated significant reductions in primary measures of depressive symptoms and distress corresponding to medium-large effect sizes (Cohen's d = 0.62-2.40) following CBM-I and the combined (CBM-I + iCBT) intervention. Analyses demonstrated that the change in interpretation bias at least partially mediated the reduction in depression symptoms following CBM-I. Treatment superiority over the WLC was also evident on all outcome measures at both time points (Hedges gs = .59-.98). Significant reductions were also observed following the combined intervention on secondary measures associated with depression: disability, anxiety, and repetitive negative thinking (Cohen's d = 1.51-2.23). Twenty-seven percent of patients evidenced clinically significant change following CBM-I, and this proportion increased to 65% following the combined intervention. CONCLUSIONS: The current study provides encouraging results of the integration of Internet-based technologies into an efficacious and acceptable form of treatment delivery. (PsycINFO Database Record (c) 2013 APA, all rights reserved).

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,364 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations204
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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