Effects of emotion recognition training on mood among individuals with high levels of depressive symptoms: study protocol for a randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We have developed a new paradigm that targets the recognition of facial expression of emotions. Here we report the protocol of a randomised controlled trial of the effects of emotion recognition training on mood in a sample of individuals with depressive symptoms over a 6-week follow-up period. METHODS/DESIGN: We will recruit 190 adults from the general population who report high levels of depressive symptoms (defined as a score ≥ 14 on the Beck Depression Inventory-II). Participants will attend a screening session and will be randomised to intervention or control procedures, repeated five times over consecutive days (Monday to Friday). A follow-up session will take place at end-of -treatment, 2-weeks and 6-weeks after training. Our primary study outcome will be depressive symptoms, Beck Depression Inventory- II (rated over the past two weeks). Our secondary outcomes are: depressive symptoms, Hamilton Rating Scale for Depression; anxiety symptoms, Beck Anxiety Inventory (rated over the past month); positive affect, Positive and Negative Affect Schedule (rated as 'how you feel right now'); negative affect, Positive and Negative Affect Schedule (rated as 'how you feel right now'); emotion sensitivity, Emotion Recognition Task (test phase); approach motivation and persistence, the Fishing Game; and depressive interpretation bias, Scrambled Sentences Test. DISCUSSION: This study is of a novel cognitive bias modification technique that targets biases in emotional processing characteristic of depression, and can be delivered automatically via computer, Internet or Smartphone. It therefore has potential to be a valuable cost-effective adjunctive treatment for depression which may be used together with more traditional psychotherapy, cognitive-behavioural therapy and pharmacotherapy. TRIAL REGISTRATION: Current Controlled Trials: ISRCTN17767674.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».