A Meta-Analysis of Cognitive-Behavioural Therapy for Adult Depression, Alone and in Comparison with other Treatments
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.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: No recent meta-analysis has examined the effects of cognitive-behavioural therapy (CBT) for adult depression. We decided to conduct such an updated meta-analysis. METHODS: Studies were identified through systematic searches in bibliographical databases (PubMed, PsycINFO, Embase, and the Cochrane library). We included studies examining the effects of CBT, compared with control groups, other psychotherapies, and pharmacotherapy. RESULTS: A total of 115 studies met inclusion criteria. The mean effect size (ES) of 94 comparisons from 75 studies of CBT and control groups was Hedges g = 0.71 (95% CI 0.62 to 0.79), which corresponds with a number needed to treat of 2.6. However, this may be an overestimation of the true ES as we found strong indications for publication bias (ES after adjustment for bias was g = 0.53), and because the ES of higher-quality studies was significantly lower (g = 0.53) than for lower-quality studies (g = 0.90). The difference between high- and low-quality studies remained significant after adjustment for other study characteristics in a multivariate meta-regression analysis. We did not find any indication that CBT was more or less effective than other psychotherapies or pharmacotherapy. Combined treatment was significantly more effective than pharmacotherapy alone (g = 0.49). CONCLUSIONS: There is no doubt that CBT is an effective treatment for adult depression, although the effects may have been overestimated until now. CBT is also the most studied psychotherapy for depression, and thus has the greatest weight of evidence. However, other treatments approach its overall efficacy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle