Individual Mindfulness-Based Cognitive Therapy and Cognitive Behavior Therapy for Treating Depressive Symptoms in Patients With Diabetes: Results of a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Depression is a common comorbidity of diabetes, undesirably affecting patients' physical and mental functioning. Psychological interventions are effective treatments for depression in the general population as well as in patients with a chronic disease. The aim of this study was to assess the efficacy of individual mindfulness-based cognitive therapy (MBCT) and individual cognitive behavior therapy (CBT) in comparison with a waiting-list control condition for treating depressive symptoms in adults with type 1 or type 2 diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: In this randomized controlled trial, 94 outpatients with diabetes and comorbid depressive symptoms (i.e., Beck Depression Inventory-II [BDI-II] ≥14) were randomized to MBCT (n = 31), CBT (n = 32), or waiting list (n = 31). All participants completed written questionnaires and interviews at pre- and postmeasurement (3 months later). Primary outcome measure was severity of depressive symptoms (BDI-II and Toronto Hamilton Depression Rating Scale). Anxiety (Generalized Anxiety Disorder 7), well-being (Well-Being Index), diabetes-related distress (Problem Areas In Diabetes), and HbA1c levels were assessed as secondary outcomes. RESULTS: Results showed that participants receiving MBCT and CBT reported significantly greater reductions in depressive symptoms compared with patients in the waiting-list control condition (respectively, P = 0.004 and P < 0.001; d = 0.80 and 1.00; clinically relevant improvement 26% and 29% vs. 4%). Both interventions also had significant positive effects on anxiety, well-being, and diabetes-related distress. No significant effect was found on HbA1c values. CONCLUSIONS: Both individual MBCT and CBT are effective in improving a range of psychological symptoms in individuals with type 1 and type 2 diabetes.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».