Randomized controlled trial of transdiagnostic group treatments for primary care patients with common mental disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose was to test the effectiveness of two transdiagnostic group interventions compared to care as usual (CAU) for patients with anxiety, depressive or stress-related disorders within a primary health care context. OBJECTIVES: To compare the effects of cognitive-based-behavioural therapy (CBT) and multimodal intervention (MMI) on the quality of life and relief of psychological symptoms of patients with common mental disorders or problems attending primary health care centre. METHODS: Patients (n = 278), aged 18-65 years, were referred to the study by the GPs and 245 were randomized to CAU or one of two group interventions in addition to CAU: (i) group CBT administered by psychologists and (ii) group MMI administered by assistant nurses. The primary outcome measure was the Mental Component Summary score of short form 36. Secondary outcome measures were Perceived Stress Scale and Self-Rating Scale for Affective Syndromes. The data were analysed using intention-to-treat with a linear mixed model. RESULTS: On the primary outcome measure, the mean improvement based on mixed model analyses across post- and follow-up assessment was significantly larger for the MMI group than for the CBT (4.0; P = 0.020) and CAU (7.5; P = .001) groups. Participants receiving CBT were significantly more improved than those in the CAU group. On four of the secondary outcome measures, the MMI group was significantly more improved than the CBT and CAU groups. The course of improvement did not differ between the CBT group and the CAU group on these measures. CONCLUSIONS: Transdiagnostic group treatment can be effective for patients with common mental disorders when delivered in a primary care setting. The group format and transdiagnostic approach fit well with the requirements of primary care.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».