A comparison of two online cognitive‐behavioural interventions for symptoms of depression in a student population: The role of therapist responsiveness
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives: The study aimed to compare the efficacy of eight weekly sessions of a self‐administered online CBT treatment (cCBT; n=51) to a therapist‐assisted email CBT treatment (eCBT; n=50) in University students. Design: The design was a randomised parallel group trial. The study randomised participants with symptoms of depression to one of two available treatments. Method: Participants were offered eight weekly sessions of either cCBT or eCBT. Participants completed the Beck Depression Inventory‐II (BDI‐II) and the Clinical Outcomes in Routine Evaluation – Outcome Measure (CORE‐OM) at pre‐and post‐treatment, at weeks 16 and 32 follow‐up. The Working Alliance Inventory‐Short Form (WAI‐SR) was completed at weeks 2, 4, and 6. Results: For both groups, pre‐post within group effect sizes reported were large for the BDI‐II and the CORE‐OM and these were maintained at follow‐up. Perceptions of working alliance were similar in each group, but Bond was significantly stronger for the eCBT condition. WAI scores correlated more positively with the outcome on BDI‐II for those in the eCBT condition than the cCBT condition, but not significantly. Conclusion: There were no significant differences between the two online treatments, both reduced depressive symptoms and improved general functioning. Similarly, at post‐treatment and follow‐up, clinical improvement and recovery was demonstrated for both groups equally. The study demonstrates the possibility for cCBT in a university setting that may contribute to addressing the shortcomings in meeting increasing demands that mental health services presently face.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».