COGNITIVE BEHAVIORAL THERAPY AGE EFFECTS IN CHILD AND ADOLESCENT ANXIETY: AN INDIVIDUAL PATIENT DATA METAANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Investigations of age effects on youth anxiety outcomes in randomized trials (RCTs) of cognitive behavior therapy (CBT) have failed to yield a clear result due to inadequate statistical power and methodologic weaknesses. We conducted an individual patient data metaanalysis to address this gap. QUESTION: Does age moderate CBT effect size, measured by a clinically and statistically significant interaction between age and CBT exposure? METHODS: All English language RCTs of CBT for anxiety in 6-19 year olds were identified using systematic review methods. Investigators of eligible trials were invited to submit their individual patient data. The anxiety disorder interview schedule (ADIS) primary diagnosis severity score was the primary outcome. Age effects were investigated using multilevel modeling to account for study level data clustering and random effects. RESULTS: Data from 17 of 23 eligible trials were obtained (74%); 16 studies and 1,171 (78%) cases were available for the analysis. No interaction between age and CBT exposure was found in a model containing age, sex, ADIS baseline severity score, and comorbid depression diagnosis (power ≥ 80%). Sensitivity analyses, including modeling age as both a categorical and continuous variable, revealed this result was robust. CONCLUSIONS: Adolescents who receive CBT in efficacy research studies show benefits comparable to younger children. However, CBT protocol modifications routinely carried out by expert trial therapists may explain these findings. Adolescent CBT protocols are needed to facilitate the transportability of efficacy research effects to usual care settings where therapists may have less opportunity for CBT training and expertise development.
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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 | 0,069 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,063 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».