An examination of the suitability of cognitive behavioural therapy for patients with anxiety and depression
Notice bibliographique
Résumé
Malgré les preuves que la thérapie cognitivo-comportementale (TCC) est un traitement efficace pour la dépression (par exemple, DeRubeis et al., 2005) et l'anxiété (par exemple, Hofmann & Smits, 2008), il existe une grande variabilité dans son efficacité. De plus, aucun prédicteur prétraitement de l'efficacité thérapeutique n'a pu être identifié malgré de nombreuses études scientifiques. Une approche possible permettant d'examiner la valeur de prédicteurs pré-traitements sur les résultats thérapeutiques est d'évaluer formellement l'applicabilité de la TCC pour les patients utilisant la suitability for short-term cognitive therapy scale ([SSCT]; Safran, Segal, Shaw, & Vallis, 1990). La thèse actuelle explore l'application de la TCC dans deux études prospectives et longitudinales sur les résultats thérapeutiques. Dans l'étude 1, on comptait 256 patients externes ayant reçu un diagnostic primaire de dépression ou d'anxiété qui ont été évalués en utilisant l'échelle SSCT et cotés, pour la sévérité des symptômes en pré-traitement et en post-traitement, à l'aide de l'échelle d'impression clinique globale (CGI, Guy, 1976). Les résultats des facteurs analysant l'échelle SSCT ont révélé deux facteurs sous-jacents: 1) la capacité de participation au processus de la TCC et 2) des attitudes pertinentes au processus de la TCC. Une analyse de régression subséquente a démontré que seulement la capacité de participation au processus de la TCC prédit uniquement une plus grande amélioration des symptômes après la TCC. L'étude 2 a examiné l'association entre les attentes de résultats positifs et l'évitement tels que mesurés par deux éléments de l'échelle SSCT, l'optimisme d'un résultat positif et les opérations de sécurité, respectivement. L'échantillon était composé de 51 patients diagnostiqués avec un trouble dépressif majeur qui, avant de suivre un traitement par la TCC, ont été évalués en utilisant l'échelle SSCT. Les patients ont également complété l'inventaire de dépression de Beck (IDB-II, Beck, Steer et Brown, 1996), avant et après le traitement. Une analyse de régression a révélé que pour les patients ayant un faible niveau d'attentes de résultats positifs, mais avec de plus bas niveaux d'évitement ont eu une plus grande amélioration après la TCC que ceux qui avaient des niveaux plus élevés d'évitement. Ensemble, les deux études rapportées dans cette thèse démontrent que non seulement l'évaluation formelle de l'applicabilité de le TCC fournit des informations prédisant le résultat du traitement, mais que des éléments spécifiques de l'évaluation de cette applicabilité peuvent être plus importants que d'autres, et interagir les uns avec les autres pour influencer le résultat. Cette connaissance peut être ainsi utilisée pour aider les cliniciens à prendre des décisions cliniques concernant les recommandations de traitement, et indique de possibles façons d'améliorer les résultats de la TCC.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».