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Enregistrement W2335081679 · doi:10.1017/bec.2013.32

Effect of Comorbid Depression on Cognitive Behavioural Group Therapy for Social Anxiety Disorder

2014· article· en· W2335081679 sur OpenAlexaff
Joelle LeMoult, Karen Rowa, Martin M. Antony, Susan Chudzik, Randi E. McCabe

Notice bibliographique

RevueBehaviour Change · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnxiety, Depression, Psychometrics, Treatment, Cognitive Processes
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial anxietyAnxietyDepression (economics)PsychologyClinical psychologyPsychiatryGroup psychotherapyDepressive symptomsCognitionCognitive behavioral therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many individuals seeking treatment for social anxiety disorder (SAD) also meet criteria for a comorbid depressive disorder. Little is known, however, about how a comorbid depressive disorder affects social anxiety treatment. This study examined 61 participants with SAD and 72 with SAD and a comorbid depressive disorder (SAD+D) before and after 12 weeks of cognitive behavioural group therapy (CBGT) for social anxiety. Although patients with SAD+D reported more severe symptoms of social anxiety and depression at pretreatment, treatment was similarly effective for individuals with SAD and SAD+D. However, individuals with SAD+D continued to report higher symptom severity at post-treatment. Interestingly, CBGT for social anxiety also led to improvements in depressive symptoms despite the fact that depression was not targeted during treatment. Improvement in social anxiety symptoms predicted 26.8% of the variance in improvement in depressive symptoms. Results suggest that depressive symptoms need not be in remission for individuals to benefit from CBGT for social anxiety. However, more than 12 sessions of CBGT may be beneficial for individuals with comorbid depression.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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