Adherence to a depression self-care intervention among primary care patients with chronic physical conditions: A randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Among primary care patients with chronic physical conditions and comorbid depressive symptoms, to assess (1) the effect of lay telephone coaching on adherence to a psycho-educational intervention for depression, (2) demographic characteristics that predict adherence and (3) the association between adherence and 6-month outcomes. Design: Single blind randomised pragmatic trial of a lay telephone-supported depression self-care intervention compared to an unsupported intervention. Methods: All patients received a multimedia toolkit of paper and audiovisual materials on depression that provided education on depression and on self-care for depression. Core tools included a cognitive-behavioural therapy (CBT)-based workbook and a mood monitoring notebook, with opportunities for written exercises and notes, and a video. Intervention group patients were additionally offered telephone coaching. Self-reported use of the materials was assessed at 3 and 6 months post-randomisation; 6-month outcomes were patient satisfaction and change from baseline in depression severity. Results: In all, 223 patients were randomised; 165 (74.0%) completed follow-up. Coached versus uncoached patients reported significantly greater use of the workbook, but not of other tools. Men used more audiovisual tools; women used more paper tools. Self-reported completion of written exercises and a greater number of coach contacts were associated with greater satisfaction, but not with improvement in depression. Conclusion: Telephone coaching can increase adherence to CBT-based tools for depression self-care; however, use of these tools may not improve depression outcomes. Many patients are capable of self-directed use of self-care educational materials. Sex differences in patterns of tool use may be helpful in the targeting of tools.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».