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Enregistrement W2469399110 · doi:10.2196/mental.5363

Online Obsessive-Compulsive Disorder Treatment: Preliminary Results of the “OCD? Not Me!” Self-Guided Internet-Based Cognitive Behavioral Therapy Program for Young People

2016· article· en· W2469399110 sur OpenAlexvenueno aff
Clare S. Rees, Rebecca Anderson, Robert Kane, Amy Finlay‐Jones

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueObsessive-Compulsive Spectrum Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychopathologyClinical psychologyPsychological interventionExposure and response preventionPsychologyCognitive behavioral therapyCognitionIntervention (counseling)Mental healthPsychiatryObsessive compulsiveMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The development and evaluation of Internet-delivered cognitive behavioral therapy (iCBT) interventions provides a potential solution for current limitations in the acceptability, availability, and accessibility of mental health care for young people with obsessive-compulsive disorder (OCD). Preliminary results support the effectiveness of therapist-assisted iCBT for young people with OCD; however, no previous studies have examined the effectiveness of completely self-guided iCBT for OCD in young people. OBJECTIVE: We aimed to conduct a preliminary evaluation of the effectiveness of the OCD? Not Me! program for reducing OCD-related psychopathology in young people (12-18 years). This program is an eight-stage, completely self-guided iCBT treatment for OCD, which is based on exposure and response prevention. METHODS: These data were early and preliminary results of a longer study in which an open trial design is being used to evaluate the effectiveness of the OCD? Not Me! PROGRAM: Participants were required to have at least subclinical levels of OCD to be offered the online program. Participants with moderate-high suicide/self-harm risk or symptoms of eating disorder or psychosis were not offered the program. OCD symptoms and severity were measured at pre- and posttest, and at the beginning of each stage of the program. Data was analyzed using generalized linear mixed models. RESULTS: A total of 334 people were screened for inclusion in the study, with 132 participants aged 12 to 18 years providing data for the final analysis. Participants showed significant reductions in OCD symptoms (P<.001) and severity (P<.001) between pre- and posttest. CONCLUSIONS: These preliminary results suggest that fully automated iCBT holds promise as a way of increasing access to treatment for young people with OCD; however, further research needs to be conducted to replicate the results and to determine the feasibility of the program. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials Registry (ANZCTR): ACTRN12613000152729; https://www.anzctr.org.au/Trial/Registration/TrialReview.aspx?id=363654 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/ 6iD7EDFqH).

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,357 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations41
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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