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Enregistrement W2490226874 · doi:10.2196/mental.5675

Home-Based Psychiatric Outpatient Care Through Videoconferencing for Depression: A Randomized Controlled Follow-Up Trial

2016· article· en· W2490226874 sur OpenAlexvenueno aff
Ines Hungerbuehler, Leandro Valiengo, Alexandre Andrade Loch, Wulf Rössler, Wagner F. Gattaz

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialDepression (economics)VideoconferencingMental healthTelemedicinePsychiatryTreatment and control groupsPatient satisfactionHealth careNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is a tremendous opportunity for innovative mental health care solutions such as psychiatric care through videoconferencing to increase the number of people who have access to quality care. However, studies are needed to generate empirical evidence on the use of psychiatric outpatient care via videoconferencing, particularly in low- and middle-income countries and clinically unsupervised settings. OBJECTIVE: The objective of this study was to evaluate the effectiveness and feasibility of home-based treatment for mild depression through psychiatric consultations via videoconferencing. METHODS: A randomized controlled trial with a 6- and 12-month follow-up including adults with mild depression treated in an ambulatory setting was conducted. In total, 107 participants were randomly allocated to the videoconferencing intervention group (n=53) or the face-to-face group (F2F; n=54). The groups did not differ with respect to demographic characteristics at baseline. The F2F group completed monthly follow-up consultations in person. The videoconferencing group received monthly follow-up consultations with a psychiatrist through videoconferencing at home. At baseline and after 6 and 12 months, in-person assessments were conducted with all participants. Clinical outcomes (severity of depression, mental health status, medication course, and relapses), satisfaction with treatment, therapeutic relationship, treatment adherence (appointment compliance and dropouts), and medication adherence were assessed. RESULTS: The severity of depression decreased significantly over the 12-month follow-up in both the groups. There was a significant difference between groups regarding treatment outcomes throughout the follow-up period, with better results in the videoconferencing group. There were 4 relapses in the F2F group and only 1 in the videoconferencing group. No significant differences between groups regarding mental health status, satisfaction with treatment, therapeutic relationship, treatment adherence, or medication compliance were found. However, after 6 months, the rate of dropouts was significantly higher in the F2F group (18.5% vs 5.7% in the videoconferencing group, P<.05). CONCLUSIONS: Psychiatric treatment through videoconferencing in clinically unsupervised settings can be considered feasible and as effective as standard care (in-person treatment) for depressed outpatients with respect to clinical outcomes, patient satisfaction, therapeutic relationship, treatment adherence, and medication compliance. These results indicate the potential of telepsychiatry to extend access to psychiatric care to remote and underserved populations. CLINICALTRIAL: Clinicaltrials.gov NCT01901315; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01901315 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6jBTrIVwg).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,710

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,353 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations49
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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