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Enregistrement W2555208196 · doi:10.2196/resprot.6378

Overcoming Perfectionism: Protocol of a Randomized Controlled Trial of an Internet-Based Guided Self-Help Cognitive Behavioral Therapy Intervention

2016· article· en· W2555208196 sur OpenAlexvenueno aff
Radha Kothari, Sarah J. Egan, Tracey Wade, Gerhard Andersson, Roz Shafran

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePerfectionism, Procrastination, Anxiety Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerfectionism (psychology)Psychological interventionCognitive behavioral therapyClinical psychologyRandomized controlled trialIntervention (counseling)Cognitive therapyThe InternetCognitionPsychologyPsychotherapistMedicinePsychiatryComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Perfectionism is elevated across, and increases risk for, a range of psychological disorders as well as having a direct negative effect on day-to-day function. A growing body of evidence shows that cognitive behavioral therapy (CBT) reduces perfectionism and psychological disorders, with medium to large effect sizes. Given the increased desire for Web-based interventions to facilitate access to evidence-based therapy, Internet-based CBT self-help interventions for perfectionism have been designed. Existing Web-based interventions have not included personalized guidance which has been shown to improve outcome rates. OBJECTIVE: To assess the efficacy of an Internet-based guided self-help CBT intervention for perfectionism at reducing symptoms of perfectionism and psychological disorders posttreatment and at 6-month follow-up. METHODS: A randomized controlled trial method is employed, comparing the treatment arm (Internet-based guided self-help CBT) with a waiting list control group. Outcomes are examined at 3 time points, T1 (baseline), T2 (postintervention at 12 weeks), T3 (follow-up at 24 weeks). Participants will be recruited through universities, online platforms, and social media and if eligible will be randomized using an automatic randomizer. RESULTS: Data will be analyzed to estimate the between group (intervention, control) effect on perfectionism, depression, and anxiety. Completer and intent-to-treat analyses will be conducted. Additional analysis will be conducted to investigate whether the number of modules completed is associated with change. Data collection should be finalized by December 2016, with submission of results for publication expected in mid-year 2017. Results will be reported in line with recommendations in the Consolidated Standards of Reporting Trials Statement for Randomized Controlled Trials of Electronic and Mobile Health Applications and Online TeleHealth (CONSORT-EHEALTH). CONCLUSIONS: Findings will contribute to the literature on treatment of perfectionism, the effect of treating perfectionism on depression and anxiety, and the efficacy of Internet-based guided self-help interventions. CLINICALTRIAL: ClinicalTrials.gov NCT02756871; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02756871 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6lmIlSRAa).

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,184
Tête enseignante GPT0,555
Écart entre enseignants0,371 · 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.

Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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