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Enregistrement W2561983022 · doi:10.1093/hsw/hlw064

Piloting a Coping Skills Group Intervention to Reduce Depression and Anxiety Symptoms in Patients Awaiting Kidney or Liver Transplant

2016· article· en· W2561983022 sur OpenAlexaff
Julie Anne Craig, Dee Miner, Tasneem Remtulla, Janet Y. Miller, Lauren Zanussi

Notice bibliographique

RevueHealth & Social Work · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily Caregiving in Mental Illness
Établissements canadiensMount Royal UniversityFoothills Medical CentreAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialAnxietyCoping (psychology)Clinical psychologyPopulationDenialMedicinePsychiatryPsychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors evaluated the use of a coping skills group (CSG) therapy intervention to decrease depression and anxiety and increase healthy coping skills in a population of kidney and liver transplant candidates. The study, using a pre-posttest design, piloted a CSG with a convenience sample of 41 consenting participants on a waiting list or in workup for kidney or liver transplant. Two transplant social workers led five eight-week closed psychoeducational groups. Coping skills, depression symptoms, and anxiety symptoms were assessed preintervention, postintervention, and at follow-up one month later. Results suggest that the CSG group created significant changes in some coping areas, such as decreasing the use of denial and self-blame and increasing the use of acceptance, religion, and instrumental supports. In this study, instrumental supports are strategies such as seeking assistance, finding information, or asking for advice about what to do. The effects on instrumental supports did not sustain at the one-month follow-up. Anxiety and depression scores were significantly reduced, and these changes were sustained at one-month follow-up. This study supports the use of a group-based psychosocial intervention for the pretransplant population and will be most relevant to social workers practicing in the transplant field.

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)0,002
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: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations27
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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