Trichotillomania: the impact of treatment history on the outcome of an Internet-based intervention
Notice bibliographique
Résumé
Background: Many patients suffering from trichotillomania (TTM) have never undergone treatment. Without treatment, TTM often presents with a chronic course. Characteristics of TTM individuals who have never been treated (untreated) remain largely unknown. Whether treatment history impacts Internet-based interventions has not yet been investigated. We aimed to answer whether Internet-based interventions can reach untreated individuals and whether treatment history is associated with certain characteristics and impacts on the outcome of an Internet-based intervention. Methods: We provided Internet-based interventions. Subjects were characterized at three time points using the Massachusetts General Hospital Hairpulling Scale, Hamilton Depression Rating Scale, and the World Health Organization Quality of Life questionnaire. Results: Of 105 individuals, 34 were untreated. Health-related quality of life (HRQoL) was markedly impaired in untreated and treated individuals. Symptom severity did not differ between untreated and treated individuals. Nontreatment was associated with fewer depressive symptoms ( P =0.002). Treatment history demonstrated no impact on the outcome of Internet-based interventions. Conclusion: Results demonstrate that Internet-based interventions can reach untreated TTM individuals. They show that untreated individuals benefit as much as treated individuals from such interventions. Future Internet-based interventions should focus on how to best reach/support untreated individuals with TTM. Additionally, future studies may examine whether Internet-based interventions can reach and help untreated individuals suffering from other psychiatric disorders. Keywords: trichotillomania, health-related quality of life, treatment experience, Internet, online, hairpulling
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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 | 0,001 |
| 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 ».