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Enregistrement W2617039529 · doi:10.2196/mental.6022

Computerized Cognitive Behavioral Therapy to Treat Emotional Distress After Stroke: A Feasibility Randomized Controlled Trial

2017· article· en· W2617039529 sur OpenAlexvenueno aff
Sara Simblett, Matthew Yates, Adam P. Wagner, Peter Watson, Fergus Gracey, Howard Ring, Andrew Bateman

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Psychiatry, Psychology and Neuroscience, King’s College LondonKing's College LondonNational Institute for Health and Care ResearchSouth London and Maudsley NHS Foundation Trust
Mots-clésAnxietyMedicineRandomized controlled trialCognitive behavioral therapyDepression (economics)Adverse effectPsychological interventionPhysical therapyRandomizationStroke (engine)DistressClinical psychologyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Depression and anxiety are common complications following stroke. Symptoms could be treatable with psychological therapy, but there is little research on its efficacy. OBJECTIVES: The aim of this study was to investigate (1) the acceptability and feasibility of computerized cognitive behavioral therapy (cCBT) to treat symptoms of depression and anxiety and (2) a trial design for comparing the efficacy of cCBT compared with an active comparator. METHODS: Of the total 134 people screened for symptoms of depression and anxiety following stroke, 28 were cluster randomized in blocks with an allocation ratio 2:1 to cCBT (n=19) or an active comparator of computerized cognitive remediation therapy (cCRT, n=9). Qualitative and quantitative feedback was sought on the acceptability and feasibility of both interventions, alongside measuring levels of depression, anxiety, and activities of daily living before, immediately after, and 3 months post treatment. RESULTS: Both cCBT and cCRT groups were rated as near equally useful (mean = 6.4 vs 6.5, d=0.05), while cCBT was somewhat less relevant (mean = 5.5 vs 6.5, d=0.45) but somewhat easier to use (mean = 7.0 vs 6.3, d=0.31). Participants tolerated randomization and dropout rates were comparable with similar trials, with only 3 participants discontinuing due to potential adverse effects; however, dropout was higher from the cCBT arm (7/19, 37% vs 1/9, 11% for cCRT). The trial design required small alterations and highlighted that future-related studies should control for participants receiving antidepressant medication, which significantly differed between groups (P=.05). Descriptive statistics of the proposed outcome measures and qualitative feedback about the cCBT intervention are reported. CONCLUSIONS: A pragmatic approach is required to deliver computerized interventions to accommodate individual needs. We report a preliminary investigation to inform the development of a full randomized controlled trial for testing the efficacy of computerized interventions for people with long-term neurological conditions such as stroke and conclude that this is a potentially promising way of improving accessibility of psychological support.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,373 · 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 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

Citations26
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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