Efficacy of guided self-help behavioural activation and physical activity for depression: a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Behavioural activation and physical activity have received empirical support that highlight their efficacy in reducing depression. Even though both behavioural activation and physical activity share the common goal of reactivating the individual, limited research has directly compared these interventions, and more research is required to evaluate their efficacy when offered in low-intensity formats. The present study involves a randomized controlled clinical trial comparing the efficacy of two guided self-help interventions for the treatment of depression: behavioural activation and physical activity. Fifty-nine participants presenting mild-to-moderate symptoms of depression were randomized either to a behavioural activation intervention (n = 20), a physical activity intervention (n = 19) or a wait-list control group (n = 20). All participants completed symptom measure pre-, mid- and post-intervention, as well as at a two-month follow-up. Mixed-model analyses of variance revealed that both interventions were significantly more efficacious in reducing depressive symptoms in comparison with the control group. Physical activity involved significantly less time-investment compared to the behavioural activation condition (less than half the amount of time). These results indicate that physical activity and behavioural activation both effectively reduce depressive symptoms and are favourably applicable in low-intensity formats. Implications of these results and avenues for future research are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».