A systematic review and meta-analysis on the efficacy of Internet-delivered behavioral activation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Behavioral activation (BA) is an evidence-based treatment for depression which has attracted interest and started to accumulate evidence for other conditions when delivered face-to-face. Due to its parsimoniousness, it is suitable to be delivered via the Internet. The goal of this systematic review and meta-analysis was to examine evidence from randomized controlled trials (RCTs) to determine the efficacy of Internet-based BA and assess the quality of this evidence. METHODS: Studies were identified from electronic databases (EMBASE, ISI Web of Knowledge, Medline, CINHAL, PsychINFO, Cochrane) and reference lists of included studies. Two reviewers independently screened articles for inclusion and extracted data. They assessed the quality of evidence for each outcome using The Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation framework. RESULTS: Nine RCTs on different forms of depression were included with 2157 adult participants. Random effects meta-analyses showed that in non-clinical settings, guided Internet-based BA was non-inferior to other forms of behavioral therapy and mindfulness (mainly very low to low quality evidence) and superior to physical activity (very low quality evidence), psychoeducation/treatment as usual (moderate quality evidence) and waitlist (low quality evidence) at reducing depression and anxiety outcomes at post-treatment and short follow-up. LIMITATIONS: The poor quality of some of the findings means that results should be cautiously interpreted. CONCLUSIONS: Evidence for the efficacy of Internet-based BA as a treatment for depression is promising. However, high quality studies with longer follow-ups are needed to increase confidence in findings and determine its efficacy in clinical settings and other conditions.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».