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Enregistrement W2789518990 · doi:10.1186/s12888-018-1639-5

Digital IAPT: the effectiveness & cost-effectiveness of internet-delivered interventions for depression and anxiety disorders in the Improving Access to Psychological Therapies programme: study protocol for a randomised control trial

2018· article· en· W2789518990 sur OpenAlexaff
Derek Richards, Daniel Duffy, Brid Blackburn, Caroline Earley, Ángel Enrique, Jorge Palacios, Matthew Franklin, Gabriella Clarke, Sarah Sollesse, Sarah Connell, Ladislav Timulák

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyPsychological interventionMedicineRandomized controlled trialMental healthDepression (economics)PsychiatryIntervention (counseling)Cost effectivenessPhysical therapyClinical psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Depression and anxiety are common mental health disorders worldwide. The UK's Improving Access to Psychological Therapies (IAPT) programme is part of the National Health Service (NHS) designed to provide a stepped care approach to treating people with anxiety and depressive disorders. Cognitive Behavioural Therapy (CBT) is widely used, with computerised and internet-delivered cognitive behavioural therapy (cCBT and iCBT, respectively) being a suitable IAPT approved treatment alternative for step 2, low- intensity treatment. iCBT has accumulated a large empirical base for treating depression and anxiety disorders. However, the cost-effectiveness and impact of these interventions in the longer-term is not routinely assessed by IAPT services. The current study aims to evaluate the clinical and cost-effectiveness of internet-delivered interventions for symptoms of depression and anxiety disorders in IAPT. METHODS: The study is a parallel-groups, randomised controlled trial examining the effectiveness and cost-effectiveness of iCBT interventions for depression and anxiety disorders, against a waitlist control group. The iCBT treatments are of 8 weeks duration and will be supported by regular post-session feedback by Psychological Wellbeing Practitioners. Assessments will be conducted at baseline, during, and at the end of the 8-week treatment and at 3, 6, 9, and 12-month follow-up. A diagnostic interview will be employed at baseline and 3-month follow-up. Participants in the waitlist control group will complete measures at baseline and week 8, at which point they will receive access to the treatment. All adult users of the Berkshire NHS Trust IAPT Talking Therapies Step 2 services will be approached to participate and measured against set eligibility criteria. Primary outcome measures will assess anxiety and depressive symptoms using the GAD-7 and PHQ-9, respectively. Secondary outcome measures will allow for the evaluation of long-term outcomes, mediators and moderators of outcome, and cost-effectiveness of treatment. Analysis will be conducted on a per protocol and intention-to-treat basis. DISCUSSION: This study seeks to evaluate the immediate and longer-term impact, as well as the cost effectiveness of internet-delivered interventions for depression and anxiety. This study will contribute to the already established literature on internet-delivered interventions worldwide. The study has the potential to show how iCBT can enhance service provision, and the findings will likely be generalisable to other health services. TRIAL REGISTRATION: Current Controlled Trials ISRCTN ISRCTN91967124. DOI: https://doi.org/10.1186/ISRCTN91967124 . Web: http://www.isrctn.com/ISRCTN91967124 . Clinicaltrials.gov : NCT03188575. Trial registration date: June 8, 2017 (prospectively registered).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil0,728

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,382 · 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 tête enseignante, 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
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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