Culturally adapted transdiagnostic CBT for SSRI resistant Turkish adolescents: A pilot study.
Notice bibliographique
Résumé
The most common mental health problems among adolescents are anxiety and mood disorders. While disorder-specific cognitive behavior therapy (CBT) is effective for each of these conditions, the comorbidity between anxiety and mood disorders indicates a need for the development of evidence-based transdiagnostic treatments. To examine the efficacy of culturally adapted transdiagnostic CBT (CA-CBT) in reducing symptoms of anxiety and depression in treatment-resistant Turkish adolescents, 13 adolescent participants with anxiety or mood disorders who were treatment resistant received 10 sessions of CA-CBT in group format. The main outcome measures were the Screen for Childhood Child Anxiety Related Disorders (SCARED), Beck Depression Inventory (BDI), and the Turkish Symptom and Syndrome Addendum (TSSA), which were assessed at baseline, posttreatment, and at 2-month follow-up. At posttreatment, there were large effect sizes for all measures: depression scores (BDI, d = .9), anxiety scores (SCARED, d = 1.1), and the Turkish Symptom and Syndrome Addendum (TSSA, d = 1.6). Moreover, at 2-month follow-up, depression and anxiety symptoms were either maintained or continued to improve such that from pretreatment to follow-up the effect sizes were as follows: depression scores (BDI, d = 1.4), anxiety scores (SCARED, d = 1.7), and the Turkish Symptom and Syndrome Addendum (TSSA, d = 2.4). In addition, there were no dropouts across treatment. This open trial suggests that CA-CBT is effective in reducing anxiety and depression symptoms and that the treatment is well accepted. A full randomized controlled trial to verify the effectiveness of transdiagnostic CA-CBT in similar populations is needed. (PsycINFO Database Record (c) 2019 APA, all rights reserved).
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».