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Enregistrement W2796431957 · doi:10.2196/mental.9198

Development and Feasibility Testing of Internet-Delivered Acceptance and Commitment Therapy for Severe Health Anxiety: Pilot Study

2018· article· en· W2796431957 sur OpenAlexvenueno aff
Ditte Hoffmann, Charlotte Ulrikka Rask, Erik Hedman‐Lagerlöf, Brjánn Ljótsson, Lisbeth Frostholm

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcceptance and commitment therapyAnxietyPsychologyThe InternetMedicinePsychotherapistClinical psychologyPsychiatryIntervention (counseling)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Severe health anxiety (hypochondriasis), or illness anxiety disorder according to the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 5th edition, is characterized by preoccupation with fear of suffering from a serious illness in spite of medical reassurance. It is a debilitating, prevalent disorder associated with increased health care utilization. Still, there is a lack of easily accessible specialized treatment for severe health anxiety. Objective The aims of this paper were to (1) describe the development and setup of a new internet-delivered acceptance and commitment therapy (iACT) program for patients with severe health anxiety using self-referral and a video-based assessment; and (2) examine the feasibility and potential clinical efficacy of iACT for severe health anxiety. Methods Self-referred patients (N=15) with severe health anxiety were diagnostically assessed by a video-based interview. They received 7 sessions of clinician-supported iACT comprising self-help texts, video clips, audio files, and worksheets over 12 weeks. Self-report questionnaires were obtained at baseline, post-treatment, and at 3-month follow-up. The primary outcome was Whiteley-7 Index (WI-7) measuring health anxiety severity. Depressive symptoms, health-related quality of life (HRQoL), life satisfaction, and psychological flexibility were also assessed. A within-group design was employed. Means, standard deviations, and effect sizes using the standardized response mean (SRM) were estimated. Post-treatment interviews were conducted to evaluate the patient experience of the usability and acceptability of the treatment setup and program. Results The self-referral and video-based assessments were well received. Most patients (12/15, 80%) completed the treatment, and only 1 (1/15, 7%) dropped out. Post-treatment (14/15, 93%) and 3-month follow-up (12/15, 80%) data were available for almost all patients. Paired t tests showed significant improvements on all outcome measures both at post-treatment and 3-month follow-up, except on one physical component subscale of HRQoL. Health anxiety symptoms decreased with 33.9 points at 3-month follow-up (95% CI 13.6-54.3, t11= 3.66, P=.004) with a large within-group effect size of 1.06 as measured by the SRM. Conclusions Treatment adherence and potential efficacy suggest that iACT may be a feasible treatment for health anxiety. The uncontrolled design and small sample size of the study limited the robustness of the findings. Therefore, the findings should be replicated in a randomized controlled trial. Potentially, iACT may increase availability and accessibility of specialized treatment for health anxiety. Trial Registration Danish Data Protection Agency, Central Denmark Region: 1-16-02-427-14; https://www.rm.dk/sundhed/faginfo/forskning/datatilsynet/ (Archived by Webcite at http://www.webcitation.org/6yDA7WovM)

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,299 · 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 non 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

Citations41
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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