Testing a stepped care model for binge-eating disorder: a two-step randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A stepped care approach involves patients first receiving low-intensity treatment followed by higher intensity treatment. This two-step randomized controlled trial investigated the efficacy of a sequential stepped care approach for the psychological treatment of binge-eating disorder (BED). METHODS: In the first step, all participants with BED (n = 135) received unguided self-help (USH) based on a cognitive-behavioral therapy model. In the second step, participants who remained in the trial were randomized either to 16 weeks of group psychodynamic-interpersonal psychotherapy (GPIP) (n = 39) or to a no-treatment control condition (n = 46). Outcomes were assessed for USH in step 1, and then for step 2 up to 6-months post-treatment using multilevel regression slope discontinuity models. RESULTS: In the first step, USH resulted in large and statistically significant reductions in the frequency of binge eating. Statistically significant moderate to large reductions in eating disorder cognitions were also noted. In the second step, there was no difference in change in frequency of binge eating between GPIP and the control condition. Compared with controls, GPIP resulted in significant and large improvement in attachment avoidance and interpersonal problems. CONCLUSIONS: The findings indicated that a second step of a stepped care approach did not significantly reduce binge-eating symptoms beyond the effects of USH alone. The study provided some evidence for the second step potentially to reduce factors known to maintain binge eating in the long run, such as attachment avoidance and interpersonal problems.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».