Does the addition of cognitive therapy to exposure and response prevention for obsessive compulsive disorder enhance clinical efficacy? A randomized controlled trial in a community setting
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Exposure and response prevention (ERP) remains the most empirically supported psychological treatment for obsessive compulsive disorder (OCD). Clinical guidelines recommend the addition of cognitive approaches to ERP although the presumed additive benefits have not been directly tested. The aim of this was to compare a treatment that integrated cognitive therapy with ERP (ERP + CT) to traditional, manualized ERP to test the additive benefits. DESIGN: A longitudinal, randomized control trial design was used. METHODS: Participants (N = 127) with OCD were randomly assigned to receive individual outpatient ERP or ERP + CT. Obsessive-compulsive symptom severity measures were completed pre- and post-treatment and at 6-month follow-up. RESULTS: While both conditions led to significant symptom and obsessive belief reduction, ERP + CT led to significantly greater symptom and belief reduction as compared to ERP across all main symptom presentations of OCD. Based on a priori definitions of effectiveness, more patients in ERP + CT compared to the ERP group were also deemed treatment responders. CONCLUSIONS: The results of this study suggest that cognitive therapy can be readily integrated with ERP to improve clinical outcomes beyond ERP alone. PRACTITIONER POINTS: Both ERP and ERP + CT were effective, however a course of ERP + CT was significantly more effective at reducing symptoms of OCD than the ERP treatment condition. Significantly more participants who received ERP + CT experienced clinically significant change in OCD symptoms compared to those who received ERP. OCD symptom dimension did not significantly impact response to either ERP or ERP + CT treatments.
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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 | 0,026 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle