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Enregistrement W2883068066 · doi:10.1186/s12888-018-1805-9

Web-based intervention to improve quality of life in late stage bipolar disorder (ORBIT): randomised controlled trial protocol

2018· article· en· W2883068066 sur OpenAlexaff
Kathryn Fletcher, Fiona Foley, Neil Thomas, Erin E. Michalak, Lesley Berk, Michael Berk, Steven J. Bowe, Sue Cotton, Lidia Engel, Sheri L. Johnson, Steven Jones, Michael Kyrios, Sara Lapsley, Cathrine Mihalopoulos, Tania Perich, Greg Murray

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCore Research for Evolutional Science and TechnologyNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilSwinburne University of Technology
Mots-clésPsychoeducationRandomized controlled trialBipolar disorderQuality of life (healthcare)Psychological interventionPsychosocialMindfulnessMoodAnxietyPsychiatryClinical psychologyManiaIntervention (counseling)MedicinePsychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The primary objective of this randomised controlled trial (RCT) is to establish the effectiveness of a novel online quality of life (QoL) intervention tailored for people with late stage (≥ 10 episodes) bipolar disorder (BD) compared with psychoeducation. Relative to early stage individuals, this late stage group may not benefit as much from existing psychosocial treatments. The intervention is a guided self-help, mindfulness based intervention (MBI) developed in consultation with consumers, designed specifically for web-based delivery, with email coaching support. METHODS/DESIGN: This international RCT will involve a comparison of the effectiveness and cost-effectiveness of two 5-week adjunctive online self-management interventions: Mindfulness for Bipolar 2.0 and an active control (Psychoeducation for Bipolar). A total of 300 participants will be recruited primarily via social media channels. Main inclusion criteria are: a diagnosis of BD (confirmed via a phone-administered structured diagnostic interview), no current mood episode, history of 10 or more mood episodes, no current psychotic features or active suicidality, under the care of a medical practitioner. Block randomisation will be used for allocation to the interventions, and participants will retain access to the program for 6 months. Evaluations will be conducted at pre- and post- treatment, and at 3- and 6- months follow-up. The primary outcome measure will be the Brief Quality of Life in Bipolar Disorder Scale (Brief QoL.BD), collected immediately post-intervention at 5 weeks (T1). Secondary measures include BD-related symptoms (mania, depression, anxiety, stress), time to first relapse, functioning, sleep quality, social rhythm stability and resource use. Measurements will be collected online and via telephone assessments at baseline (T0), 5 weeks (T1), three months (T2) and six months (T3). Candidate moderators (diagnosis, anxiety or substance comorbidities, demographics and current treatments) will be investigated as will putative therapeutic mechanisms including mindfulness, emotion regulation and self-compassion. A cost-effectiveness analysis will be conducted. Acceptability and any unwanted events (including adverse treatment reactions) will be documented and explored. DISCUSSION: This definitive trial will test the effectiveness and cost-effectiveness of a novel QoL focused, mindfulness based, online guided self-help intervention for late stage BD, and investigate its putative mechanisms of therapeutic action. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov : NCT03197974 . Registered 23 June 2017.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil0,769

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,322 · 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
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

Citations39
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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