L-carnosine as an enhancer to computerized cognitive behaviour therapy in Japanese workers, an unjustified claim
Notice bibliographique
Résumé
This letter comments on the conclusion drawn by Shirotsuki et al. (2017) in their article entitled “The effect for Japanese workers of a self-help computerized cognitive behaviour therapy program with a supplement soft drink”, recently published in BioPsychoSocial Medicine . The authors concluded that their drink, containing L-carnosine, enhances the effects of a computerized cognitive-behavioural therapy (CCBT) on the psychological well-being of healthy Japanese workers. Yet, we argue that their conclusion is unfounded given their results and the methodological shortcomings of their study. Briefly, while the authors reported improvement on the tension-anxiety subscale of the Profile of Mood States (POMS) in the CCBT only group, they also observed a lack of improvement on this subscale in the CCBT+L-carnosine group suggesting that the drink washes out this beneficial effect of CCBT. Methodological issues include the uncontrolled levels of L-carnosine metabolized by participants jeopardize the study’s internal validity. Also, the clinical meaningfulness of the findings seems dubious as post-treatment scores remained within the range of the general Japanese population. Consequently, we argue that Shirotsuki et al.’s study should be re-conducted before drawing any valid conclusion.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».