Internet-delivered cognitive behaviour therapy for chronic health conditions: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review and meta-analysis aims to evaluate the effectiveness of internet-delivered cognitive behavioural therapy (ICBT) on anxiety and depression among persons with chronic health conditions. A systematic database search was conducted of MEDLINE, CINAHL, PsycInfo, EMBASE, and Cochrane for relevant studies published from 1990 to September 2018. A study was included if the following criteria were met: (1) randomized controlled trial involving an ICBT intervention; (2) participants experienced a chronic health condition; (3) participants ≥ 18 years of age; and (4) effects of ICBT on anxiety and/or depression were reported. The Cochrane Risk of Bias tool was used to assess the risk of bias on the included studies. Pooled analysis was conducted on the primary and condition specific secondary outcomes. Twenty-five studies met inclusion criteria and investigated the following chronic health conditions: tinnitus (n = 6), fibromyalgia (n = 3), pain (n = 7), rheumatoid arthritis (n = 3), cardiovascular disease (n = 2), diabetes (n = 1), cancer (n = 1), heterogeneous chronic disease population (n = 1), and spinal cord injury (n = 1). Pooled analysis demonstrated small effects of ICBT in improving anxiety and depression. Moderate effects of therapist-guided approach were seen for depression and anxiety outcomes; while, self-guided approaches resulted in small effects for depression and moderate effects in anxiety outcomes. ICBT shows promise as an alternative to traditional face-to-face interventions among persons with chronic health conditions. Future research on long-term effects of ICBT for individuals with chronic health conditions is needed.Trial Registration PROSPERO registration number: CRD42018087292.
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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 | 0,017 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».