Outcome of Psychoanalytic and Cognitive-Behavioural Long-Term Therapy with Chronically Depressed Patients: A Controlled Trial with Preferential and Randomized Allocation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: For chronic depression, the effectiveness of brief psychotherapy has been limited. This study is the first comparing the effectiveness of long-term cognitive-behavioural therapy (CBT) and long-term psychoanalytic therapy (PAT) of chronically depressed patients and the effects of preferential or randomized allocation. METHODS: A total of 252 adults met the inclusion criteria (aged 21-60 years, major depression, dysthymia, double depression for at least 24 months, Quick Inventory of Depressive Symptoms [QIDS] >9, Beck Depression Inventory II [BDI] >17, informed consent, not meeting exclusion criteria). Main outcome measures were depression self-rating (BDI) and rating (clinician-rated QIDS [QIDS-C]) by independent, treatment-blinded clinicians. Full remission rates (BDI ≤12, QIDS-C ≤5) were calculated. An independent center for data management and biostatistics analyzed the treatment effects and differences using linear mixed models (multilevel models and hierarchical models). RESULTS: The average BDI declined from 32.1 points by 12.1 points over the first year and 17.2 points over 3 years. BDI overall mean effect sizes increased from d = 1.17 after 1 year to d = 1.83 after 3 years. BDI remission rates increased from 34% after 1 year to 45% after 3 years. QIDS-C overall effect sizes increased from d = 1.56 to d = 2.08, and remission rates rose from 39% after 1 year to 61% after 3 years. We found no significant differences between PAT and CBT or between preferential and randomized allocation. CONCLUSIONS: Psychoanalytic as well as cognitive-behavioural long-term treatments lead to significant and sustained improvements of depressive symptoms of chronically depressed patients exceeding effect sizes of other international outcome studies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».