MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2968178196 · doi:10.2196/13392

A Culturally Adapted Cognitive Behavioral Internet-Delivered Intervention for Depressive Symptoms: Randomized Controlled Trial

2019· article· en· W2968178196 sur OpenAlexvenueno aff
Alicia Salamanca-Sanabria, Derek Richards, Ladislav Timulák, Sarah Connell, Mónica Mojica-Perilla, Yamilena Parra-Villa, Leónidas Castro-Camacho

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialMedicineAnxietyAttritionDepression (economics)Physical therapyMental healthClinical psychologyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Internet-delivered treatments for depressive symptoms have proved to be successful in high-income Western countries. There may be potential for implementing such treatments in low- and middle-income countries such as Colombia, where access to mental health services is limited. Objective The objective of this study was to assess the efficacy of a culturally adapted cognitive behavioral internet-delivered treatment for college students with depressive symptoms in Colombia. Methods This was a randomized controlled trial with a 3-month follow-up. The program comprised seven modules. A total of 214 Colombian college students were recruited. They were assessed and randomly assigned to either the treatment group (n=107) or a waiting list (WL) control group (n=107). Participants received weekly support from a trained supporter. The primary outcome was symptoms of depression, as measured by the Patient Health Questionnaire - 9, and the secondary outcomes were anxiety symptoms assessed by the Generalized Anxiety Disorder questionnaire - 7. Other measures, including satisfaction with treatment, were evaluated after 7 weeks. Results Research attrition and treatment dropouts were high in this study. On average, 7.6 sessions were completed per user. The mean time spent on the program was 3 hours and 18 min. The linear mixed model (LMM) showed significant effects after treatment (t197.54=−5.189; P<.001) for the treatment group, and these effects were maintained at the 3-month follow-up (t39.62=4.668; P<.001). Within-group results for the treatment group yielded a large effect size post treatment (d=1.44; P<.001), and this was maintained at the 3-month follow-up (d=1.81; P<.001). In addition, the LMM showed significant differences between the groups (t197.54=−5.189; P<.001). The results showed a large effect size between the groups (d=0.91; P<.001). In the treatment group, 76.0% (16/107) achieved a reliable change, compared with 32.0% (17/107) in the WL control group. The difference between groups was statistically significant (X22=10.5; P=.001). Conclusions This study was the first contribution to investigating the potential impact of a culturally adapted internet-delivered treatment on depressive symptoms for college students as compared with a WL control group in South America. Future research should focus on identifying variables associated both with premature dropout and treatment withdrawal at follow-up. Trial Registration ClinicalTrials.gov NCT03062215; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03062215

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
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)0,0020,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,390 · 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.

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

Citations83
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Mental HealthMême sujetDigital Mental Health InterventionsTravaux en français237 207