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Enregistrement W2984984463 · doi:10.2196/16804

Effectiveness and Cost-Effectiveness of a Self-Guided Internet Intervention for Social Anxiety Symptoms in a General Population Sample: Randomized Controlled Trial

2019· article· en· W2984984463 sur OpenAlexaff
John Powell, Veronika Williams, Helen Atherton, Kylie Bennett, Yaling Yang, Mina Davoudianfar, Annika Hellsing, Angela Martin, Jill Mollison, Milensu Shanyinde, Ly‐Mee Yu, Kathleen M Griffiths

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesImperial College LondonUniversity of SouthamptonNational Institute for Health and Care ResearchMQ: Transforming Mental Health
Mots-clésRandomized controlled trialAnxietyPopulationSocial anxietyDistressMedicineIntervention (counseling)Clinical psychologyMental healthPsychiatryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many people are accessing digital self-help for mental health problems, often with little evidence of effectiveness. Social anxiety is one of the most common sources of mental distress in the population, and many people with symptoms do not seek help for what represents a significant public health problem. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the effectiveness of a self-guided cognitive behavioral internet intervention for people with social anxiety symptoms in the general population. METHODS: We conducted a two-group randomized controlled trial in England between May 11, 2016, and June 27, 2018. Adults with social anxiety symptoms who were not receiving treatment for social anxiety were recruited using online advertisements. All participants had unrestricted access to usual care and were randomized in a 1:1 ratio to either a Web-based unguided self-help intervention based on cognitive behavioral principles or a waiting list control group. All outcomes were collected through self-report online questionnaires. The primary outcome was the change in 17-item Social Phobia Inventory (SPIN-17) score from baseline to 6 weeks using a linear mixed-effect model that used data from all time points (6 weeks, 3 months, 6 months, and 12 months). RESULTS: A total of 2122 participants were randomized, and 6 were excluded from analyses because they were ineligible. Of the 2116 eligible randomized participants (mean age 37 years; 80.24%, 1698/2116 women), 70.13% (1484/2116) had follow-up data available for analysis, and 56.95% (1205/2116) had data on the primary outcome, although attrition was higher in the intervention arm. At 6 weeks, the mean (95% CI) adjusted difference in change in SPIN-17 score in the intervention group compared with control was -1.94 (-3.13 to -0.75; P=.001), a standardized mean difference effect size of 0.2. The improvement was maintained at 12 months. Given the high dropout rate, sensitivity analyses explored missing data assumptions, with results that were consistent with those of the primary analysis. The economic evaluation demonstrated cost-effectiveness with a small health status benefit and a reduction in health service utilization. CONCLUSIONS: For people with social anxiety symptoms who are not receiving other forms of help, this study suggests that the use of an online self-help tool based on cognitive behavioral principles can provide a small improvement in social anxiety symptoms compared with no intervention, although dropout rates were high. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02451878; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02451878.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,431 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations56
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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