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Enregistrement W2995333625 · doi:10.2196/15001

Coach-Facilitated Web-Based Therapy Compared With Information About Web-Based Resources in Patients Referred to Secondary Mental Health Care for Depression: Randomized Controlled Trial

2019· article· en· W2995333625 sur OpenAlexafffund
Sarah MacLean, Daniel J. Corsi, Sadie Litchfield, Julia Kucharski, Kira Genise, Zeynep Selaman, Valerie Testa, Simon Hatcher

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensOttawa HospitalChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of OttawaCarleton University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialPsychological interventionMental healthDepression (economics)Patient Health QuestionnaireQuality of life (healthcare)Physical therapyIntervention (counseling)PsychiatryAnxietyInternal medicineNursingDepressive symptoms

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Depression is a common mental disorder with a high social burden and significant impact on suicidality and quality of life. Treatment is often limited to drug therapies because of long waiting times to see psychological therapists face to face, despite several guidelines recommending that psychological treatments should be first-line interventions for mild to moderate depression. Objective We aimed to evaluate, among patients on a waitlist to receive secondary mental health care services for depression, how effective coach-guided web-based therapy (The Journal) is, compared with an information-only waitlist control group, in reducing depression symptoms after 12 weeks. Methods We conducted a randomized controlled trial with 2 parallel arms and a process evaluation, which included interviews with study participants. Participants assigned to the intervention group received 12 weeks of web-based therapy guided by a coach who had a background in social work. Patients in the control group receive a leaflet of mental health resources they could access. The primary outcome measure was a change in depression scores, as measured by the Patient-Health Questionnaire (PHQ-9). Results A total of 95 participants were enrolled (intervention, n=47; control, n=48). The mean change in PHQ-9 scores from baseline to week 12 was −3.6 (SD 6.6) in the intervention group and −3.1 (SD 6.2) in the control group, which was not a statistically significant difference with a two-sided alpha of .05 (t91=−0.37; P=.72, 95% CI −3.1 to 2.2). At 12 weeks, participants in the intervention group reported higher health-related quality of life (mean EuroQol 5 dimensions visual analogue scale [EQ-5D-VAS] score 66.8, SD 18.0) compared with the control group (mean EQ-5D VAS score 55.9, SD 19.2; t84=−2.73; P=.01). There were no statistically significant differences between the two groups in health service use following their initial consultation with a psychiatrist. The process evaluation showed that participants in the intervention group completed a mean of 5.0 (SD 2.3) lessons in The Journal and 8.8 (SD 3.1) sessions with the coach. Most participants (29/47, 62%) in the intervention group who completed the full dose of the intervention, by finishing 6 or more lessons in The Journal, were more likely to have a clinically important reduction in depressive symptoms at 12 weeks compared with the control group (Χ21=6.3; P=.01, Φ=0.37). Participants who completed the interviews reported that the role played by the coach was a major factor in adherence to the study intervention. Conclusions The results demonstrate that the use of guided web-based therapy for the treatment of depression is not more effective than information-only waitlist control. However, it showed that the coach has the potential to increase adherence and engagement with web-based depression treatment protocols. Further research is needed on what makes the coach effective. Trial Registration ClinicalTrials.gov: NCT02423733; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02423733

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,391 · 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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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