A systematic review of enhanced cognitive behavioral therapy (CBT‐E) for eating disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review the literature examining the efficacy and effectiveness of enhanced cognitive behavioral therapy (CBT-E) for adults and older adolescents with eating disorders. METHOD: A systematic search of the literature (using PsycINFO and PubMed) was conducted in order to identify relevant publications (randomized controlled trials [RCTs] and uncontrolled trials) up to June 2019. Effect sizes were reported for outcomes including treatment attrition and remission rates, eating disorder behaviors, body mass index (BMI), and core eating disorder psychopathology. The Downs and Black checklist was used to assess the quality of included studies. RESULTS: Twenty studies (10 RCTs and 10 uncontrolled trials) met criteria for inclusion. Support was found for the efficacy and effectiveness of CBT-E for the full spectrum of eating disorders, with respect to reducing eating disorder behaviors and core psychopathology. BMI also increased, with large effects, for individuals with AN. However, the majority of the randomized trials included in this review did not demonstrate superiority of CBT-E over comparison treatments, particularly in the longer-term. Furthermore, rates of attrition and remission for CBT-E among individuals without AN did not appear to differ from rates for CBT-BN. DISCUSSION: There is evidence to support CBT-E as an efficacious and effective treatment for adults and older adolescents with a range of eating disorder diagnoses. Future research would benefit from directly comparing CBT-E to CBT-BN, expanding measured outcomes to include driven exercise and subjective binge eating, increasing consistency in the definition and measurement of outcomes, and exploring factors associated with treatment retention.
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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 | 0,008 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».