Efficacy and Moderators of Cognitive Behavioural Therapy for Psychosis Versus Other Psychological Interventions: An Individual-Participant Data Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Study-level meta-analyses have demonstrated the efficacy of cognitive-behavioural therapy for psychosis (CBTp). Limitations of conventional meta-analysis may be addressed using individual-participant-data (IPD). We aimed to determine a) whether results from IPD were consistent with study-level meta-analyses and b) whether demographic and clinical characteristics moderate treatment outcome. Methods: We systematically searched PubMed, Embase, PsychInfo and CENTRAL. Authors of RCTs comparing CBTp with other psychological interventions were contacted to obtain original databases. Hierarchical mixed effects models were used to examine efficacy for psychotic symptoms. Patient characteristics were investigated as moderators of symptoms at post-treatment. Sensitivity analyses were conducted for risk of bias, treatment format and study characteristics. Results: We included 14 of 23 eligible RCTs in IPD meta-analyses including 898 patients. 10 RCTs minimised risk of bias. There was no significant difference in efficacy between RCTs providing IPD and those not (p>0.05). CBTp was superior vs. other interventions for total psychotic symptoms and PANSS general symptoms. No demographic or clinical characteristics were robustly demonstrated as moderators of positive, negative, general or total psychotic symptoms at post-treatment. Sensitivity analyses demonstrated that number of sessions moderated the impact of treatment assignment (CBTp or other therapies) on total psychotic symptoms (p=0.02). Conclusions: IPD suggest that patient characteristics, including severity of psychotic symptoms, do not significantly influence treatment outcome in psychological interventions for psychosis while investing in sufficient dosage of CBTp is important. IPD provide roughly equivalent efficacy estimates to study-level data although significant benefit was not replicated for positive symptoms. We encourage authors to ensure IPD is accessible for future research.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».