Comparing Effectiveness Between a Mobile App Program and Traditional Cognitive Behavior Therapy in Obsessive-Compulsive Disorder: Evaluation Study
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study proposes a digital program for the treatment of mental illness that could increase motivation and improve learning outcomes for patients. Several studies have already applied this method by using an exposure and response prevention-inspired serious game to treat patients with obsessive-compulsive disorder (OCD). OBJECTIVE: We hypothesized that a mobile cognitive behavior therapy (CBT) program would be as effective in treating OCD as traditional offline CBT. In addition, the treatment efficacy in response to mobile CBT for OCD might be associated with increased brain activity within the cortico-striato-thalamo-cortical (CSTC) tract. METHODS: The digital CBT treatment program for OCD, OCfree, consists of 6 education sessions, 10 quests, and 7 casual games. Information was gathered from 27 patients with OCD (15 offline CBT and 12 OCfree CBT). During the 6-week intervention period, changes in clinical symptoms and brain function activity were analyzed. RESULTS: There was no significant difference in the change in OCD symptoms and depressive symptoms between the two groups. However, the OCfree group showed greater improvement in anxiety symptoms compared to the offline CBT group. Both offline CBT and OCfree CBT increased the functional connectivity within the CSTC tract in all patients with OCD. However, CBT using OCfree showed greater changes in brain connectivity within the thalamus and insula, compared to offline CBT. CONCLUSIONS: OCfree, an OCD treatment app program, was effective in the treatment of drug-naïve patients with OCD. The treatment effects of OCfree are associated with increased brain connectivity within the CSTC tract. Multisensory stimulation by education, quests, and games in OCfree increases the activity within the thalamus and insula in patients with OCD.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle