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Enregistrement W3118391151 · doi:10.2196/24380

Online Mindfulness-Based Cognitive Behavioral Therapy Intervention for Youth With Major Depressive Disorders: Randomized Controlled Trial

2021· article· en· W3118391151 sur OpenAlexafffund
Paul Ritvo, Yuliya Knyahnytska, Meysam Pirbaglou, Wei Wang, George Tomlinson, Haoyu Zhao, Renee Linklater, Shari Bai, Megan Kirk, Joel Katz, Lillian Harber, Zafiris J. Daskalakis

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensUniversity Health NetworkCentre for Addiction and Mental HealthYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthYork UniversityCanadian Institutes of Health ResearchCentre for Addiction and Mental Health FoundationFondation Brain Canada
Mots-clésMindfulnessRandomized controlled trialMental healthCognitive behavioral therapyAnxietyPsychiatryClinical psychologyBeck Anxiety InventoryMajor depressive disorderMedicineBeck Depression InventoryPsychologyCognitionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Approximately 70% of mental health disorders appear prior to 25 years of age and can become chronic when ineffectively treated. Individuals between 18 and 25 years old are significantly more likely to experience mental health disorders, substance dependencies, and suicidality. Treatment progress, capitalizing on the tendencies of youth to communicate online, can strategically address depressive disorders. OBJECTIVE: We performed a randomized controlled trial (RCT) that compared online mindfulness-based cognitive behavioral therapy (CBT-M) combined with standard psychiatric care to standard psychiatric care alone in youth (18-30 years old) diagnosed with major depressive disorder. METHODS: Forty-five participants were randomly assigned to CBT-M and standard care (n=22) or to standard psychiatric care alone (n=23). All participants were provided standard psychiatric care (ie, 1 session per month), while participants in the experimental group received an additional intervention consisting of the CBT-M online software program. Interaction with online workbooks was combined with navigation coaching delivered by phone and secure text messaging. RESULTS: In a two-level linear mixed-effects model intention-to-treat analysis, significant between-group differences were found for the Beck Depression Inventory-II score (difference -8.54, P=.01), Quick Inventory of Depressive Symptoms score (difference -4.94, P=.001), Beck Anxiety Inventory score (difference -11.29, P<.001), and Brief Pain Inventory score (difference -1.99, P=.03), while marginal differences were found for the Five Facet Mindfulness Questionnaire-Nonjudging subscale (difference -2.68, P=.05). CONCLUSIONS: These results confirm that youth depression can be effectively treated with online CBT-M that can be delivered with less geographic restriction. TRIAL REGISTRATION: Clinical Trials.gov NCT03406052; https://www.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03406052.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,373 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations47
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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