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Enregistrement W3134611863

[Effectiveness of Behavioral Activation for the Treatment of Severe Depression in Clinical Settings].

2020· article· en· W3134611863 sur OpenAlexaff
Valérie Blanchet, Martin D. Provencher

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBehavioral activationDepression (economics)Randomized controlled trialPsychological interventionAnxietyClinical psychologyPopulationIntervention (counseling)ModerationQuality of life (healthcare)ComorbidityMedicinePsychiatryClinical trialPsychologyPsychotherapistInternal medicineCognition
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Among interventions that have been shown to be efficacious in the treatment of depression, behavioural activation (AC) is receiving increasing attention as the evidence supporting its effectiveness continues to accumulate. Although the efficacy of AC for the treatment of depression has been established through numerous randomized controlled trials, studies evaluating the effectiveness of AC when implemented in mental health settings are rare and there is insufficient supportive data. This step is, however, essential to the validity and the generalization of the treatment to the reality of clinical settings. This study focuses on AC applied to take into account the reality of clinical settings and patients seeking treatment. It evaluates the effectiveness of group-based AC for the treatment of severe depression in a clinical setting in a heterogeneous population in terms of diagnosis (unipolar and bipolar depression) and comorbidity (Axis I and II). Methods A sample of 45 participants with severe depression was recruited in a psychiatric hospital. Participants received a 10 sessions group intervention of AC. Questionnaires were administered to obtain pretreatment, post-treatment and four-week post-treatment data. The impact of the intervention was observed on measures of depression, behavioural activation, reinforcement, anxiety, social adjustment and quality of life. Various moderation effects associated with the heterogeneity of the sample were tested on the evolution of depressive symptoms. The integrity of the treatment administered by the therapists and the acceptability of the intervention by participants were also documented. Results Mixed model analyses of variance were performed to assess whether (a) AC caused a significant change at the end of treatment on depressive symptoms, behavioural activation, reinforcement, anxiety, social adjustment and quality of life and whether (b) gains were maintained after four weeks. A significant change was obtained between the pre-post measures on the average score of all these variables, with the exception of a subscale of the quality of life measure. Analyses were also performed to verify various moderating effects on the evolution of depressive symptoms, level of activation and reinforcement. No interaction effects are observed on depression, activation and reinforcement measures. There is no significant difference according to pretreatment severity category, diagnosis (unipolar vs bipolar), presence of comorbidity (other Axis I and/or Axis II disorder) or co-morbidity of Axis II disorder. As for the activation measure in people with bipolar depression versus unipolar depression, it should be noted that the result is at the threshold of statistical significance. Conclusion The results support the effectiveness of group-based AC for the treatment of severe depression in clinical settings in a heterogeneous population, as well as for the maintenance of gains after four weeks. The effectiveness of AC was also observed across all associated psychosocial measures.

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)0,004
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 non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,304 · 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 non 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

Citations0
Publié2020
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