EMDR for Depression: A Meta-Analysis and Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
The literature on the efficacy of eye movement desensitization and reprocessing (EMDR) for treating depression is heterogeneous due to research design, quality issues, and trials methodology. The current meta-analysis seeks to examine EMDR for depression with the aim of answering the aforementioned limitations. Thirty-nine studies were included for analysis after a review of the relevant literature. Univariate meta-regressions were run to examine dose-response and the effect of moderating variables. Subanalysis for primary and secondary depression showed a large, significant, and heterogeneous effect-size estimates, where EMDR significantly improved symptoms of depression in contrast to all control types. At post hoc, data were reexamined and a significant and large, yet heterogeneous, effect-size estimate emerged between the EMDR and control arm after the removal of two outliers [Hedges' g = 0.70, 95% CI =0.50–0.89, p -value < .01, I 2 = 70%, K = 37]. This is the first meta-analysis examining for the effect of EMDR comparing to various control modalities on depression with dose-response. We found (a) that studies were balanced at onset in terms of depression severity, and (b) a large and significant effect of EMDR on depression at the end of trials. Additionally, the significance of the aggregate effect-size estimate at the end of trials was unchanged by the intake of psychotropic medications, reported demographic variables, or EMDR methodology.
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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 | 0,016 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».