A Web-Based Group Cognitive Behavioral Therapy Intervention for Symptoms of Anxiety and Depression Among University Students: Open-Label, Pragmatic Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background Anxiety and depression are common among university students, and university counseling centers are under pressure to develop effective, novel, and sustainable interventions that engage and retain students. Group interventions delivered via the internet could be a novel and effective way to promote student mental health. Objective We conducted a pragmatic open trial to investigate the uptake, retention, treatment response, and level of satisfaction with a remote group cognitive behavioral therapy intervention designed to reduce symptoms of anxiety and depression delivered on the web to university students during the COVID-19 pandemic. Methods Preintervention and postintervention self-reported data on anxiety and depression were collected using the Generalized Anxiety Disorder-7 and Patient Health Questionnaire-9. Satisfaction was assessed postintervention using the Client Satisfaction with Treatment Questionnaire. Results A total of 175 students were enrolled, 158 (90.3%) of whom initiated treatment. Among those initiating treatment, 86.1% (135/158) identified as female, and the mean age was 22.4 (SD 4.9) years. The mean number of sessions attended was 6.4 (SD 2.8) out of 10. Among participants with clinically significant symptoms at baseline, mean symptom scores decreased significantly for anxiety (t56=11.6; P<.001), depression (t61=7.8; P<.001), and composite anxiety and depression (t60=10.7; P<.001), with large effect sizes (d=1-1.5). Remission rates among participants with clinically significant baseline symptoms were 67.7%-78.9% and were not associated with baseline symptom severity. High overall levels of satisfaction with treatment were reported. Conclusions The results of this study serve as a proof of concept for the use of web-based group cognitive behavioral therapy to promote the mental health of university students.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».