796Is Mindfulness a more effective intervention than Psychoeducation for reducing Bipolar Disorder-related symptoms of depression?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The primary objective is to test the effectiveness of a novel online quality of life (QoL) intervention tailored for people with late stage (≥ 10 episodes) bipolar disorder (BD) compared with psychoeducation. Relative to early stage individuals, this late stage group may not benefit as much from existing psychosocial treatments. Methods An NH&MRC funded international RCT to compare the effectiveness of two 5-week adjunctive online self-management interventions: Mindfulness for Bipolar 2.0 and an active control (Psychoeducation for Bipolar). A total of 300 participants were recruited primarily via social media channels. Evaluations occurred at pre- and post- treatment, and at 3- and 6- months follow-up. A secondary outcome measure was BD-related symptoms (depression). A longitudinal analysis was conducted using random effects mixed models. Results Preliminary results suggest no change in mean QIDS_total over time (p = 0.891). Nor does there appear to be a difference in groups (B coeff= 0.47, 95%CI (-0.60, 1.55), p = 0.613) and no difference in intervention groups over time (p = 0.828). Conclusions The effectiveness of a novel QoL focused, mindfulness based, online guided self-help intervention for late stage BD does not appear to have been any more effective than a psychoeducation intervention for reducing depression. Key messages There may be no significant benefit from using a mindfulness based, online guided self-help intervention over a psychoeducation intervention to reduce the BD symptoms of depression in late stage Bipolar disorder.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,001 |
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 ».