MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3203040858 · doi:10.1101/2021.09.29.21264324

Patient Attitudes About Light Therapy and Negative Ion Therapy for Nonseasonal Depression: An Online Survey Study

2021· preprint· en· W3203040858 sur OpenAlexafffund
Iman Lahouaoula, Victor W. Li, Aidan Scott, André Do, Erin E. Michalak, Jill Murphy, Samantha Huang, Raymond W. Lam

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAllerganH. Lundbeck A/SCanadian Institutes of Health ResearchMitacsFaculty of Medicine, University of British ColumbiaCanadian Network for Mood and Anxiety TreatmentsMach-Gaensslen Foundation of CanadaMichael Smith Health Research BCPfizer
Mots-clésLight therapyDepression (economics)VignetteMedicineRandomized controlled trialPsychiatryClinical psychologyInternal medicinePsychologyMood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Objective No studies have yet evaluated whether light therapy or negative ion therapy can be used as maintenance treatment after acute treatment with antidepressants in patients with major depressive disorder. To address the importance of this question, we surveyed participants with depression to determine their knowledge and attitudes about light therapy and negative ion therapy, and their willingness to participate in a randomized clinical trial with these therapies substituting for antidepressants for maintenance treatment. Methods Participants with a self-reported diagnosis of depression were recruited by email, newsletters, and social media to complete an online survey with questions about awareness and effectiveness of light therapy and negative ion therapy for depression. Vignettes describing the use of these therapies for maintenance treatment were presented with follow up questions about the ease of use and reasons for wanting (and not wanting) to use the therapies instead of antidepressants. Another vignette described a randomized study with these therapies followed by questions on whether participants would likely volunteer for the study. Chi-square tests were used to examine differences in responses between therapies. Results A total of 221 participants completed the survey. Most of them were aware of both therapies, but more participants had heard of light therapy (95% compared to 62% for negative ion therapy, p<0.0001), had used light therapy (28% versus 16%, p<0.003), and regarded light therapy as effective (54% versus 37%, p<0.001). Both therapies were considered easy to use. The majority of participants (78%) thought that it was important to find non-medication therapies for maintenance treatment, and 77% responded that they would likely volunteer for a randomized study to determine efficacy of the two therapies for maintenance treatment. Conclusion People with depression are generally aware of light therapy and negative ion therapy and believe they would be good therapies to substitute for antidepressants in maintenance treatment. These findings support the importance and feasibility for a randomized relapse prevention trial with light therapy and negative ion therapy in patients with depression.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuemedRxivMême sujetTreatment of Major DepressionTravaux en français237 207