Relative Effectiveness of Online Cognitive Behavioural Therapy with Anxious or Depressed Young People: Rapid Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Global estimates suggest that 25% and 20% of youth have reported elevated symptoms of depression and anxiety, respectively, since the beginning of the COVID-19 pandemic compared to baseline functioning (Racine et al., 2021). Cognitive behavioural therapy (CBT) has been found to significantly benefit young people experiencing anxiety and depression (Christ et al., 2020). Pandemic-related protocols have led many mental health services to shift to online platforms. We wondered about the comparative efficacy of online versus offline CBT for young people between the ages of 10-25. We responded with a rapid review and meta-analysis of eight randomized controlled trial outcomes. The sample-weighted, between-group effect size, the standardized mean difference (d), was essentially zero at longest follow-up (nine months), indicating that online and offline CBT were equally effective for youth with depression and anxiety; both online and offline groups symptom alleviation rates of approximately 90%. Recognizing a lack of diversity in the samples led us to emphasize comparative meta-analyses across the most potentially vulnerable minoritized groups in future research. This would help social workers and allied mental health providers support diverse clients and decision makers navigate the troubled clinical and social policy waters of the pandemic and its aftermath.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».