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Enregistrement W4210609602 · doi:10.2196/35482

Adding an App-Based Intervention to the Cognitive Behavioral Analysis System of Psychotherapy in Routine Outpatient Psychotherapy Treatment: Proof-of-Concept Study

2022· article· en· W4210609602 sur OpenAlexvenueno aff
Anna-Lena Netter, Ina Beintner, Eva‐Lotta Brakemeier

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityPsychological interventionPsychotherapistIntervention (counseling)Situational ethicsClinical psychologyPsychologyCognitive behavioral therapyWeb applicationTest (biology)CognitionMedicinePsychiatryComputer scienceHuman–computer interactionWorld Wide WebSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Cognitive Behavioral Analysis System of Psychotherapy (CBASP) is an empirically supported psychotherapeutic treatment developed specifically for persistent depressive disorder. However, given the high rates of nonresponse and relapse, there is a need for optimization. Studies suggest that outcomes can be improved by increasing the treatment dose via, for example, the continuous web-based application of therapy strategies between sessions. The strong emphasis in CBASP on the therapeutic relationship, combined with limited therapeutic availabilities, encourages the addition of web-based interventions to face-to-face therapy in terms of blended therapy. OBJECTIVE: The aim of this study was to test an app-based intervention called CBASPath, which was designed to be used as a blended therapy tool. CBASPath offers 8 sequential modules with app-based exercises to facilitate additional engagement with the therapy content and a separate exercise to conduct situational analyses within the app at any time. METHODS: CBASPath was tested in an open pilot study as part of routine outpatient CBASP treatment. Participating patients were asked to report their use patterns and blended use (integrated use of the app as part of therapy sessions) at 3 assessment points over the 6-month test period and rate the usability and quality of and their satisfaction with CBASPath. RESULTS: The results of the pilot trial showed that 93% (12/13) of participants used CBASPath as a blended tool during their therapy and maintained this throughout the study period. Overall, they reported good usability and quality ratings along with high user satisfaction. All participants showed favorable engagement with CBASPath; however, the frequency of use differed widely among the participants and assessment points. Situational analysis was used by all participants, and the number of completed modules ranged from 1 to 7. All participants reported blended use, although the frequency of integration in the face-to-face sessions varied widely. CONCLUSIONS: Our findings suggest that the digital augmentation of complex and highly interactive CBASP therapy in the form of blended therapy with CBASPath is feasible in routine outpatient care. Therapeutic guidance might contribute to high adherence and increase patient self-management. A few adjustments, such as saving entries directly in the app, could facilitate higher user engagement. A randomized controlled trial is now needed to investigate the efficacy and added value of this blended approach. In the long term, CBASPath could help optimize persistent depressive disorder treatment and reduce relapse by intensifying therapy and providing long-term patient support through the app.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,389 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations5
Publié2022
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