MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4226258847 · doi:10.1159/000522530

The Chronic Conditions Course: A Randomised Controlled Trial of an Internet-Delivered Transdiagnostic Psychological Intervention for People with Chronic Health Conditions

2022· article· en· W4226258847 sur OpenAlexaff
Blake F. Dear, Amelia J. Scott, Rhiannon Fogliati, Milena Gandy, Eyal Karin, Joanne Dudeney, Olav Nielssen, Sarah McDonald, Andreea I. Heriseanu, Madelyne A. Bisby, Louise Sharpe, Michael Jones, Shehzad Ali, Nickolai Titov

Notice bibliographique

RevuePsychotherapy and Psychosomatics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyPsychosocialPsychologyDepression (economics)Intervention (counseling)Cognitive behavioral therapyRandomized controlled trialMedicinePsychological interventionPsychiatryClinical psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Psychological adjustment to chronic health conditions is important, as poor adjustment predicts a range of adverse medical and psychosocial outcomes. Psychological treatments demonstrate efficacy for people with chronic health conditions, but existing research takes a disorder-specific approach and they are predominately delivered in face-to-face contexts. The internet and remotely delivered treatments have the potential to overcome barriers to accessing traditional face-to-face treatment. OBJECTIVE: The current study examined the efficacy and acceptability of an internet-delivered transdiagnostic psychological intervention to promote adjustment to illness, based on cognitive behaviour therapy principles. METHODS: In a two-arm randomised controlled trial, participants (n = 676) were randomly allocated to the 8-week intervention or a waitlist control. Treatment included five core lessons, homework tasks, additional resources, and weekly contact with a psychologist. Primary outcomes included depression, anxiety, and disability, assessed at pre-treatment, post-treatment, 3-month follow-up, and 12-month follow-up. RESULTS: The treatment group reported significantly greater improvements in depression (between-groups d = 0.47), anxiety (d = 0.32), and disability (d = 0.17) at post-treatment (all ps <0.001). Improvements were sustained over the 3-month and 12-month follow-ups. High treatment completion rates (69%) and levels of satisfaction (86%) were reported by participants in treatment. The intervention required a mean clinician time of 56.70 min per participant. CONCLUSIONS: The findings provide preliminary and tentative support for the potential of internet-delivered transdiagnostic interventions to promote adjustment to chronic health conditions. Further research using robust control groups, and exploring the generalisability of findings, is needed before firm conclusions can be drawn.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,368 · 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 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

Citations28
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePsychotherapy and PsychosomaticsMême sujetDigital Mental Health InterventionsTravaux en français237 207