FACT effectiveness in primary care; a single visit RCT for depressive symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Background Patients with depressive symptoms are common in primary care. Brief, simple therapies are needed. Aim Is a focussed acceptance and commitment therapy (FACT) intervention more effective than the control group for patients with depressive symptoms in primary care at one week follow up? Design and setting: A randomised, blinded controlled trial at a single primary care clinic in Auckland, New Zealand. Methods Patients presenting to their primary care practice for any reason were recruited from the clinic waiting room. Eligible patients who scored ≥2 on the PHQ-2 indicating potential depressive symptoms were randomised using a remote computer to intervention or control groups. Both groups received a psychosocial assessment using the “work-love-play” questionnaire. The intervention group received additional FACT-based behavioural activation activities. The primary outcome was the mean PHQ-8 score at one week. Results 57 participants entered the trial and 52 had complete outcome data after one week. Baseline PHQ-8 scores were similar for intervention (11.0) and control (11.7). After one week, the mean PHQ-8 score was significantly lower in the intervention group (7.4 vs 10.1 for control; p<0.039 one sided and 0.078 two sided). The number needed to treat to achieve a PHQ-8 score ≤6 was 4.0 on intention to treat analysis (p = 0.043 two sided). There were no significant differences observed on the secondary outcomes. Conclusion This is the first effectiveness study to examine FACT in any population. The results suggest that it is effective compared with control, at one week, for patients with depressive symptoms in primary care.
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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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».