Problem-Solving Training as an Active Ingredient of Treatment for Youth Depression: A Scoping Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Problem-solving (PS) training is a common ingredient of evidence-based therapies for youth depression that can be delivered as part of broader therapy packages or alone. As a stand-alone treatment, Problem-Solving Therapy (PST) is effective for adult depression. Aims: This scoping review aimed to provide an overview of the evidence concerning PS training for depression in youth aged 14 to 24. We searched five bibliographic databases and the grey literature. We included four randomized control trials (524 participants) comparing PST with waitlist controls or comparator interventions; four secondary analyses of PS-related concepts as predictors, moderators, or mediators of treatment response; 23 clinical practice guidelines (CPGs); and insights from a youth advisory panel. One high-quality study found PST helped with personal problems but was not significantly more effective than the control at reducing emotional symptoms. Exploratory evidence suggests PS training may enhance treatment effectiveness if provided alongside other skills in cognitive behavioural therapy. CPGs do not recommend PST as a first-line treatment for youth depression. Exploratory meta-analysis showed a small effect (Hedges’ g = -0.34; 95% CI: -0.92 to 0.23) with high heterogeneity and a very low quality of the evidence. After removing one study at high risk of bias, effect size and heterogeneity were strongly reduced (g = -0.08; 95% CI: -0.26 to 0.10). High-quality trials of PST alone or with other therapies are needed. As per suggestions by youth advisors, PS training may need to be reworked to ensure it is youth-driven, strengths-based, comprehensive, and personalized.
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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 | 0,024 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».