Evaluation of Inference-Based Cognitive-Behavioral Therapy for Obsessive-Compulsive Disorder: A Multicenter Randomized Controlled Trial with Three Treatment Modalities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Inference-based cognitive-behavioral therapy (I-CBT) is a specialized psychological treatment for obsessive-compulsive disorder (OCD) without deliberate and prolonged exposure and response prevention (ERP) that focuses on strengthening reality-based reasoning and correcting the dysfunctional reasoning giving rise to erroneous obsessional doubts and ideas. OBJECTIVE: The present study aimed to evaluate the effectiveness of I-CBT through a comparison with appraisal-based cognitive behavioral therapy (A-CBT) and an adapted mindfulness-based stress reduction (MBSR) intervention. METHODS: This was a two-site, parallel-arm randomized controlled trial (RCT) comparing I-CBT with A-CBT. The MBSR intervention acted as a non-specific active control condition. Following formal evaluation, 111 participants diagnosed with OCD were randomly assigned. The principal outcome measure was the Yale-Brown Obsessive-Compulsive Scale. RESULTS: All treatments significantly reduced general OCD severity and specific symptom dimensions without a significant difference between treatments. I-CBT was associated with significant reductions in all symptom dimensions at post-test. Also, I-CBT led to significantly greater improvement in overvalued ideation, as well as significantly higher rates of remission as compared to MBSR at mid-test. CONCLUSIONS: I-CBT and MBSR appear to be effective, alternative treatment options for those with OCD that yield similar outcomes as A-CBT. I-CBT may have an edge in terms of the rapidity by which patients reach remission, its generalizability across symptom dimension, its potentially higher level of acceptability, and effectiveness for overvalued ideation. Future research is needed to assess whether additional alternative treatments options can help to increase the number of people successfully treated.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle