The high impact of low intensity: Effectiveness of the BounceBack® program for depression and anxiety in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
High costs, long wait times, and lack of access to mental health supports in Ontario are leaving millions with unmet treatment needs. To address this need, Ontario launched BounceBack(R), a large-scale coach-supported intervention grounded in Cognitive Behavioural Therapy (CBT) to target symptoms of anxiety, depression, and functional impairment. Participants choose from a series of CBT-based workbooks to review and discuss with their coach for 4-6 telephone sessions. The objective of the present study was to evaluate the effectiveness of the BounceBack program in Ontario by examining (a) changes in participants’ depression and anxiety symptoms and functional impairment (as measured by the PHQ-9, GAD-7, and WSAS, respectively); and (b) rates for recovery and reliable improvement. One-way ANOVAs were conducted to identify if symptoms differed between preintervention, partial completion, and postintervention. Improvements in anxiety, depression, and impairment were present for both partial-completers (two to three sessions) and full-completers (four to six sessions), though full-completers evidenced significantly better outcomes. Effect sizes were moderate to large. Strong recovery and reliable improvement rates further support the effectiveness of BounceBack as a potent intervention for individuals experiencing that leads to recovery from symptoms of anxiety and/or depression for the majority of its participants.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».