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Enregistrement W4286716092 · doi:10.1186/s13722-022-00319-0

Optimizing internet-delivered cognitive behaviour therapy for alcohol misuse—a randomized factorial trial examining effects of a pre-treatment assessment interview and guidance

2022· article· en· W4286716092 sur OpenAlexafffund
Christopher Sundström, Vanessa Peynenburg, Carly Chadwick, David Thiessen, Andrew Wilhems, Marcie Nugent, Matthew T. Keough, Michael P Schaub, Heather D. Hadjistavropoulos

Notice bibliographique

RevueAddiction Science & Clinical Practice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Regina
Organismes subventionnairesMinistry of Health, SaskatchewanKarolinska InstitutetSaskatchewan Health Research Foundation
Mots-clésRandomized controlled trialMedicineAlcohol Use Disorders Identification TestCognitive behavioral therapyHealth psychologyCognitionCognitive therapyClinical psychologyPublic healthPsychiatryPoison controlInjury preventionEmergency medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Internet-delivered cognitive behavioral therapy (ICBT) for alcohol misuse has potential to radically improve access to evidence-based care, and there is a need to investigate ways to optimize its delivery in clinical settings. Guidance from a clinician has previously been shown to improve drinking outcomes in ICBT, and some studies suggest that pre-treatment assessments may contribute in initiating early change. The objective of this study was to investigate the added and combined effects of a pre-treatment assessment interview and guidance on the outcomes of ICBT for alcohol misuse delivered in an online therapy clinic. METHODS: A 2X2 factorial randomized controlled trial was conducted where participants received access to an 8-week ICBT program, and either a pre-treatment assessment interview (Factor 1), guidance (Factor 2), a combination of these, or neither of these. Participants were 270 individuals (66.8% female, mean age = 46.5) scoring 8 or more on the Alcohol Use Disorders Identification Test and consuming 14 standard drinks or more in the preceding week. Primary outcomes were number of drinks consumed and number of heavy drinking days during the preceding week, 3 months post-treatment. RESULTS: ≥ 0.82, p < 0.001), but neither of the factors significantly improved drinking outcomes. Guidance was associated with greater adherence (i.e. completed modules). CONCLUSIONS: Neither a pre-treatment assessment interview nor guidance from a clinician appears to improve drinking outcomes resulting from internet-delivered cognitive behaviour therapy for alcohol misuse when delivered in a routine online therapy clinic. TRIAL REGISTRATION: NCT03984786. Registered 13 June 2019, https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03984786.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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