A Meta-Analysis of Group Cognitive Behavioral Therapy and Group Psychoeducation for Treating Symptoms and Preventing Relapse in People Living with Bipolar Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This meta-analysis aims to evaluate the treatment outcomes of patients treated with Group cognitive behavioural therapy (GCBT) or group psychoeducation (GPE) as an adjunct to pharmacotherapy. Methods: Systematic search of PubMed, EMBASE, PsycINFO, and CENTRAL from inception till 1 March 2022 was conducted. Randomized-controlled-trials (RCTs) comparing GCBT/GPE with controls (treatment-as-usual/individualized therapy) in adults with bipolar disorder were eligible. The outcomes were relapse rates of any depressive or manic episodes and control of depressive and manic symptoms post-intervention. Overall odds-ratio was used to evaluate the relapse rates. Standard Mean Differences were pooled using a random-effects model for the control of depressive and manic symptoms. Results: 25 articles were assessed full-text independently by two members, and 11 studies were included in this meta-analysis. 601 and 590 participants were randomized into group-therapy (GCBT/GPE) and control, respectively. GPE significantly reduces relapse rates at post-intervention with Odds ratio of 0.43 (95% CI = 0.28-to-0.62, p < 0.0001) (I² = 41%) compared to control, however, no significant results were found for GPE on control of depressive or manic symptoms. No significant results were found for GCBT in all outcomes. Conclusion: This meta-analysis provides some evidence that GPE could be an efficacious treatment as an adjunct to treatment-as-usual in reducing the relapse rates of patients with bipolar disorder.
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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 | 0,016 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,058 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».