A systematic review on the effectiveness of dialectical behavior therapy for improving mood symptoms in bipolar disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence-based psychotherapies available to treat patients with bipolar disorders (BD) are limited. Dialectical behavior therapy (DBT) may target several common symptoms of BD. We conducted a systematic review on the efficacy of DBT for mood symptoms in patients with BD. The systematic search used key words related to DBT and BD in Medline, Embase, PsycInfo, CINAHL, and Cochrane Library databases from 1980 to April 1st, 2022. We included studies that enrolled patients with a BD I or II diagnosis (DSM or ICD), age 12 and older who received a DBT-based intervention. Studies reviewed were clinical trials including observational studies that reported at least one outcome related to BD mood symptoms or severity. We did not exclude based upon psychiatric or physical co-morbidity. RESULTS: We screened 848 abstracts and reviewed 28 full texts; 10 publications with 11 studies met our pre-determined eligibility criteria. All but one were feasibility pilot studies and most included participants in all mood states except for mania. The studies provided preliminary evidence suggesting these interventions may be effective for improving several core symptoms of BD. Overall, all the studies consistently supported that DBT-based interventions are feasible and acceptable for patients with BD. CONCLUSION: DBT may be an effective treatment for BD; however, the confidence in this conclusion is limited by the small sample sizes, heterogeneity, and high risk of bias in all published trials. Larger well-designed RCTs are now required to establish the effectiveness of DBT in BD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».