Efficacy of Remotely Delivered Evidence-Based Psychosocial Treatments for Schizophrenia-Spectrum Disorders: A Series of Systematic Reviews and Meta-Analyses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Schizophrenia is among the most persistent and debilitating mental health conditions worldwide. The American Psychological Association (APA) has identified 10 psychosocial treatments with evidence for treating schizophrenia and these treatments are typically provided in person. However, in-person services can be challenging to access for people living in remote geographic locations. Remote treatment delivery is an important option to increase access to services; however, it is unclear whether evidence-based treatments for schizophrenia are similarly effective when delivered remotely. STUDY DESIGN: The current study consists of a series of systematic reviews and meta-analyses examining the evidence-base for remote-delivery of each of the 10 APA evidence-based treatments for schizophrenia. RESULTS: Of the 10 treatments examined, only cognitive remediation (CR), cognitive-behavioral therapy (CBT), and family psychoeducation had more than 2 studies examining their efficacy for remote delivery. Remote delivery of CBT produced moderate effects on symptoms (g = 0.43) and small effects on functioning (g = 0.26). Remote delivery of CR produced small-moderate effects on neurocognition (g = 0.35) and small effects on functioning (g = 0.21). There were insufficient studies of family psychoeducation with equivalent outcome measures to assess quantitatively, however, studies of remotely delivered family psychoeducation suggested that it is feasible, acceptable, and potentially effective. CONCLUSIONS: Overall, the evidence-base for remotely delivered treatment for schizophrenia is limited. Studies to date suggest that remote adaptations may be effective; however, more rigorous trials are needed to assess efficacy and methods of remote delivery that are most effective.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».