Comparison of online and in-person cognitive behavioral therapy in individuals diagnosed with major depressive disorder: a non-randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Objective The increased prevalence of major depressive disorder (MDD) amid the COVID-19 pandemic has resulted in substantial growth in online mental health care delivery. Compared to its in-person counterpart, online cognitive behavioral therapy (e-CBT) is a time-flexible and cost-effective method of improving MDD symptoms. However, how its efficacy compares to in-person CBT is yet to be explored. Therefore, the current study compared the efficacy of a therapist-supported, electronically delivered e-CBT program to in-person therapy in individuals diagnosed with MDD. Methods Participants ( n = 108) diagnosed with MDD selected either a 12 week in-person CBT or an asynchronous therapist-supported e-CBT program. E-CBT participants ( n = 55) completed weekly interactive online modules delivered through a secure cloud-based online platform (Online Psychotherapy Tool; OPTT). These modules were followed by homework in which participants received personalized feedback from a trained therapist. Participants in the in-person CBT group ( n = 53) discussed sessions and homework with their therapists during one-hour weekly meetings. Program efficacy was evaluated using clinically validated symptomatology and quality of life questionnaires. Results Both treatments yielded significant improvements in depressive symptoms and quality of life from baseline to post-treatment. Participants who opted for in-person therapy presented significantly higher baseline symptomatology scores than the e-CBT group. However, both treatments demonstrated comparable significant improvements in depressive symptoms and quality of life from baseline to post-treatment. e-CBT seems to afford higher participant compliance as dropouts in the e-CBT group completed more sessions on average than those in the in-person CBT group. Conclusion The findings support e-CBT with therapist guidance as a suitable option to treat MDD. Future studies should investigate how treatment accessibility is related to program completion rates in the e-CBT vs. in-person group. Clinical Trial Registration ClinicalTrials.Gov Protocol Registration and Results System (NCT04478058); clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04478058 .
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».