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Enregistrement W4377293878 · doi:10.2196/44790

Psychiatric Treatment Conducted via Telemedicine Versus In-Person Modality in Posttraumatic Stress Disorder, Mood Disorders, and Anxiety Disorders: Systematic Review and Meta-Analysis

2023· review· en· W4377293878 sur OpenAlexvenueno aff
Ali Abbas Shaker, Stephen F. Austin, Ole Jakob Storebø, Julie Perrine Schaug, Alaa Ayad, John Aasted Sørensen, Kristine Tarp, Henrik Bechmann, Erik Simonsen

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyMoodMood disordersMeta-analysisPosttraumatic stressPsychiatryClinical psychologyPsychologyModality (human–computer interaction)Anxiety disorderMedicinePsychotherapistInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Telemedicine has played a vital role in providing psychiatric treatment to patients during the rapid transition of services during the COVID-19 pandemic. Furthermore, the use of telemedicine is expected to expand within the psychiatric field. The efficacy of telemedicine is well described in scientific literature. However, there is a need for a comprehensive quantitative review that analyzes and considers the different clinical outcomes and psychiatric diagnoses. Objective This paper aimed to assess whether individual psychiatric outpatient treatment for posttraumatic stress disorder, mood disorders, and anxiety disorders in adults using telemedicine is equivalent to in-person treatment. Methods A systematic search of randomized controlled trials was conducted using recognized databases for this review. Overall, 4 outcomes were assessed: treatment efficacy, levels of patient satisfaction, working alliance, and attrition rate. The inverse-variance method was used to summarize the effect size for each outcome. Results A total of 7414 records were identified, and 20 trials were included in the systematic review and meta-analysis. The trials included posttraumatic stress disorder (9 trials), depressive disorder (6 trials), a mix of different disorders (4 trials), and general anxiety disorder (1 trial). Overall, the analyses yielded evidence that telemedicine is comparable with in-person treatment regarding treatment efficacy (standardized mean difference −0.01, 95% CI −0.12 to 0.09; P=.84; I2=19%, 17 trials, n=1814), patient satisfaction mean difference (−0.66, 95% CI −1.60 to 0.28; P=.17; I2=44%, 6 trials, n=591), and attrition rates (risk ratio 1.07, 95% CI 0.94-1.21; P=.32; I2=0%, 20 trials, n=2804). The results also indicated that the working alliance between telemedicine and in-person modalities was comparable, but the heterogeneity was substantial to considerable (mean difference 0.95, 95% CI −0.47 to 2.38; P=.19; I2=75%, 6 trials, n=539). Conclusions This meta-analysis provided new knowledge on individual telemedicine interventions that were considered equivalent to in-person treatment regarding efficacy, patient satisfaction, working alliance, and attrition rates across diagnoses. The certainty of the evidence regarding efficacy was rated as moderate. Furthermore, high-quality randomized controlled trials are needed to strengthen the evidence base for treatment provided via telemedicine in psychiatry, particularly for personality disorders and a range of anxiety disorders where there is a lack of studies. Individual patient data meta-analysis is suggested for future studies to personalize telemedicine. Trial Registration PROSPERO International Prospective Register of Systematic Reviews CRD42021256357; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=256357

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,834
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,125
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,327 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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