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Enregistrement W4380685292 · doi:10.2196/46326

Effectiveness of an Internet-Based Self-Guided Program to Treat Depression in a Sample of Brazilian Users: Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4380685292 sur OpenAlexvenueno aff
Rodrigo da Cunha Teixeira Lopes, Gustavo Chapetta da Rocha, Maria Adriana Svacina, Björn Meyer, Dajana Šipka, Thomas Berger

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésRandomized controlled trialPsychological interventionDepression (economics)Clinical psychologySelf-efficacyIntervention (counseling)PsychologyMedicinePsychiatryPsychotherapistInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Depression is undertreated in Brazil. Deprexis is a self-guided internet-based program used to treat depressive symptoms based on empirically supported integrative and cognitive behavioral therapy. Evidence from a meta-analysis supports Deprexis' efficacy in German-speaking countries and the United States, but no study has been conducted using this program in countries with low literacy rates and large social disparities. Furthermore, few studies have investigated whether internet-based interventions ameliorate the psychological processes that might underlie depressive symptomatology, such as low perceived self-efficacy. OBJECTIVE: The main objective of this study was to replicate in Brazil previously reported effects of Deprexis on depressive symptom reduction. Therefore, the main research question was whether Deprexis is effective in reducing depressive symptoms and the general psychological state in Brazilian users with moderate and severe depression in comparison with a control group that does not receive access to Deprexis. A secondary research question was whether the use of Deprexis affects perceptions of self-efficacy. METHODS: We interviewed 312 participants recruited over the internet and randomized 189 participants with moderate to severe depression (according to the Patient Health Questionnaire-9 and a semistructured interview) to an intervention condition (treatment as usual plus immediate access to Deprexis for 90 days, n=94) or to a control condition (treatment as usual and delayed access to Deprexis, after 8 weeks, n=95). RESULTS: Participants from the immediate access group logged in at Deprexis an average of 14.81 (SD 12.16) times. The intention-to-treat analysis using a linear mixed model showed that participants who received Deprexis improved significantly more than participants assigned to the delayed access control group on the primary depression self-assessment measure (Patient Health Questionnaire-9; Cohen d=0.80; P<.001) and secondary outcomes, such as general psychological state measure (Clinical Outcome in Routine Evaluation-Outcome Measurement; Cohen d=0.82; P<.001) and the perceived self-efficacy measure (Cohen d=0.63; P<.001). The intention-to-treat analyses showed that 21% (20/94) of the participants achieved remission compared with 7% (7/95) in the control group (P<.001). The deterioration rates were lower in the immediate access control group. The dropout rate was high, but no differences in demographic and clinical variables were found. Participants reported a medium to high level of satisfaction with Deprexis. CONCLUSIONS: These results replicate previous findings by showing that Deprexis can facilitate symptomatic improvement over 3 months in depressed samples of Brazilian users. From a public health perspective, this is important information to expand the reach of internet-based interventions for those who really need them, especially in countries with less access to mental health care. This extends previous research by showing significant effects on perceived self-efficacy. TRIAL REGISTRATION: Registro Brasileiro de Ensaios Clíncos (ReBec) RBR-6kk3bx UTN U1111-1212-8998; https://ensaiosclinicos.gov.br/rg/RBR-6kk3bx/. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.1590/1516-4446-2019-0582.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,540

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,526
Écart entre enseignants0,447 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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