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Enregistrement W4381987843 · doi:10.2196/44742

Efficacy of a Brief Blended Cognitive Behavioral Therapy Program for the Treatment of Depression and Anxiety in University Students: Uncontrolled Intervention Study

2023· article· en· W4381987843 sur OpenAlexvenueno aff
Ece Atik, Johannes Stricker, Magnus Schückes, Andre Pittig

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHeinrich-Heine-Universität Düsseldorf
Mots-clésAnxietyIntervention (counseling)Depression (economics)Clinical psychologyCognitive behavioral therapyPsychotherapistPsychologyCognitive restructuringCognitive therapyCognitionBlended learningMedicinePsychiatryEducational technologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Blended cognitive behavioral therapy (bCBT)-the combination of cognitive behavioral therapy and digital mental health applications-has been increasingly used to treat depression and anxiety disorders. As a resource-efficient treatment approach, bCBT appears promising for addressing the growing need for mental health care services, for example, as an early intervention before the chronification of symptoms. However, further research on the efficacy and feasibility of integrated bCBT interventions is needed. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the efficacy of a novel bCBT program comprising short (25 min), weekly face-to-face therapy sessions combined with a smartphone-based digital health app for treating mild to moderate symptoms of depression or anxiety. METHODS: This prospective uncontrolled trial comprised 2 measurement points (before and after treatment) and 2 intervention groups. We recruited university students with mild to moderate symptoms of depression or anxiety. On the basis of the primary symptoms, participants were assigned to either a depression intervention group (n=67 completers) or an anxiety intervention group (n=33 completers). Participants in each group received 6 weekly individual psychotherapy sessions via videoconference and completed modules tailored to their respective symptoms in the smartphone-based digital health app. RESULTS: The depression group displayed medium to large improvements in the symptoms of depression (Cohen d=-0.70 to -0.90; P<.001). The anxiety group experienced significant improvements in the symptoms of generalized anxiety assessed with the Generalized Anxiety Disorder-7 scale with a large effect size (Cohen d=-0.80; P<.001) but not in symptoms of anxiety assessed with the Beck Anxiety Inventory (Cohen d=-0.35; P=.06). In addition, both groups experienced significant improvements in their perceived self-efficacy (Cohen d=0.50; P<.001 in the depression group and Cohen d=0.71; P<.001 in the anxiety group) and quality of life related to psychological health (Cohen d=0.87; P<.001 in the depression group and Cohen d=0.40; P=.03 in the anxiety group). Work and social adjustment of patients improved significantly in the depression group (Cohen d=-0.49; P<.001) but not in the anxiety group (Cohen d=-0.06; P=.72). Patients' mental health literacy improved in the anxiety group (Cohen d=0.45; P=.02) but not in the depression group (Cohen d=0.21; P=.10). Patient satisfaction with the bCBT program and ratings of the usability of the digital app were high in both treatment groups. CONCLUSIONS: This study provides preliminary evidence for the feasibility and efficacy of a novel brief bCBT intervention. The intervention effects were generalized across a broad spectrum of patient-reported outcomes. Hence, the newly developed bCBT intervention appears promising for treating mild to moderate depression and anxiety in young adults.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,424 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations20
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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