MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4385160393 · doi:10.2196/48899

Comparing the Efficacy of an Electronically Delivered Cognitive Behavioral Therapy Program to a Mental Health Check-In Program for Generalized Anxiety Disorder: Protocol for a Randomized Trial

2023· article· en· W4385160393 sur OpenAlexaffvenue
Callum Stephenson, Anchan Kumar, Niloufar Malakouti, Niloofar Nikjoo, Jasleen Jagayat, Tessa Gizzarelli, C. B. Patel, Gilmar Gutiérrez, Amirhossein Shirazi, Megan Yang, Mohsen Omrani, Nazanin Alavi

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensOptech (Canada)Queen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialAnxietyProtocol (science)Mental healthCognitive behavioral therapyGeneralized anxiety disorderClinical psychologyCognitionPsychologyCognitive therapyPsychiatryMedicinePsychotherapistAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Generalized anxiety disorder (GAD) is a prevalent anxiety disorder, with cognitive behavioral therapy (CBT) being the gold standard treatment. However, it is inaccessible and costly to many, as the mental health industry is overwhelmed by the demand for treatment. This means effective, accessible, and time-saving strategies must be developed to combat these problems. Web-based interventions for mental health disorders are an innovative and promising way to address these barriers. While electronically delivered CBT (e-CBT) has already proved productive and scalable for treating anxiety, other less resource-intensive interventions can be innovated. Checking up on mental health face-to-face has been shown to provide similar benefits to patients with anxiety disorders previously, but more research is needed to evaluate the efficacy of web-based delivery of this intervention. OBJECTIVE: This study will compare the efficacy of e-CBT and a web-based mental health check-in program to treat GAD. These programs will both be delivered through a secure, web-based care delivery platform. METHODS: We will randomly allocate participants (N=100) who are 18 years or older with a confirmed diagnosis of GAD to either an e-CBT program or a mental health check-in program over 12 weeks to address their anxiety symptoms. Participants in the e-CBT arm will complete predesigned modules and homework assignments while receiving personalized feedback and asynchronous interaction with a therapist through the platform. Participants in the mental health check-in arm will be contacted weekly through the web-based platform's written chat feature (messaging system). Therapists will ask the participants a series of predesigned questions that revolve around a different theme each week to prompt conversation. Using clinically validated questionnaires, the efficacy of the e-CBT arm will be compared to the mental health check-in arm. These questionnaires will be completed at baseline, week 6, and week 12. RESULTS: The study received ethics approval in April 2021, and participant recruitment began in May 2021. Participant recruitment has been conducted through targeted advertisements and physician referrals. Complete data collection and analysis are expected to conclude by August 2023. Linear and binomial regression (continuous and categorical outcomes, respectively) will be conducted. CONCLUSIONS: To the research team's knowledge, this will be the first study to date comparing the efficacy of e-CBT with a web-based mental health check-in program to treat GAD. The findings from this study can help progress the development of more scalable, accessible, and efficacious mental health treatments. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04754438; https://classic.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04754438. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/48899.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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 randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,007
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0080,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0710,013

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 Opus0,346
Tête enseignante GPT0,664
Écart entre enseignants0,317 · 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 randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research Protocols→Même sujetDigital Mental Health Interventions→Travaux en français237 207→