Efficacious Web-Based Psychotherapy to Address Depression and Anxiety Among Patients Receiving Oncological and Palliative Care: an Open-Label Randomised Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Oncological and palliative care patients face unique stressors which increase their risk of developing depression and anxiety. Cognitive behavioural therapy (CBT) and mindfulness has established success in improving this population’s mental health. Traditional face-to-face psychotherapy is costly, has long wait lists, often lacks accessibility, and has strict scheduling, each of which can make attending psychotherapy physically, mentally, and financially out of reach for oncological and palliative patients. Web-based CBT (e-CBT) is a promising alternative that has shown efficacy in this and other patient populations. Objectives To quantify the efficacy of online CBT and mindfulness therapy in oncological and palliative patients experiencing depression and anxiety symptoms. Methods Participants with depression or anxiety related to their diagnosis were recruited from care settings in Kingston, Ontario, and randomly assigned to 8 weekly e-CBT/mindfulness modules (N= 25) or treatment as usual (TAU; N=24). Modules consisted of CBT concepts, problem-solving, mindfulness, homework, and personalised feedback from their therapist through a secure platform (Online Psychotherapy Tool- OPTT) Participants completed PHQ-9 and GAD-7 in weeks 1, 4, and 8. (NCT04664270: REB# 6031471). Results Significant decreases in PHQ-9 and GAD-7 scores within individuals support the hypothesis of efficacy. At this time, 10 e-CBT/mindfulness and 12 TAU have completed the study. Decreases in PHQ-9 and GAD-7 scores within e-CBT group support the hypothesis of efficacy. Specifically, PHQ-9 scores decreased over the 3 repeated measures (ANOVA, 2 groups, 3 repeated measures and the decrease in GAD-7 scores was similarly large) Conclusions As hypothesized, the results suggest that e-CBT/mindfulness therapy is an affordable, accessible, and efficacious mental health treatment for this population. The virtual, asynchronous delivery format is particularly appropriate given the unique barriers. Disclosure of Interest N. Alavi Shareolder of: OPTT inc, Grant / Research support from: department psychiatry Queen’s University, M. Omrani Shareolder of: OPTT inc, A. Shirazi: None Declared, G. Layzell: None Declared, J. Eadie: None Declared, J. Jagayat: None Declared, C. Stephenson: None Declared, D. Kain: None Declared, C. Soares: None Declared, M. Yang: None Declared
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».