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Enregistrement W4385669613 · doi:10.1192/j.eurpsy.2023.1030

Investigating the effectiveness of incorporating a stepped care approach into electronically delivered CBT for depression

2023· article· en· W4385669613 sur OpenAlexaff
Nazanin Alavi, Mohsen Omrani, Jasleen Jagayat, Abolfazl Shirazi, Anchan Kumar, Ashok Kumar Pannu, Yijia Shao

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialPsychological interventionCognitive behavioral therapyDepression (economics)Session (web analytics)MedicineeHealthHealth carePersonalizationPsychologyPhysical therapyClinical psychologyPsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Depression is a leading cause of disability, annually affecting up to 300 million people worldwide, yet fewer than one third of patients receive care. Cognitive behavioural therapy (CBT) is an effective treatment for depression, but there are barriers to access therapy. Electronic CBT (e-CBT) can address these barriers, but the digital format may reduce personalization and patient compliance. A balanced, hybrid model (i.e., combination of e-CBT & supervised care) could make therapy scalable and effective through a stepped-care model: a care model that begins treatment with the least resource intensive, yet effective, method while slowly ‘stepping up’ to intensive care based on patients’ needs. Objectives -To examine the efficacy of a stepped-care e-CBT model for depression through reduction in depressive symptoms. -To develop a decision-making process that can effectively allocate the appropriate level of care for each patient. Methods This is a single-blinded randomized controlled trial (RCT). Participants were randomized to either the e-CBT group (n = 53) or the e-CBT with stepped care group (n = 26). Both groups received a 12/13-weeks e-CBT program tailored to depression. The e-CBT program was provided through a secure online mental health clinic called the Online Psychotherapy Tool (OPTT). Participants read through the sessions and completed assignments related to each session. Each participant was designated a care provider who was a trained research assistant. Participants in the experimental group received extra interventions based on their standard questionnaire scores, and textual data. Results Figure 1: The average PHQ-9 (A), QLESQ (B), and QIDS (C) scores pre-, mid-, and post- treatment for the e-CBT only (n = 53) and stepped care groups (n = 26). * Depressive symptoms: PHQ-9 (Patient Health Questionnaire-9) & QIDS (Quick Inventory of Depressive Symptomatology) * Quality of Life Measure: QLESQ (Quality of Life Enjoyment and Satisfaction Questionnaire – Short Form) Image: Conclusions Stepped care model can be reliable and effective method of delivering targeted care to future patients. Using this approach, the amount of care each patient receives is tailored to their needs, allowing for more efficient usage of scarce resources. This would also lower the general cost of care for each patient. By understanding the therapeutic needs of each patient, we can use these results to develop objective interventions and efficient algorithms to triage individuals. This technique could scale up care capacity without sacrificing the quality of care for each patient. Disclosure of Interest N. Alavi Shareolder of: OPTT inc, M. Omrani Shareolder of: OPTT inc, J. Jagayat: None Declared, A. Shirazi: None Declared, A. Kumar: None Declared, A. Pannu: None Declared, Y. Shao: None Declared

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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