MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386945571 · doi:10.2196/42786

The Effect of Internet-Based Cognitive Behavioral Therapy on Major Depressive Disorder: Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4386945571 sur OpenAlexaff
Ziyi Lin, Lu Cheng, Xue Han, Hongqiong Wang, Yuhua Liao, Lan Guo, Jingman Shi, Beifang Fan, Kayla M. Teopiz, Muhammad Youshay Jawad, Huimin Zhang, Yan Chen, Ciyong Lu, Roger S. McIntyre

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkBrain and Cognition Discovery Foundation
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaSun Yat-sen UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRandomized controlled trialMental healthDistressAnxietyClinical psychologyQuality of life (healthcare)Cognitive behavioral therapyMajor depressive disorderPsychiatryMedicineDepression (economics)CognitionPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many people living with major depressive disorder (MDD) in China do not receive treatment owing to a lack of mental health services, along with significant stigma toward mental illness. Internet-based cognitive behavioral therapy (ICBT) has been proposed to increase access to mental health care for people with MDD. OBJECTIVE: The aims of this study were to (1) evaluate the efficacy of ICBT for depressive symptoms in patients with MDD; (2) evaluate the effect of ICBT on anxiety symptoms, nonspecific psychological distress, general self-efficacy, depression stigma, social function, and health-related quality of life (HRQoL); and (3) explore the acceptability of and satisfaction with the ICBT program among participants. METHODS: Patients with MDD were enrolled and randomized to the ICBT group or the waiting-list control (WLC) group. The ICBT group received ICBT delivered through a WeChat mini-program with general support by nonspecialists. Participants in the 2 groups were self-evaluated online at baseline and posttreatment for changes in the primary outcome (ie, depressive symptoms) and secondary outcomes (ie, anxiety symptoms, nonspecific psychological distress, general self-efficacy, depression stigma, social functional impairment, and HRQoL). Changes in outcomes were measured by changes in overall scores on respective scales, and response and remission rates were calculated based on depressive symptoms. The acceptability of and satisfaction with the ICBT program were measured by treatment adherence and participants' feelings (ie, modules seriously completed, perceived benefit, and satisfaction). RESULTS: We included 40 patients who were randomly assigned to the ICBT group and 44 who were assigned to the WLC group. Compared with the WLC group, the ICBT group had fewer depressive symptoms, fewer anxiety symptoms, less nonspecific psychological distress, and greater general self-efficacy. Moreover, the ICBT group had higher response (18/31, 58%) and remission rates (17/31, 55%). The adherence rate in the ICBT group was 78% (31/40), and the majority of participants who completed all ICBT modules were satisfied with the ICBT program. CONCLUSIONS: ICBT demonstrated greater improvements in depressive symptoms, anxiety symptoms, nonspecific psychological distress, and general self-efficacy among selected patients with MDD in comparison with the findings in waiting-list controls. The ICBT program in this study had good acceptability and satisfaction among participants. TRIAL REGISTRATION: Chinese Clinical Trial Registry (ChiCTR2100046425); https://tinyurl.com/bdcrj4zv.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,443 · 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.

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

Citations25
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Medical Internet ResearchMême sujetDigital Mental Health InterventionsTravaux en français237 207