Cognitive behavioural therapy-based interventions for gastroduodenal disorders of gut-brain interaction: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cognitive behavioural therapy (CBT) is increasingly used to manage Disorders of Gut-Brain Interaction (DGBIs). This systematic review aimed to review the evidence for the effectiveness of CBT-based interventions for patients with gastroduodenal DGBIs. METHODS: Medline, Embase, PubMed, Cochrane Central, and Scopus were searched in July 2022. Studies were included if they investigated the effects of a CBT-based intervention on gastrointestinal symptoms and/or psychological outcomes pre- and post-intervention in patients with gastroduodenal DGBIs. Case studies, studies not in English, and studies with patients under 18 years were excluded. Results were synthesised narratively, and standardised effect sizes were calculated where possible. RESULTS: Nine studies (seven RCTs and two pre/post studies) were identified, with data reported in 10 articles (total N = 602). The studies investigated patients with functional dyspepsia (n = 7), rumination syndrome (n = 1), and supragastric belching (n = 1). The studies had heterogeneous interventions, methodologies, and outcomes, precluding meta-analysis, as well as a moderate-high risk of bias and high drop-outs rates. Findings demonstrated decreased gastrointestinal symptoms and improved anxiety, depression, and quality of life, from pre- to post-intervention, with medium to large effect sizes for symptoms and small to large effect sizes for psychological outcomes. Efficacy was maintained at follow-up, up to one year later. CONCLUSIONS: This review suggests promising evidence that CBT effectively improves gastrointestinal symptoms and psychological outcomes in patients with gastroduodenal DGBIs. However, heterogeneity, risk of bias, and lack of statistical reporting were noted, indicating the need for more robust research and standardisation.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».