Mind-body internet and mobile-based interventions for depression and anxiety in adults with chronic physical conditions: A systematic review of RCTs
Notice bibliographique
Résumé
This review summarizes the effectiveness of scalable mind-body internet and mobile-based interventions (IMIs) on depression and anxiety symptoms in adults living with chronic physical conditions. Six databases (MEDLINE, PsycINFO, SCOPUS, EMBASE, CINAHL, and CENTRAL) were searched for randomized controlled trials published from database inception to March 2023. Mind-body IMIs included cognitive behavioral therapy, breathwork, meditation, mindfulness, yoga or Tai-chi. To focus on interventions with a greater potential for scale, the intervention delivery needed to be online with no or limited facilitation by study personnel. The primary outcome was mean change scores for anxiety and depression (Hedges' g). In subgroup analyses, random-effects models were used to calculate pooled effect size estimates based on personnel support level, intervention techniques, chronic physical condition, and survey type. Meta-regression was conducted on age and intervention length. Fifty-six studies met inclusion criteria (sample size 7691, mean age of participants 43 years, 58% female): 30% (n = 17) neurological conditions, 12% (n = 7) cardiovascular conditions, 11% cancer (n = 6), 43% other chronic physical conditions (n = 24), and 4% (n = 2) multiple chronic conditions. Mind-body IMIs demonstrated statistically significant pooled reductions in depression (SMD = -0.33 [-0.40, -0.26], p<0.001) and anxiety (SMD = -0.26 [-0.36, -0.17], p<0.001). Heterogeneity was moderate. Scalable mind-body IMIs hold promise as interventions for managing anxiety and depression symptoms in adults with chronic physical conditions without differences seen with age or intervention length. While modest, the effect sizes are comparable to those seen with pharmacological therapy. The field would benefit from detailed reporting of participant demographics including those related to technological proficiency, as well as further evaluation of non-CBT interventions. Registration: The study is registered with PROSPERO ID #CRD42022375606.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».