Satisfaction, engagement, and outcomes in internet-delivered cognitive behaviour therapy adapted for people of diverse ethnocultural groups: an observational trial with benchmarking
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Depression and anxiety are the most common mental health disorders worldwide. Internet-Delivered Cognitive Behaviour Therapy (ICBT) can reduce barriers to care to broad cross sections of the population. However, People of Diverse Ethnocultural Backgrounds (PDEGs) other than White/Caucasian underutilize mental health services and are under represented in clinical trials of psychological interventions. Methods: To address this research gap we adapted an evidence-based ICBT program for PDEGs. The current pilot study explores the engagement, satisfaction, and effectiveness in the adapted ICBT program by PDEGs (N=41) when benchmarked against a sample of PDEGs (N=134) who previously completed a non-adapted version of the ICBT program. Results: = 1.24, 95% CI [0.69, 1.79] were found for depression and anxiety, respectively. Further, 81.8% of the PDEGs who received the adapted ICBT reported overall satisfaction, 90.9% reported increased confidence in managing symptoms, and 70.7% completed majority of the psychoeducational lessons in the ICBT program. Conclusion: No statistically significant differences in the clinical outcomes, engagement, and satisfaction were found between the pilot study and benchmark sample. Future directions for ICBT research with PDEGs are described. Clinical trial registration: https://beta.clinicaltrials.gov/study/NCT05523492, identifier NCT05523492.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».