The Use of Text Messaging as an Adjunct to Internet-Based Cognitive Behavioral Therapy for Major Depressive Disorder in Youth: Secondary Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As an established treatment for major depressive disorder (MDD), cognitive behavioral therapy (CBT) is now implemented and assessed in internet-based formats that, when combined with smartphone apps, enable secure text messaging. As an adjunct to such internet-based CBT (ICBT) approaches, text messaging has been associated with increased adherence and therapeutic alliance. OBJECTIVE: This study analyzed data from the intervention arm of a randomized control trial evaluating 24-week ICBT for MDD (intervention arm) against standard-care psychiatry (waitlist control). The aim of this secondary analysis was to assess MDD symptom improvement in relation to the frequency and content of text messages sent by ICBT participants to Navigator-Coaches during randomized control trial participation. Higher text frequency in general and in 3 conceptual categories (appreciating alliance, alliance building disclosures, and agreement confirmation) was hypothesized to predict larger MDD symptom improvement. METHODS: Participants were young adults (18-30 years) from the Centre for Addiction and Mental Health. The frequencies of categorized texts from 20 ICBT completers were analyzed with respect to MDD symptom improvement using linear regression models. Texts were coded by 2 independent coders and categorized using content analysis. MDD symptoms were measured using the Beck Depression Inventory-II (BDI-II). RESULTS: Participants sent an average of 136 text messages. Analyses indicated that BDI-II improvement was negatively associated with text messaging frequency in general (β=-0.029, 95% CI -0.11 to 0.048) and in each of the 3 categories: appreciating alliance (β=-0.096, 95% CI -0.80 to 0.61), alliance building disclosures (β=-0.098, 95% CI -0.28 to 0.084), and agreement confirmation (β=-0.076, 95% CI -0.40 to 0.25). Altogether, the effect of text messaging on BDI-II improvement was uniformly negative across statistical models. More text messaging appeared associated with less MDD symptom improvement. CONCLUSIONS: The hypothesized positive associations between conceptually categorized text messages and MDD symptom improvement were not supported in this study. Instead, more text messaging appeared to indicate less treatment benefit. Future studies with larger samples are needed to discern the optimal use of text messaging in ICBT approaches using adjunctive modes of communication. TRIAL REGISTRATION: Clinical Trials.gov NCT03406052; https://www.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03406052.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».