MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4399576992 · doi:10.2196/56691

Long-Term Effects of Internet-Based Cognitive Behavioral Therapy on Depression Prevention Among University Students: Randomized Controlled Factorial Trial

2024· article· en· W4399576992 sur OpenAlexvenueno aff
Yukako Nakagami, Teruhisa Uwatoko, Tomonari Shimamoto, Masatsugu Sakata, Rie Toyomoto, Kazufumi Yoshida, Yan Luo, Nao Shiraishi, Aran Tajika, Ethan Sahker, Masaru Horikoshi, Hisashi Noma, Taku Iwami, Toshi A. Furukawa

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintThe InternetPsychologyDepression (economics)Cognitive behavioral therapyCognitionPsychotherapistClinical psychologyMedicinePsychiatryComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Internet-based cognitive behavioral therapy (iCBT) shows promise in the prevention of depression. However, the specific iCBT components that contribute to its effectiveness remain unclear. Objective: We aim to evaluate the effects of iCBT components in preventing depression among university students. Methods: Using a smartphone cognitive behavioral therapy (CBT) app, we randomly allocated university students to the presence or absence of 5 different iCBT components: self-monitoring, behavioral activation, cognitive restructuring, assertiveness training, and problem-solving. The active intervention lasted 8 weeks but the app remained accessible through the follow-up. The primary outcome was the onset of a major depressive episode (MDE) between baseline and the follow-up after 52 weeks, as assessed with the computerized World Health Organization Composite International Diagnostic Interview. Secondary outcomes included changes in the 9-item Patient Health Questionnaire, 7-item General Anxiety Disorder, and CBT Skills Scale. Results: During the 12-month follow-up, 133 of 1301 (10.22%) participants reported the onset of an MDE. There were no significant differences in the incidence of MDEs between the groups with or without each component (hazard ratios ranged from 0.85, 95% CI 0.60-1.20, for assertiveness training to 1.26, 95% CI 0.88-1.79, for self-monitoring). Furthermore, there were no significant differences in the changes on the 9-item Patient Health Questionnaire, 7-item General Anxiety Disorder, or for CBT Skills Scale between component allocation groups. However, significant reductions in depression and anxiety symptoms were observed among all participants at the 52-week follow-up. Conclusions: In this study, we could not identify any specific iCBT components that were effective in preventing depression or the acquisition of CBT skills over the 12-month follow-up period, but all participants with and without intervention of each iCBT component demonstrated significant improvements in depressive and anxiety symptoms. Further research is needed to explore the potential impact of frequency of psychological assessments, nonspecific intervention effects, natural change in the mental state, and the baseline depression level.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,412 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Mental Health→Même sujetDigital Mental Health Interventions→Travaux en français237 207→