Taking ACTion for anxiety and depression: A pilot study of a brief virtual Acceptance and commitment therapy group in primary care
Notice bibliographique
Résumé
Brief Acceptance and Commitment Therapy (ACT) interventions are well-suited to facilitate timely access to effective treatment for patients experiencing common mental health concerns. This study piloted a 4-session virtual ACT group for primary care patients experiencing symptoms of depression and anxiety ( n = 21). Changes in symptoms of depression and anxiety, psychological flexibility, and quality of life (QoL) were examined at post-treatment and at 1- and 3-month follow-up. At a group level, there were significant reductions in symptoms of depression for all time points and symptoms of anxiety were significantly reduced at 1- and 3-month follow-up. Measures of psychological flexibility and QoL were significantly improved at 1- and 3-month follow-up. Reliable change index scores revealed high proportions of individual improvement for depression and anxiety symptoms (56–83% across time points). Proportions of reliable change ranged from 25 to 50% for measures of psychological flexibility and QoL at 1- and 3-month follow-up. Overall, these results are comparable with previously reported rates of improvement for empirically supported treatments and provide preliminary evidence for the effectiveness of this brief ACT intervention delivered in a community setting. • Brief virtual ACT groups were effective in reducing depression and anxiety symptoms. • Reduction of symptoms of depression and anxiety was maintained at 3-month follow-up. • Psychological flexibility and quality of life were improved at follow-up. • Brief virtual ACT groups are feasible and efficient interventions in primary care. • Brief virtual ACT groups in primary care are an acceptable intervention for patients.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».