Leveraging Linked Ontario’s Health-administrative Data to Evaluate Internet-delivered Cognitive Behavioural Therapy (iCBT) in routine care
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveVirtual interventions show promise for meeting growing mental health (MH) service demands. In 2020, Ontario launched Internet-delivered Cognitive Behavioural Therapy (iCBT), an evidence-based, self-led, asynchronous intervention for anxiety and depression. While its efficacy has been demonstrated in randomized controlled trials, we examine its real-world reach and treatment completion in routine care. ApproachLinking iCBT records with health-administrative databases, we examined the characteristics (clinical, sociodemographic, health service use) of individuals receiving iCBT (via a pilot program), compared to fully-synchronous CBT (standard of care), ascertained who is more likely to receive either modality, and determined factors associated with treatment completion using Logistic regressions adjusted for sociodemographics, baseline depression (PHQ-9) and anxiety (GAD-7), and outpatient and acute MH-related service use one year prior to enrollment. ResultsAmong N=167 individuals receiving iCBT at the Centre for Addiction and Mental Health (Jan 2020-Aug 2021) and N=300 controls receiving fully-synchronous CBT via Ontario’s Structured Psychotherapy Program, we found that older individuals, those with lower baseline anxiety, and those with greater prior MH service use were more likely to receive iCBT. Intervention modality was the only significant predictor for treatment completion, with 51% lesser odds among iCBT clients (ORadjusted=0.49, 95%CI 0.31-0.76). ConclusionsWhile certain demographic characteristics differentiate iCBT recipients from those receiving standard CBT, treatment adherence is lower in self-led, asynchronous therapy. ImplicationsThis study examines iCBT in routine care and informs its wider implementation so it can reach the target population, ease access burdens, and improve MH service delivery. Future work will examine treatment effectiveness.
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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».