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Enregistrement W4403897146 · doi:10.1017/cjn.2024.287

Randomized Trial of Self-Guided, Internet-Based, Cognitive Behavior Therapies for Migraine

2024· article· en· W4403897146 sur OpenAlexaffvenue
Anna Huguet, Sharlene Rozario, William Chaplin, Margaret V. McDonald, Lori Wozney, Ana Marissa Lagman‐Bartolome, Ian M. Kronish, Allan Purdy, Jennifer Stinson, Patrick J. McGrath

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMigraine and Headache Studies
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenWomen's College HospitalLondon Health Sciences CentreSickKids FoundationDalhousie UniversityUniversity of TorontoWestern UniversityIzaak Walton Killam Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialMedicinePsychoeducationRandomizationPsychological interventionMigrainePhysical therapyPsychologyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Background: Self-guided Internet-based cognitive behavior therapy (iCBT) for migraine interventions could improve access to care, but there is poor evidence of their efficacy. Methods: A three-arm randomized controlled trial compared: iCBT focused on psychoeducation, self-monitoring and skills training (SPHERE), iCBT focused on identifying and managing personal headache triggers (PRISM) and a waitlist control. The primary treatment outcome was a ≥ 50% reduction in monthly headache days at 4 months post-randomization. Results: 428 participants were randomized (mean age = 30.1). 240 participants (56.2%) provided outcome data at 4 months. Intention-to-treat (ITT) analysis with missing data imputed demonstrated that the proportion of responders with a ≥ 50% reduction was similar between combined iCBTs and waitlist (48.5/285, 17% vs. 16.6/143, 11.6%, p = 0.20), but analysis of completers showed both iCBT programs to be superior to the waitlist (24/108, 22.2% vs. 13/113, 11.5%, p = 0.047). ITT analysis with missing data imputed showed no difference between the two iCBTs (SPHERE: 24.8/143, 17.3% vs. PRISM: 23.7/142, 16.7%, p = 0.99). Uptake rates of the iCBTs were high (76.9% and 81.69% logged in at least once into SPHERE and PRISM, respectively), but adherence was low (out of those who logged in at least once, 19.01% [21/110] completed at least 50% modules in SPHERE and 7.76% [9/116] set a goal for trying out a given trigger-specific recommendation in PRISM). Acceptability ratings were intermediate. Conclusions: Self-guided iCBTs were not found to be superior in our primary ITT analysis. Low adherence could explain the lack of effects as completer analysis showed effects for both interventions. Enhancement of adherence should be a focus of future research.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
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 recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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