Stratified Care in Cognitive Behavioural Therapy: A Comparative Evaluation of Predictive Modelling Approaches for Individualized Treatment: La stratification des soins pour l’orientation vers une thérapie cognitivo-comportementale: une évaluation comparative des approches de modélisation prédictive pour un traitement individualisé
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In response to high demand and prolonged wait times for cognitive behavioural therapy (CBT) in Ontario, Canada, we developed predictive models to stratify patients into high- or low-intensity treatment, aiming to optimize limited healthcare resources. METHOD: = 953) from Ontario Shores Centre for Mental Health Sciences (January 2017-2021), we estimated four binary outcome models to assign patients into complex and standard cases based on the probability of reliable improvement in Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) and Generalized Anxiety Disorder-7 (GAD-7) scores. We evaluated two choices of cut-offs for patient complexity assignment: models at an ROC (receiver operating characteristic)-derived cut-off and a 0.5 probability cut-off. Final model effectiveness was assessed by assigning treatment intensity (high-intensity or low-intensity CBT) based on the combined performance of both GAD-7 and PHQ-9 models. We compared the treatment assignment recommendations provided by the models to those assigned by clinical assessors. RESULTS: The predictive models demonstrated higher accuracy in selecting treatment modality compared to provider-assigned treatment selection. The ROC cut-off achieved the highest prediction accuracy of case complexity (0.749). The predictive models exhibited large sensitivity and specificity trade-offs (which influence the rates of patient assignment to high-intensity CBT) despite having similar accuracy statistics (ROC cut-off = 0.749, 0.5 cut-off = 0.690), emphasizing the impact of cut-off choices when implementing predictive models. CONCLUSIONS: Overall, our findings suggest that the predictive model has the potential to improve the allocation of CBT services by shifting incoming clients with milder symptoms of depression to low-intensity CBT, with those at highest risk of not improving beginning in high-intensity CBT. We have demonstrated that models can have significant sensitivity and specificity trade-offs depending on the chosen acceptable threshold for the model to make positive predictions of case complexity. Further research could assess the use of the predictive model in real-world clinical settings. PLAIN LANGUAGE SUMMARY TITLE: Stratified Care in Cognitive Behavioural Therapy: A Comparative Evaluation of Predictive Modeling Approaches for Individualized Treatment.
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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 | 0,043 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».