Predictors of study dropout in cognitive-behavioural therapy with a trauma focus for post-traumatic stress disorder in adults: An individual participant data meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Available empirical evidence on participant-level factors associated with dropout from psychotherapies for post-traumatic stress disorder (PTSD) is both limited and inconclusive. More comprehensive understanding of the various factors that contribute to study dropout from cognitive-behavioural therapy with a trauma focus (CBT-TF) is crucial for enhancing treatment outcomes. OBJECTIVE: Using an individual participant data meta-analysis (IPD-MA) design, we examined participant-level predictors of study dropout from CBT-TF interventions for PTSD. METHODS: A comprehensive systematic literature search was undertaken to identify randomised controlled trials comparing CBT-TF with waitlist control, treatment-as-usual or another therapy. Academic databases were screened from conception until 11 January 2021. Eligible interventions were required to be individual and in-person delivered. Participants were considered dropouts if they did not complete the post-treatment assessment. FINDINGS: The systematic literature search identified 81 eligible studies (n=3330). Data were pooled from 25 available CBT-TF studies comprising 823 participants. Overall, 221 (27%) of the 823 dropped out. Of 581 civilians, 133 (23%) dropped out, as did 75 (42%) of 178 military personnel/veterans. Bivariate and multivariate analyses indicated that military personnel/veterans (RR 2.37) had a significantly greater risk of dropout than civilians. Furthermore, the chance of dropping out significantly decreased with advancing age (continuous; RR 0.98). CONCLUSIONS: These findings underscore the risk of premature termination from CBT-TF among younger adults and military veterans/personnel. CLINICAL IMPLICATION: Understanding predictors can inform the development of retention strategies tailored to at-risk subgroups, enhance engagement, improve adherence and yield better treatment outcomes.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».