Comparing apples and oranges in youth depression treatments? A quantitative critique of the evidence base and guidelines
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Should a young person receive psychotherapy or medication for their depression and on what evidence do we base this decision? In this paper, we test the factors across modalities that may influence comparability between medication and psychotherapy trials. METHODS: We included 92 randomised controlled trials (RCTs) of psychotherapy and medication for child and adolescent depression (mean age 4-18 years). Using meta-analyses, we compared (a) participant characteristics and (b) trial characteristics in medication and psychotherapy trials. Lastly, we examined whether psychotherapy controls are well-matched to active conditions. RESULTS: Participants in medication RCTs had higher depression severity and were more frequently male compared with psychotherapy RCTs. There was a dramatic difference in the within-subject improvement due to placebo (SMD=-1.9 (95% CI: -2.1 to -1.7)) vs. psychotherapy controls (SMD=-0.6 (95% CI: -0.9 to -0.3)). Within psychotherapy RCTs, control conditions were less intensive on average than active conditions. CONCLUSIONS: Medication and psychotherapy RCTs differ on fundamental participant and methodological characteristics, thereby raising questions about their comparability. Psychotherapy controls often involve little therapist contact and are easy-to-beat comparators. These findings cast doubt on the confidence with which psychotherapy is recommended for youth depression and highlight the pressing need to improve the evidence base.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».