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Enregistrement W4406856716 · doi:10.2196/66715

Effectiveness of Video Teletherapy in Treating Obsessive-Compulsive Disorder in Children and Adolescents With Exposure and Response Prevention: Retrospective Longitudinal Observational Study

2025· article· en· W4406856716 sur OpenAlexaff
Jamie D. Feusner, Nicholas R. Farrell, Mia Nuñez, Nicholas Lume, Catherine W. MacDonald, Patrick B. McGrath, Larry Trusky, Stephen M. Smith, Andreas Rhode

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueObsessive-Compulsive Spectrum Disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Observational studyAnxietyIntervention (counseling)Clinical psychologyLongitudinal studyMedicineExposure and response preventionPsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: An effective primary treatment for obsessive-compulsive disorder (OCD) in children and adolescents as well as adults is exposure and response prevention (ERP), a form of intervention in the context of cognitive-behavioral therapy. Despite strong evidence supporting the efficacy and effectiveness of ERP from studies in research and real-world settings, its clinical use remains limited. This underuse is often attributed to access barriers such as the scarcity of properly trained therapists, geographical constraints, and costs. Some of these barriers may be addressed with virtual behavioral health, providing ERP for OCD through video teletherapy and supplemented by app-based therapeutic tools and messaging support between sessions. Studies of teletherapy ERP in adults with OCD have shown benefits in research and real-world settings in both small and large samples. However, studies of teletherapy ERP in children and adolescents thus far have been in small samples and limited to research rather than real-world settings. OBJECTIVE: This study reports on the real-world effectiveness of teletherapy ERP for OCD in the largest sample (N=2173) of child and adolescent patients to date. METHODS: Children and adolescents with OCD were treated with live, face-to-face video teletherapy sessions, with parent or caregiver involvement, using ERP. Assessments were conducted at baseline, after 7-11 weeks, and after 13-17 weeks. Additionally, longitudinal assessments of OCD symptoms were performed at weeks 18-30, 31-42, and 43-54. We analyzed longitudinal outcomes of OCD symptoms, depression, anxiety, and stress using linear mixed models. RESULTS: Treatment resulted in a median 38.46% (IQR 12.50%-64.00%) decrease in OCD symptoms at 13-17 weeks, and 53.4% of youth met full response criteria at this point. Improvements were observed in all categories of starting symptom severity: mild (median 40.3%, IQR 8.5%-79.8%), moderate (median 38.4%, IQR 13.3%-63.6%), and severe (median 34.1%, IQR 6.6%-58.5%). In addition, there were significant reductions in the severity of depression, anxiety, and stress symptoms. The median amount of therapist involvement was 13 (IQR 10.0-16.0) appointments and 11.5 (IQR 9.0-15.0) hours. Further, symptom improvements were maintained or improved upon in the longitudinal assessment periods of weeks 18-30, 31-42, and 43-54. CONCLUSIONS: These results show that remote ERP treatment, assisted by technology, can effectively improve both core OCD and related depression, anxiety, and stress symptoms in children and adolescents with OCD in a real-world setting. Notable outcomes were achieved in a relatively small amount of therapist time, demonstrating its efficiency. Demonstrating the usefulness of a delivery format that overcomes several traditional barriers to treatment, these findings have implications for widespread dissemination of accessible, evidence-based care for children and adolescents with OCD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,382 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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