Moderators of digital cognitive-behavioral therapy for youth with sickle cell disease pain: secondary analysis of a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Pain is the hallmark symptom of sickle cell disease (SCD). By adolescence, 20% of youth with SCD develop chronic SCD pain. Our randomized controlled trial found significant reductions in pain in youth receiving digital cognitive-behavioral therapy (CBT) vs education control. However, little is known about factors that moderate the effects of CBT in adolescents with SCD. This secondary data analysis aims to identify adolescent and family characteristics that moderate treatment effects on pain outcomes in 111 adolescents aged 12 to 18 with SCD (M = 14.9, SD = 1.9, girls = 59%) and their caregivers. Adolescents were randomly assigned to digital CBT (N = 57) or education control (N = 54). Digital CBT included separate content for parents/caregivers (ie, a website to learn problem-solving skills and behavioral and communication strategies) and youths (ie, a smartphone app and website to learn pain management skills). Outcomes were assessed at pretreatment, posttreatment (2 months), and follow-up (6 months). Potential moderators included pretreatment variables (ie, adolescent variables: age, executive functioning, anxiety, depression; parent variables: psychological distress, protective behaviors, family functioning). There was a significant overall effect modification on pain intensity outcomes from pretreatment parent psychological distress (P = 0.012), where CBT appeared more effective among those with elevated parental distress. Differential intervention effects were observed across multiple potential moderator groups, though most of these differences did not reach statistical significance. Our study underscores the importance of family factors in understanding the efficacy of digital CBT for adolescent SCD pain, pointing to the need for future research to optimize CBT through targeted family-focused strategies.
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 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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».