Interpersonal problems as a predictor of treatment outcome in adult depression: An individual participant data meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Interpersonal problems are a fundamental feature of depression, but study-level meta-analyses of their association with treatment outcome have been limited by heterogeneity in primary studies' analyses and reported results. We conducted a pre-registered individual participant data meta-analysis (IPD-MA) to examine this relationship for adult depression. This meta-analytic strategy can reduce variability by standardizing data analysis across primary studies. We included studies examining the efficacy of five treatments for adult depression and assessing interpersonal problems at baseline. One-stage IPD-MA was conducted with three-level mixed models to determine whether baseline overall interpersonal distress, agency, and communion predicted depressive symptom level at post-treatment, 12-month, and 24-month follow-up. The moderating effect of treatment type was also investigated. Ten studies (including n = 1282 participants) met inclusion criteria. Only overall interpersonal distress was negatively related with outcomes at post-treatment ( γ = 0.11, CI 95 [0.06, 0.16], r = 0.11), 12-month follow-up ( γ = 0.17, CI 95 [0.08, 0.25], r = 0.17), and 24-month follow-up ( γ = 0.16, CI 95 [0.05, 0.26], r = 0.16), indicative of smaller effect sizes. The agency and communion dimensions were not significantly related to outcome. Treatment type did not significantly moderate interpersonal distress-outcome associations. Results show a small association between patient baseline overall interpersonal distress and subsequent depression treatment outcome in brief treatments for depression. Further studies might require to account for therapist effects. Registration number osf.io/u46t7 • Patients interpersonal distress predicted short and longer-term outcome in depression. • Interpersonal agency and communion were not related to outcome. • Individual data meta-analysis overcomes heterogeneity observed in primary studies.
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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) | 0,012 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».