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Enregistrement W4411191521 · doi:10.1101/2025.06.09.25329249

Efficacy and Moderators of Mindfulness-Based Cognitive Therapy (MBCT) in ‘Difficult to Treat’ Depression: Protocol for a Systematic Review and Individual Patient Data Meta-Analysis of Randomised Controlled Trials

2025· review· en· W4411191521 sur OpenAlexaff
Thorsten Barnhofer, Maria Niemi, Johannes Michalak, Maria Velana, James Williams, Alberto Chiesa, Stuart J. Eisendrath, Kevin Delucchi, Zindel V. Segal, Mira B. Cladder-Micus, Anne Speckens, Ali Akbar Foroughi, Mauro Garcı́a-Toro, Jesús Montero‐Marín, Barnaby D. Dunn, Clara Strauss, Florian Ruths, Mary Ryan, Mathias Harrer

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos III
Mots-clésMeta-analysisMindfulness-based cognitive therapyMindfulnessRandomized controlled trialProtocol (science)Depression (economics)PsychotherapistPsychologySystematic reviewClinical psychologyMedicineCognitionCognitive therapyMEDLINEPsychiatryAlternative medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Introduction About 30% of depressed patients suffer from a protracted course in which the disorder continues to cause significant burden despite treatment efforts. While originally developed for relapse prevention, Mindfulness-Based Cognitive Therapy (MBCT) has increasingly been investigated in depressed patients with such ‘difficult-to-treat’ courses. This is a protocol for an individual participant data (IPD) meta-analysis aiming to determine efficacy and potential moderators of MBCT treatment effects in this group based on evidence from randomised controlled trials. Methods and analysis Systematic searches in PubMed, Web of Science, Scopus, PsycINFO, EMBASE, and the Cochrane Controlled Trials Register for randomised controlled trials were completed on 17 June 2024. Authors of identified studies have contributed IPD and data extractions have been completed. An update search will be conducted immediately before the start of data analyses. We will investigate the following outcomes: (a) self-reported and observer-reported severity of depression symptomatology, (b) remission, (c) clinically meaningful improvement and deterioration. One-stage and two-stage IPD meta-analyses will be conducted with one-stage models using the observed IPD from all studies simultaneously as the primary approach. One-stage IPD models will include stratified study intercepts and error terms as well as random effects to capture between-study heterogeneity. Moderator analyses will test treatment-covariate interactions for both individual patient level and study level characteristics. Ethics and dissemination The results will inform understanding of the use of MBCT in patients with current ‘difficult-to-treat’ depression and will contribute to arguments in favour of or against implementing MBCT as a treatment for this group. They will be published in a peer reviewed journal and made available to stakeholders in accessible formats. No local ethical review was necessary following consultation with the Ethics and Governance Board of the University of Surrey. Guidance on patient data storage and management will be adhered to throughout. PROSPERO registration number CRD42022332039 STRENGTHS AND LIMITATIONS OF THIS STUDY The chosen approach using IPD has several advantages over conventional meta-analyses including the possibility to assess whether individual participant level characteristics influence treatment effects with more specificity and power Limitations of the approach include the fact that inconsistencies across studies regarding the format and type of variables reported may restrict our ability to investigate moderators of treatment effects Transformation of outcome measures to a common metric across all studies may come with a small loss of information.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,087
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,127
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0870,127
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0080,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0270,041
Bibliométrie0,0110,010
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0090,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0610,008

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 Opus0,306
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,188 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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