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Enregistrement W4412162150 · doi:10.1037/pst0000586

A randomized controlled trial of emotionally focused individual therapy (EFIT) for depression and anxiety.

2025· article· en· W4412162150 sur OpenAlexaff
Stephanie A. Wiebe, Susan M. Johnson, Robert Allan, T. Leanne Campbell, Paul S. Greenman, David R. Fairweather, Mariam R. Ismail, Giorgio A. Tasca

Notice bibliographique

RevuePsychotherapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversité du Québec en OutaouaisSaint Paul University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAnxietyRandomized controlled trialPsychotherapistClinical psychologyDepression (economics)PsychiatryMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

= 12.28). Sixty-three percent identified as women, and 37% identified as male. In terms of ethnicity, 73% identified as White, 1.3% as Black, 7.7% as Southeast Asian, 7.7% as East Asian, 3.8% as Latinx, and 2.6% as First Nation. Participants completed the Outcome Questionnaire-30.2, the Patient-Reported Outcomes Measurement Information System (PROMIS)-Depression scale, and the PROMIS-Anxiety scale. Multilevel modeling results confirmed a significant difference in growth curves between the treatment group and controls on all measures. Follow-up analyses demonstrated significant reductions in symptom distress (Outcome Questionnaire-30.2) and symptoms of depression and anxiety (PROMIS-Depression and PROMIS-Anxiety) across 15 weeks. Overall, the results of this study suggest that EFIT leads to significant symptom reduction among people with depression and anxiety. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,622

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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