Treatment Without Cost? Effects and Side Effects of an Internet-Based Intervention for Depression: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Internet-based interventions for depression are increasingly integrated into health care due to their effectiveness, availability, and cost-effectiveness. However, negative effects have largely been ignored. Objective: This study aimed to evaluate both positive and negative effects of an unguided intervention. Methods: In total, 303 participants were analyzed using mixed models for repeated measures to assess changes in depressive symptoms via Beck Depression Inventory-II (primary outcome) after 12 weeks compared to waitlist controls with care as usual. Secondary endpoints included depressive symptoms (Patient Health Questionnaire-9 [PHQ-9]), self-esteem, and quality of life. Negative effects were evaluated using the positive and negative effects of psychotherapy scale for internet-based interventions (PANEPS-I). Moderation analyses were conducted to explore influential effects on treatment outcomes. Results: The intervention group showed greater reduction in depressive symptoms compared to controls, with small to medium effect sizes (g=0.30-0.42) with averaged 14 logins. Although improvements in self-esteem and quality of life were not observed in intention-to-treat analyses, the completer sample indicated higher self-esteem in the intervention group. Negative effects were reported by 22% (22/100) to 68% (66/97), with the highest rates for program-related effects (eg, not addressing personal problems). No moderation effects were identified. Conclusions: The intervention effectively reduces depressive symptoms. Although negative effects were present, they did not impact treatment outcome, tentatively suggesting that overall benefits may outweigh the negative effects for users.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| 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 | 0,004 | 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 ».