Comparing in-person to videoconference group cognitive behavioural therapy (CBT) for depressive disorders in an out-patient mood disorders clinic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Despite their considerable public health impact, most people with depressive disorders do not receive treatment due to barriers that limit access to high-quality care. Since the onset of the COVID-19 pandemic, depressive symptoms have sharply increased, and access-to-care barriers were magnified by physical distancing requirements. Videoconferencing is a virtual care modality that reduces access-to-care barriers and can be used to deliver cognitive behavioural therapy (CBT), an evidence-based treatment for depressive disorders. However, it is unclear whether videoconference CBT effectively decreases depressive symptoms, particularly in a group therapy format. Aim: This non-randomized study compared outcomes of group CBT for depressive disorders delivered via videoconference versus in-person. Method: Data on clinical outcomes (pre- and post-treatment depression, anxiety, and stress symptoms), treatment attendance, drop-out, and patient satisfaction were collected from adult outpatients of a mood disorders clinic who attended 14 weekly group CBT sessions either in-person (pre-pandemic; n =255) or via videoconference (during the pandemic; n =113). Results: Pre- to post-treatment decreases in depression, anxiety and stress symptoms did not differ between treatment modalities ( β =–.01–.06, p >.05). These effects were robust to patient-level factors (i.e. age, sex, co-morbidities, medication use). Moreover, videoconference group CBT was associated with higher attendance ( d =0.33) and lower drop-out (53% vs 70% of participants) compared with in-person group CBT. Conclusions: Videoconference group CBT for depressive disorders appears to be a promising and effective alternative to in-person CBT. However, these findings should be interpreted in light of the study’s non-randomized design and the potential confounding effects of the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».