Delivering online cognitive behavioural therapy to address mental health challenges in correctional workers: A randomized controlled trial (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Correctional workers (CWs), are frequently exposed to traumatic workplace events, placing them at higher risk of experiencing mental health disorders, including major depressive disorder (MDD), generalized anxiety disorder (GAD), and posttraumatic stress disorder (PTSD). Despite high prevalence of mental health challenges, CWs underutilize mental health services due to stigma, irregular work schedules, and accessibility issues. While cognitive behavioural therapy (CBT) is effective, it poses accessibility challenges. Electronic CBT (eCBT) offers a scalable, accessible alternative, but use among CWs remains underexplored. OBJECTIVE This study aimed to evaluate the efficacy of diagnosis-specific eCBT programs designed for CWs in reducing symptoms of MDD, GAD, and PTSD compared to treatment as usual (TAU). METHODS A randomized controlled trial (RCT) was conducted with 84 CWs in Ontario, assigned to either eCBT (n=40) or TAU (n=44). The eCBT program provided diagnosis-specific modules with synchronous personalized feedback from care providers over 12-weeks via the Online Psychotherapy Tool (OPTT). Symptom severity was measured at baseline, week-6, and post-treatment using validated scales for depression, anxiety, PTSD, and quality-of-life. Data analysis included paired samples t-tests, mixed linear models, and effect size calculations (Cohen's d). RESULTS The eCBT group exhibited significant reductions in symptom severity for depression, anxiety, and PTSD from baseline to post-treatment compared to TAU (p<0.01), with a moderate effect size (Cohen’s d=0.68). Symptom severity decreased by 61.37% for eCBT versus 23.29% in TAU. Mixed linear models confirmed a significant treatment-by-time interaction, favouring eCBT (p<0.01). However, no significant differences in quality-of-life improvements were observed between groups. CONCLUSIONS Diagnosis-specific eCBT programs are effective in reducing symptoms of depression, anxiety, and PTSD for CWs. The asynchronous, accessible format of eCBT addresses current key barriers. Future research should explore strategies to improve adherence and increase the accessibility of services for CWs. CLINICALTRIAL Clinicaltrials.gov (NCT04666974). INTERNATIONAL REGISTERED REPORT RR2-10.2196/30845
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».