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Enregistrement W4414990781 · doi:10.1101/2025.10.07.25337533

Multilevel associations between skills use, engagement, and treatment outcome in self-guided internet-delivered dialectical behavior therapy for substance use disorders

2025· preprint· en· W4414990781 sur OpenAlexaff
Danielle Downie, Alexander R. Daros, Chelsey R. Wilks, Lena C. Quilty

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of WindsorUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindfulnessMultilevel modelDialectical behavior therapySubstance useRandomized controlled trialSubstance abuseMultilevel modellingComorbidity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Internet-delivered dialectical behavior therapy (iDBT) represents a scalable and accessible treatment approach for individuals with substance use disorders (SUDs), yet little is known about the mechanisms of change and the role of engagement in this format. This study examined within- and between-person associations between changes in skills-based constructs (mindfulness, DBT skills use, emotion dysregulation) and two treatment outcomes (SUD severity and functional disability) across a 12-week self-guided iDBT program. The moderating role of treatment engagement was also evaluated. 72 participants with past year SUDs were randomized to immediate or delayed iDBT and completed assessments at baseline and weeks 4, 8, and 12. Multilevel models were used to assess within- and between-person associations between skills and outcomes over time. Several indices of engagement were used including treatment acceptability, usability, and hours/days spent on iDBT. SUD severity and functional disability significantly decreased over the 12-week period. Within-person increases in emotion dysregulation were associated with higher SUD severity and disability, while higher levels of mindfulness between-persons were associated with lower disability. DBT skills were not significantly associated with outcomes. Greater within-person treatment acceptability (cognitive engagement) moderated reductions in SUD severity over time. Findings support the role of emotion dysregulation and mindfulness emerging as key correlates of treatment response. Treatment perceptions such as acceptability and usefulness may enhance outcomes, along with behavioural engagement. Future work should refine measurement of DBT skill acquisition and investigate longer-term functional impacts of digital DBT interventions. Author Summary In this study, we sought to understand potential mechanisms mechanisms of change in self-guided internet-delivered dialectical behavioural therapy (DBT) for individuals with substance use disorders. Using multilevel modeling, we evaluated the within- and between-person variation in three targets (mindfulness, DBT skills, and emotion dysregulation) over the treatment and follow-up period of 12 weeks and examined their association with treatment response (defined as substance use severity and functional disability). We then examined cognitive and behavioral facets of engagement as moderators of treatment response as well. With few DBT digital tools in existance, this study provides preliminary evidence that self-guided internet-delivered DBT tools can improve treatment targets similar to standard individual and group DBT formats. Overall, the study provides novel evidence on how several variables may enhance treatment outcome for individuals with substance use disorders, thereby informing future digital intervention trials.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,202
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
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