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Enregistrement W4416711854 · doi:10.2196/65867

Transdiagnostic Cognitive Control Training for Patients Waiting for Outpatient Psychotherapy: Randomized Clinical Trial

2025· article· en· W4416711854 sur OpenAlexvenueno aff
Maximilian Blomberg, Lisa Oberender, Ernst H. W. Koster, Timo Brockmeyer

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGeorg-August-Universität Göttingen
Mots-clésRandomized controlled trialCognitionCognitive trainingAnxietyDistressmHealthCognitive behavioral therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Various mental disorders are associated with impaired cognitive control, which is crucial for effective emotion regulation. Cognitive control training has demonstrated promise in enhancing emotion regulation and alleviating distress in disorders characterized by repetitive negative thinking, such as depression and anxiety. Objective: Given the importance of cognitive control and emotion regulation across mental disorders, this study investigates the efficacy of a mobile cognitive control training in a transdiagnostic outpatient sample awaiting psychotherapy. Methods: In this randomized clinical superiority trial with 2 parallel arms, 80 patients with various mental disorders from an outpatient waiting list received either 10 sessions of mobile cognitive control training using the Paced Auditory Serial Addition Test (PASAT) or an active control training using a speed of response task. The primary outcome was mental distress, measured by the Hopkins Symptom Checklist-11 (HSCL-11). Secondary outcomes included measures of cognitive control, rumination, repetitive negative thinking, difficulties in emotion regulation, cognitive emotion regulation, and disorder-specific symptoms. Outcomes were measured at baseline, post training, and at 3-month and 6-month follow-up. Results: Contrary to our primary hypothesis, cognitive control training was not superior in improving global mental distress directly after training (B=-.03, 95% CI -0.21, 0.16; t179.60=-0.26; P=.80; d=-0.04, 95% CI -0.35, 0.28); however, it led to greater improvements in cognitive control (B=-0.56, 95% CI -0.59,-0.54; z=-18.02; P<.001; d=-1.23, 95% CI -1.30,-1.20). This effect was similar at the 3-month and 6-month follow-up. Furthermore, at 3-month follow-up, cognitive control training resulted in fewer difficulties in emotion regulation (B=4.73, 95% CI 0.52, 9.12; t177.99=2.09; P=.04; d=0.34, 95% CI 0.04, 0.65), and anxiety symptoms (B=2.94, 95% CI 0.38, 5.82; t66.51=2.09; P=.04; d=0.70, 95% CI 0.09, 1.38), although the latter refers to a small subsample of patients with anxiety disorders. At 6-month follow-up, cognitive control training led to more adaptive cognitive emotion regulation (B=-5.18, 95% CI -9.74,-0.41; t180.90=-2.16; P=.03; d=-0.40, 95% CI -0.75,-0.03), and less social anxiety (B=2.00, 95% CI 0.14, 3.81; t43.43=2.08; P=.04; d=0.66, 95% CI 0.05, 1.24). The groups did not differ in any other outcome at any point in time. Conclusions: This study is the first to assess the efficacy of a mobile cognitive control training using the PASAT in a transdiagnostic outpatient sample. There was no evidence for the training's efficacy on global mental distress and only weak evidence for the superiority in measures of emotion regulation and anxiety at follow-ups. Potential mediating pathways and moderating factors, such as the number of training sessions, should be investigated in larger studies.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,148
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,376 · 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'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

Citations0
Publié2025
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