Comparison of the Efficacy Between Standard Measurement-Base Care (MBC) and Enhanced MBC for Major Depressive Disorder: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Yuru He,1,2 Xing Wang,1,2 Zuowei Wang,3,4 Ping Zhang,5 Xiaojia Huang,3,4 Meihong Yu,5 Jill K Murphy,6 Erin E Michalak,6 Jing Liu,6 Tao Yang,1,2 Xiaorui Yang,7 Yiru Fang,1,8,9 Raymond W Lam,6 Jun Chen1,2 1Clinical Research Center, Shanghai Mental Health Center, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, People’s Republic of China; 2Shanghai Key Laboratory of Psychotic Disorders, Shanghai, People’s Republic of China; 3Division of Mood Disorders, Shanghai Hongkou Mental Health Center, Shanghai, People’s Republic of China; 4Clinical Research Center for Mental Health, School of Medicine, Shanghai University, Shanghai, People’s Republic of China; 5Fengxian District Mental Health Center, Shanghai, People’s Republic of China; 6Department of Psychiatry, University of British Columbia, Vancouver, Canada; 7Department of Psychology, Shanghai Sixth People’s Hospital Affiliated to Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, People’s Republic of China; 8Department of Psychiatry & Affective Disorders Center, Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, People’s Republic of China; 9CAS Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology, Shanghai, People’s Republic of ChinaCorrespondence: Jun Chen, Clinical Research Center, Shanghai Mental Health Center, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, 200030, People’s Republic of China, Tel +86 21-34773367, Email doctorcj2010@gmail.com Raymond W Lam, Department of Psychiatry, University of British Columbia, 2255 Wesbrook Mall, Vancouver, BC, V6T 2A1, Canada, Tel +1 604-822-7325, Email r.lam@ubc.caPurpose: To validate the efficacy of enhanced measurement-based care against standard measurement-based care in patients with major depressive disorder.Patients and Methods: In this pilot study of an ongoing multicenter cluster randomized controlled trails, 160 patients diagnosed with major depressive disorder were enrolled from 2 mental health centers, with a plan to include 12 centers in total. One hundred patients engaged in a six-month evaluation using a technology-enhanced measurement-based care tool, including assessments of clinical symptoms, side effects, and functionality at baseline, two months, four months and six months. Simultaneously, the remaining 60 patients underwent standard paper-based measurement-based care, utilizing the same set of scales over the same six-month period, with assessments at the same time points.Results: Patients utilizing the enhanced measurement-based care tool demonstrated a significantly higher reduction rate in PHQ-9 scores compared to those using standard paper-based measurement-based care during the two-month follow-up. Additionally, a notable positive correlation was observed between the frequency of enhanced measurement-based care tool usage and the quality of life during the two-month follow-up.Conclusion: Enhanced measurement-based care has the effect of reducing depressive symptoms. Our study emphasized that using enhanced measurement-based care via smartphones is a feasible tool for patients with major depressive disorder. Our future study, including results from additional research centers, may further validate the effectiveness of enhanced measurement-based care.Keywords: major depressive disorder, measurement-based care, enhanced measurement-based care, smartphone-based intervention
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».