Adaptation and evaluation of a digital dialectical behaviour therapy for youth at clinical high risk for psychosis: A protocol for a feasibility randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Youth at clinical high risk (CHR) for psychosis often experience emotional dysregulation, psychiatric symptoms, substance use, suicidality, and functional impairment. Dialectical behaviour therapy (DBT) is an evidence-based intervention that improves emotion regulation, clinical outcomes, and functioning across psychiatric populations. Digital adaptations (d-DBT) may enhance accessibility and engagement for CHR youth, but acceptability and potential benefits in this group are unknown. OBJECTIVE: To adapt d-DBT for CHR youth and evaluate the acceptability of delivering it to this population, as well as the feasibility of a larger-scale clinical trial. METHODS: This mixed-methods clinical trial has two phases. In Phase 1, d-DBT will be adapted for CHR youth in collaboration with a lived-experience youth advisory group. In Phase 2, an assessor-masked randomized controlled trial will compare d-DBT (n = 30) with treatment as usual (n = 30). The intervention consists of eight weekly modules, with primary outcomes assessing acceptability, usability, and trial feasibility. Secondary outcomes include changes in emotional dysregulation, psychiatric symptoms, substance use, suicidality, and functioning. CONCLUSIONS: We anticipate that d-DBT will be acceptable to CHR youth and that conducting a larger trial will be feasible. Preliminary findings may demonstrate improvements in emotion regulation, psychiatric symptoms, suicidality, and functioning. Results will guide further refinement of the intervention and inform the design of a confirmatory clinical trial. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov #NCT06928935.
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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 | 0,071 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,013 |
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 ».