Digital Cognitive Behavioural Therapy for Older Adults with symptoms of depression: a feasibility study (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Depressive symptoms are common among older adults and can significantly impact their quality of life. However, many older adults face barriers to accessing psychological treatment. Internet-based cognitive behavioral therapy (iCBT) is a promising alternative to face-to-face treatments, but its feasibility among older adults has been less extensively studied than in adult populations. OBJECTIVE: This study evaluated the feasibility of guided iCBT for adults aged 55 years and older with mild to moderate depressive symptoms recruited from the general population. METHODS: This study is a feasibility study with a single-group, pretest-posttest design (n=21), in which all participants received guided iCBT for 8 weeks. Assessments were conducted at baseline (T0) and after the intervention (T1). The primary outcome was feasibility, conceptualized as satisfaction, usability, engagement, and uptake of iCBT. Secondary outcome measures included depression severity, working alliance, and technical alliance. RESULTS: Participants were mostly highly educated (13/21, 61.9%), female (18/21, 85.7%), had an average age of 59.85 (SD 4.19; range 55-68) years, and reported moderate digital literacy. Feasibility outcomes indicated high satisfaction and engagement and moderate usability. Working alliance was rated as good by both participants and coaches, and technical alliance was rated as moderate by the participants. There was a nonsignificant modest decrease in depressive symptoms (Cohen d=0.47). Of the 20 participants who started the intervention, all completed the first 2 modules, but completion declined across the remaining 6 modules, with only 1 (5%) participant completing all modules. CONCLUSIONS: This study found that guided iCBT has the potential to be a feasible option for older adults experiencing depressive symptoms, with participants reporting generally positive satisfaction, moderate engagement, and a moderate therapeutic bond with their coaches. However, below-average usability ratings and a moderate technical alliance suggest that some aspects of the platform require improvement. Future research should focus on improving usability and adherence, as well as testing the intervention in a larger and more diverse population.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,004 | 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 ».