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Enregistrement W7154288328 · doi:10.2196/86899

Deprexis for Veteran Depression: Feasibility, Acceptability, and Preliminary Efficacy in an Open-Label Pilot Trial (Preprint)

2025· article· en· W7154288328 sur OpenAlexvenueno aff
Rahel Pearson, Emma Harris, Allison Metts, Christopher G. Beevers, Paul N. Pfeiffer, Suzannah Creech

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPilot trialPilot programClinical trialMEDLINERandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Depression carries the highest burden of mental health-related disability in the United States. Approximately 13% of military veterans report elevated rates of depression. Despite the availability of evidence-based treatments for depression, nearly 50% of veterans in need of mental health care remain untreated. Internet-based interventions show promise in reducing this gap; however, there are currently no standard self-guided internet-based interventions for depressive symptoms in veterans. Deprexis is one such intervention that leverages cognitive behavioral therapy to target depressive symptoms. Objective: This pilot study evaluated the feasibility, acceptability, and preliminary effectiveness of Deprexis, a fully self-guided internet-based intervention for depression, in US military veterans with mild to severe depressive symptoms. Methods: This open-label pilot trial recruited 19 veterans with mild to severe depression (mean age 55.5, SD 8.2 y; baseline Quick Inventory of Depressive Symptomatology-Self-Report [QIDS-SR]: mean 16.2, SD 4.1) for an 8-week course of Deprexis, with self-report assessments at baseline, posttreatment (8 wk), and follow-up (16 wk). Primary outcomes included depressive symptoms (QIDS-SR), functional disability (World Health Organization Disability Assessment Schedule 2.0), and symptom-related disability (Sheehan Disability Scale). Feasibility was assessed through recruitment and retention rates, and acceptability was measured using validated questionnaires (Credibility and Expectancy Questionnaire and Client Satisfaction Questionnaire). Multilevel models examined change over time, with effect sizes calculated using pooled SDs from unconditional models. Results: Recruitment and retention targets were met, with 15 out of 19 (79%) participants meeting the adherence criteria (ie, ≥60 min of active program use). Of these, 14 participants completed posttreatment questionnaires and were included in the completer analyses. The program received a positive acceptability rating: of the 18 participants who completed follow-up assessments, 78% (n=14) rated services as good or excellent and 72% (n=13) were satisfied with the amount of help received. No safety concerns were reported. Among completers (n=14), QIDS-SR scores decreased from baseline to posttreatment (estimate -2.22, SE 1.44; P=.14; d=-0.54, 95% CI -1.07 to 0.13) and follow-up (estimate -2.85, SE 1.19; P=.02; d=-0.70, 95% CI -1.21 to -0.08) with moderate-to-large effect sizes. Effect sizes were similar in the total sample. Functioning (World Health Organization Disability Assessment Schedule 2.0) improved among completers at follow-up (estimate -8.09, SE 3.80; P=.045; d=-0.41, 95% CI -0.96 to -0.05). Disability (Sheehan Disability Scale) did not significantly improve from baseline to posttreatment or follow-up. Conclusions: This pilot trial demonstrates that Deprexis is feasible and acceptable for veterans with mild to severe depression, with preliminary evidence of effectiveness for depressive symptoms. The delayed emergence of functional improvements and sustained gains at follow-up support the potential of this scalable intervention. The results provide a strong foundation for the ongoing randomized controlled trial.

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)0,003
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 non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,370
Tête enseignante GPT0,583
Écart entre enseignants0,212 · 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 non 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
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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