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Enregistrement W7156310763 · doi:10.2196/76028

Efficacy of a CBT-Based Online Self-Help Group for Depression and Suicide Ideation: Randomized Controlled Trial (Preprint)

2025· article· en· W7156310763 sur OpenAlexvenueno aff
Minkyung Yim, Haeun Kim, Soo‐Eun Lee, Eunjin Jo, Ji‐Won Hur

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialDepression (economics)Suicide preventionPoison controlOccupational safety and healthSuicide attemptInjury preventionHuman factors and ergonomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Despite the high prevalence of depressive disorders, access to effective treatment remains limited due to financial, geographic, and social barriers. Online self-help groups offer a promising and scalable form of peer-based support beyond traditional clinical settings. Integrating cognitive behavioral therapy (CBT) techniques such as cognitive restructuring and behavioral activation into self-help groups may enhance their effectiveness. Objective: This study evaluated the efficacy of a cognitive behavioral therapy-based online self-help group (COS) that integrates structured CBT techniques with peer-led group support as a low-intensity intervention for individuals with depressive symptoms. A randomized controlled trial (RCT) comparing COS with a CBT-based mobile application was conducted. Additionally, a separately recruited waitlist control group was included as a supplementary comparison condition. Methods: Participants were recruited online. After eligibility screening via a structured clinical interview, participants were randomly assigned to a COS group (n=79) or a CBT-based mobile application group (n=39). An additional waitlist control group (n=48) was recruited separately during the second phase of the study. The COS intervention involved 7 videoconferencing sessions that incorporated peer-led group discussions, sharing lived experiences, and core CBT techniques such as cognitive restructuring. The primary outcome measure was depressive symptoms, assessed using the Beck Depression Inventory-II, and the secondary outcome was suicidal ideation, estimated using the Beck Scale for Suicide Ideation, measured at baseline, postintervention, and 3-month follow-up. Linear mixed models were used to evaluate group × time interaction effects. Reliable change indices were also calculated to assess clinical significance. All statistical tests were 2-tailed. Results: Among participants assigned to the COS group, 61% (48/79) completed all 7 sessions, and 84% (66/79) attended 5 or more sessions. A significant time × group interaction was observed for depressive symptoms (F4,288.47=7.23, P<.001). The COS group exhibited a substantial reduction in depressive symptoms from baseline to postintervention (t285.76=10.77, two-tailed; P<.001), with a large within-group effect size (d=1.38); this improvement was maintained at the 3-month follow-up. Suicidal ideation also significantly decreased in the COS group (t277.11=4.55, two-tailed; P<.001), with sustained effects at follow-up. Clinically meaningful improvement in depressive symptoms, as defined by the reliable change index, was observed in 75% (56/75) of COS participants. While both the COS and app-based CBT groups achieved comparable reductions in depressive symptoms, only the COS group demonstrated a significant reduction in suicidal ideation. Conclusions: This RCT provides evidence that a structured, CBT-informed online self-help group can reduce depressive symptoms and suicidal ideation. The COS program offers a scalable, accessible alternative to traditional therapy, particularly in settings with limited access to mental health professionals.

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)0,002
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 randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,002

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,401 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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