An examination of the suitability of cognitive behavioural therapy for patients with anxiety and depression
Bibliographic record
Abstract
Malgré les preuves que la thérapie cognitivo-comportementale (TCC) est un traitement efficace pour la dépression (par exemple, DeRubeis et al., 2005) et l'anxiété (par exemple, Hofmann & Smits, 2008), il existe une grande variabilité dans son efficacité. De plus, aucun prédicteur prétraitement de l'efficacité thérapeutique n'a pu être identifié malgré de nombreuses études scientifiques. Une approche possible permettant d'examiner la valeur de prédicteurs pré-traitements sur les résultats thérapeutiques est d'évaluer formellement l'applicabilité de la TCC pour les patients utilisant la suitability for short-term cognitive therapy scale ([SSCT]; Safran, Segal, Shaw, & Vallis, 1990). La thèse actuelle explore l'application de la TCC dans deux études prospectives et longitudinales sur les résultats thérapeutiques. Dans l'étude 1, on comptait 256 patients externes ayant reçu un diagnostic primaire de dépression ou d'anxiété qui ont été évalués en utilisant l'échelle SSCT et cotés, pour la sévérité des symptômes en pré-traitement et en post-traitement, à l'aide de l'échelle d'impression clinique globale (CGI, Guy, 1976). Les résultats des facteurs analysant l'échelle SSCT ont révélé deux facteurs sous-jacents: 1) la capacité de participation au processus de la TCC et 2) des attitudes pertinentes au processus de la TCC. Une analyse de régression subséquente a démontré que seulement la capacité de participation au processus de la TCC prédit uniquement une plus grande amélioration des symptômes après la TCC. L'étude 2 a examiné l'association entre les attentes de résultats positifs et l'évitement tels que mesurés par deux éléments de l'échelle SSCT, l'optimisme d'un résultat positif et les opérations de sécurité, respectivement. L'échantillon était composé de 51 patients diagnostiqués avec un trouble dépressif majeur qui, avant de suivre un traitement par la TCC, ont été évalués en utilisant l'échelle SSCT. Les patients ont également complété l'inventaire de dépression de Beck (IDB-II, Beck, Steer et Brown, 1996), avant et après le traitement. Une analyse de régression a révélé que pour les patients ayant un faible niveau d'attentes de résultats positifs, mais avec de plus bas niveaux d'évitement ont eu une plus grande amélioration après la TCC que ceux qui avaient des niveaux plus élevés d'évitement. Ensemble, les deux études rapportées dans cette thèse démontrent que non seulement l'évaluation formelle de l'applicabilité de le TCC fournit des informations prédisant le résultat du traitement, mais que des éléments spécifiques de l'évaluation de cette applicabilité peuvent être plus importants que d'autres, et interagir les uns avec les autres pour influencer le résultat. Cette connaissance peut être ainsi utilisée pour aider les cliniciens à prendre des décisions cliniques concernant les recommandations de traitement, et indique de possibles façons d'améliorer les résultats de la TCC.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".