Machine Learning-based Classification of Symptom Clusters and Online CBT
Ориентир для пациента и семьи
Простыми словами
Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.
- Что изучают
- В протоколе указаны: problem solving therapy, control group.
- Кому может быть актуально
- Состояния в реестре: Depression and Anxiety Symptom. Базовые параметры: 18 лет — 64 лет · Все.
- Что важно проверить
- Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
- Где проводится
- Китай
- Следующий шаг
- Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →
Не всё понятно в терминах? Прочитайте наш гид для пациентов →
Официальное название
Machine Learning-based Classification of Symptom Clusters and Matched Online Cognitive Behavior Intervention for Depression Symptom and Anxiety Symptom
Обзор
To breakthrough the bottleneck identified, we will conduct a cross-sectional study to develop a symptom clustering model for depression and anxiety. A wide range of statistical methods as well as machine learning approaches were explored, and a cohesive hierarchical clustering algorithm will be used. After developing the model, a symptom-matched intervention program based on problem solving therapy will be formulated. We are supposed to examine whether its use for personalizing symptom-matched psychological treatment can lead to improved patient outcomes, compared with usual care. This project is expected to provide a new and precise method for the emotion management, which will provide a standardized intervention pathway combining screening with treatment for the management of depression symptom and anxiety symptom. A preciser intervention matched to individual symptoms may provide important insight in improving patient outcome as well as a standardized mood management pathway targeting to the early detection and intervention for community residents.
Вмешательства
- Поведенческое problem solving therapy
Problem-solving therapy-based holistic emotion management interventions matched to individual symptoms - Другое control group
Routine psychological care and guidance on mood management
Первичные конечные точки
- The Patient Health Questionnaire (PHQ-9) [Срок оценки: Baseline, week 1, week 2, week 3, week 4, week 5, week 6, week 7, week 8, week 12, week 20, week 32]
- GAD-7 [Срок оценки: Baseline, week 1, week 2, week 3, week 4, week 5, week 6, week 7, week 8, week 12, week 20, week 32]
Вторичные конечные точки (3)
- PSQI [Срок оценки: Baseline, week 1, week 4, week 6, week 8, week 12, week 20, week 32]
- WHODAS 2.0 [Срок оценки: Baseline, week 1, week 4, week 6, week 8, week 12, week 20, week 32]
- EQ-5D-5L [Срок оценки: Baseline, week 1, week 4, week 6, week 8, week 12, week 20, week 32]
Критерии участия
Критерии включения
- Aged between 18 and 64 years. PHQ-9 ≥10 and/or GAD-7 ≥8 at baseline assessment defined as the threshold for caseness.
Критерии исключения
- People will be excluded if they meet any of the following criteria:
- They are receiving psychological therapy during an interview for any mental health issue;
- currently acutely suicidal or have attempted suicide in the past 2 months, as indicated by PHQ-9 item 9;
- cognitively impaired or diagnosed with bipolar disorder or psychosis or experiencing psychotic symptoms; d) dependent on alcohol or drugs; e) living with an unstable or acute medical illness that would interfere with trial participation.
Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.
Здоровые добровольцы: Нет
Дизайн исследования
- Распределение
- Рандомизированное
- Модель
- Параллельные группы
- Маскирование
- Двойное слепое
- Основная цель
- Поддерживающая терапия
Центры проведения
Китай · 1 центр
- Renmin Hospital of Wuhan University — Ухань
Идентификаторы
NCT: NCT06350201 · KY2024.0124.02