デジタル認知行動療法（dCBT）は、心理的ケアへのアクセスを拡大するための補完的なセルフヘルプツールから、臨床的に意義のある介入へと進化してきたが、既存の文献には、単一の「平均的な」効果を超えた、より微細な理解が欠けている。これまでのメタ分析では、多様なデジタル介入を総括してしまっていることが多く、その結果、提供形式、診断の特異性、人的サポートのレベル、および比較対象の厳格さによって生じる重要な差異が不明瞭になっていた。2020年以降に発表された最近のランダム化比較試験（RCT）は、能動的な心理教育比較群、文化的に適応させたプログラム、およびCBT構成要素の要因設計を含む、より複雑なデザインを導入している。しかし、これらの新しい研究には顕著な異質性が認められ、大きな効果を示すものもあれば、緩やかな改善や高い脱落率を報告するものもある。本研究が取り組む中心的な問題は、dCBTの統合された有効性が異なるコンテキスト間で堅牢なものなのか、それとも「平均的な」効果が、異なるサブグループ（例：疾患特異的プログラム vs 移行的プログラム）や研究デザイン（例：待機リスト vs 能動的コントロール）を混合したことによる人工的な産物であるのかという点である。
統計解析： 研究間の分散（τ2）に対して、制限付き最大尤度法（REML）を用いた個別のランダム効果モデルを推定した。研究数（k=8 per outcome）が少なく、潜在的な異質性を考慮し、信頼区間にはHartung–Knapp調整を適用した。異質性はCochranのQ、I2、および95%予測区間を用いて評価した。
感度分析： 予測された2つの感度分析を実施し、統合された推定値の堅牢性を検証した：
抑うつ： 極めて高い事後欠損（介入群で約80%の脱落）があったSalamanca-Sanabria et al. (2020) の試験を除外。
不安： より広範なdCBT試験がより均質な効果を示すかどうかを判断するため、2つの高効果な全般性不安障害（GAD）専門プログラム（Carl et al., 2020; Parsons et al., 2025）を除外。
抑うつ： 主要モデルは、中程度の統合された便益（g=0.49, 95% CI 0.32–0.66; I2=54.6%）を示した。95%予測区間（0.09–0.89）は正の範囲に留まっており、さまざまな設定において有益な効果があることを示唆している。高脱落率のコロンビアの試験を除外すると、異質性はI2=0.0%に低下し、効果は依然として臨床的に意味のあるレベルであった（g=0.44, 95% CI 0.32–0.56）。
不安： 主要モデルは、より大きな統合効果（g=0.70, 95% CI 0.39–1.01）を示したが、高い異質性（I2=84.6%）を伴っていた。極めて重要なことに、95%予測区間（-0.19 to 1.59）はゼロを跨いでおり、大きな平均効果がすべての集団において大きな効果を保証するわけではないことを示している。
異質性の要因： 高い異質性は、非常に大きな効果（d>1.0）を報告した2つのGAD専門プログラム（Carl et al., 2020; Parsons et al., 2025）によって引き起こされた。
感度分析の結果： これら2つの専門家による試験を除外すると、不安の統合効果は中程度の大きさに収束し（g=0.53, 95% CI 0.38–0.68）、異質性は無視できるレベルとなった（I2≈0.0%）。
バイアスリスクとデザイン： レビューでは、ランダム化は概して適切に記述されているものの、行動介入において参加者のブラインド化（目隠し）はほとんど不可能であることが指摘された。自己報告によるアウトカムは、特に待機リスト対照試験において、期待効果の影響を受けやすい。しかし、能動的な心理教育比較群（例：Parsons et al., 2025）を用いた試験や、評価者がブラインド化された試験は、増分的な有効性のより強い証拠を提供した。