Personalizovaná prevence deprese v primární péči

Hlavním cílem je navrhnout, vyvinout a vyhodnotit personalizovanou intervenci k prevenci nástupu deprese založenou na informačních a komunikačních technologiích (ICT), algoritmech prediktivních rizik a systémech pro podporu rozhodování (DSS) pro pacienty a praktické lékaře (praktické lékaře). Konkrétní cíle jsou 1) navrhnout a vyvinout DSS, nazývané e-predictD-DSS, pro vypracování personalizovaných plánů prevence deprese; 2) navrhnout a vyvinout ICT řešení, které integruje DSS na webu, mobilní aplikaci (App), algoritmus predikce rizik, různé intervenční moduly a systém sledování a zpětné vazby; 3) vyhodnotit použitelnost a adherenci pacientů primární péče a jejich praktických lékařů s intervencí e-predictD; 4) vyhodnotit účinnost intervence e-predictD ke snížení výskytu těžké deprese, symptomů deprese a úzkosti a pravděpodobnosti velké deprese v příštím roce; 5) vyhodnotit nákladovou efektivitu a nákladovou užitečnost intervence e-predictD k prevenci deprese.

Metody: Jedná se o randomizovanou kontrolovanou studii s alokací podle clusteru (GP), jednoduchou slepou, dvěma paralelními rameny (e-predictD vs „aktivní kontrola m-Health“) a jednoročním sledováním zahrnujícím 720 pacientů (360 v každém rameni) a 72 praktických lékařů (36 v každé paži). Pacienti budou na začátku bez velké deprese a budou ve věku mezi 18 a 55 lety. Primárním výsledkem bude incidence velké deprese po 12 měsících měřená pomocí CIDI. Jako sekundární výsledky: symptomatologie deprese a úzkosti měřená pomocí PHQ-9 a GAD-7 a pravděpodobnost rizika deprese měřená algoritmem predikceD, stejně jako nákladová efektivnost a užitná hodnota nákladů. Intervence e-predictD je vícesložková a je založena na DSS, která pomáhá pacientům vypracovat jejich vlastní personalizované plány prevence deprese, které pacient schvaluje a implementuje, a systém monitoruje poskytování zpětné vazby pacientovi a praktickým lékařům. . Je to intervence e-Health, protože je založena na webu a m-Health, protože je také implementována na chytrých telefonech pacienta prostřednictvím aplikace. Navíc integruje rizikový algoritmus deprese, který je již ověřen (algoritmus predikceD). Zahrnuje také úvodní rozhovor s praktickým lékařem a pacientem a specifické školení pro praktického lékaře. Nakonec bude do DSS integrována mapa potenciálně užitečných zdrojů místní komunity k prevenci deprese.