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Personalisierte Depressionsprävention in der Grundversorgung

Prävention des Ausbruchs von Depressionen durch eine personalisierte Intervention auf der Grundlage von IKT, Risikovorhersagealgorithmen und Entscheidungsunterstützungssystemen für Patienten und Hausärzte: die e-predictD-Studie

Das Hauptziel ist es, eine personalisierte Intervention zu konzipieren, zu entwickeln und zu evaluieren, um das Auftreten von Depressionen auf der Grundlage von Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT), risikoprädiktiven Algorithmen und Entscheidungsunterstützungssystemen (DSS) für Patienten und Allgemeinmediziner (GPs) zu verhindern. Die spezifischen Ziele sind 1) Entwurf und Entwicklung eines DSS, genannt e-predictD-DSS, um personalisierte Pläne zur Prävention von Depressionen auszuarbeiten; 2) Entwurf und Entwicklung einer IKT-Lösung, die das DSS im Internet, eine mobile Anwendung (App), den Risikovorhersagealgorithmus, verschiedene Interventionsmodule und ein Monitoring-Feedback-System integriert; 3) um die Verwendbarkeit und Adhärenz von Primärversorgungspatienten und ihren Hausärzten mit der e-predictD-Intervention zu bewerten; 4) Bewertung der Wirksamkeit der e-predictD-Intervention zur Verringerung des Auftretens schwerer Depressionen, Depressions- und Angstsymptome und der Wahrscheinlichkeit einer schweren Depression im nächsten Jahr; 5) Bewertung der Kostenwirksamkeit und des Kostennutzens der e-predictD-Intervention zur Vorbeugung von Depressionen.

Methoden: Dies ist eine randomisierte kontrollierte Studie mit Zuordnung nach Cluster (Hausärzten), einfach blind, zwei parallelen Armen (e-predictD vs. „active m-Health control“) und 1 Jahr Follow-up mit 720 Patienten (360 in jedem Arm) und 72 Hausärzte (36 in jedem Arm). Die Patienten sind zu Studienbeginn frei von schweren Depressionen und zwischen 18 und 55 Jahre alt. Das primäre Ergebnis ist die Inzidenz einer schweren Depression nach 12 Monaten, gemessen durch CIDI. Als sekundäre Endpunkte: Depressions- und Angstsymptomatik, gemessen mit PHQ-9 und GAD-7, und die Risikowahrscheinlichkeit einer Depression, gemessen mit dem PredictD-Algorithmus, sowie Kosteneffektivität und Kostennutzen. Die e-predictD-Intervention besteht aus mehreren Komponenten und basiert auf einem DSS, das den Patienten hilft, ihre eigenen personalisierten Depressionspräventionspläne auszuarbeiten, die der Patient genehmigt und umsetzt, und die Systemmonitore, die dem Patienten und den Hausärzten Feedback geben . Es handelt sich um eine E-Health-Intervention, da sie auf einem Web basiert, und um M-Health, da sie auch über eine App auf den Smartphones des Patienten implementiert wird. Darüber hinaus integriert es einen bereits validierten Risikoalgorithmus für Depressionen (PredictD-Algorithmus). Es beinhaltet auch ein Hausarzt-Patienten-Erstgespräch und eine spezifische Schulung für den Hausarzt. Schließlich wird eine Karte potenziell nützlicher lokaler Gemeinschaftsressourcen zur Prävention von Depressionen in das DSS integriert.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Tatsächlich)

663

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienorte

      • Barcelona, Spanien
        • Juan M. Mendive
      • Jaén, Spanien
        • María Isabel Ballesta Rodríguez
      • Linares, Spanien
        • Antonina Rodríguez Bayón
      • Málaga, Spanien
        • Juan Á Bellón
      • Salamanca, Spanien
        • Emiliano Rodríguez
      • Zaragoza, Spanien
        • Yolanda López del Hoyo

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

18 Jahre bis 55 Jahre (Erwachsene)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • PHQ-9 < 10 zu Studienbeginn
  • Mäßiges bis hohes Depressionsrisiko (PredictD-Risk-Algorithmus-Score ≥ 10 %)

Ausschlusskriterien:

  • Kein Smartphone und Internet für den persönlichen Gebrauch
  • Kann kein Spanisch sprechen
  • Dokumentierte unheilbare Krankheit
  • Dokumentierte kognitive Beeinträchtigung
  • Eingrenzende Sensibilitätsstörung (z. Taubheit)
  • Dokumentierte schwere psychische Erkrankung (Psychose, Bipolar, Sucht etc.)

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Verhütung
  • Zuteilung: Zufällig
  • Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
  • Maskierung: Verdreifachen

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: e-predictD-Intervention
In diesem Arm erhalten die Patienten eine personalisierte Intervention zur Vorbeugung von Depressionen auf der Grundlage von IKT, risikoprädiktiven Algorithmen und Entscheidungsunterstützungssystemen (DSS) für Patienten und Hausärzte (GPs).
Die Intervention basiert auf validierten Risikoalgorithmen zur Vorhersage von Depressionen und umfasst: 1) Mobile Anwendungen als Hauptbenutzerschnittstelle; 2) ein DSS, das Patienten hilft, ihre eigenen personalisierten Pläne zur Prävention (PPP) von Depressionen zu entwickeln; 3) acht Interventionsmodule (der Kern des Systems) einschließlich Aktivitäten zur Vorbeugung von Depressionen, die vom DSS vorgeschlagen und vom Patienten ausgewählt werden. Die Intervention ist biopsychosozial und mehrkomponentig und umfasst die folgenden Module: körperliche Bewegung, Verbesserung des Schlafs, Ausbau von Beziehungen, Problemlösung, Verbesserung der Kommunikationsfähigkeit, Training der Durchsetzungskraft, Treffen von Entscheidungen und Umgang mit Gedanken. Die Patienten werden die Empfehlungen umsetzen und das Tool wird diese Maßnahmen überwachen und Feedback geben, um ihre PPP nach 3, 6 und 9 Monaten zu verbessern. Die Intervention umfasst auch ein anfängliches und einmaliges 15-minütiges persönliches GP-Patientengespräch.
Aktiver Komparator: m-Gesundheitskontrolle
In diesem Arm erhalten die Patienten weiterhin die gewohnte Betreuung durch ihren Hausarzt. Darüber hinaus werden sie eine App mit dem gleichen Erscheinungsbild wie die e-predictD-App verwenden, die jedoch nur wöchentliche Nachrichten über das Management der körperlichen und geistigen Gesundheit sendet. Diese Intervention ist nicht personalisiert und beinhaltet keine Hausarztschulung und kein Hausarzt-Patientengespräch.
Die Intervention besteht aus einer App, die wöchentlich kurze psychoedukative Nachrichten über die körperliche und geistige Gesundheit (Depression, Angst, Schlafhygiene, körperliche Aktivität usw.)

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Häufigkeit schwerer Depressionen, gemessen mit dem Composite International Diagnostic Interview (CIDI)
Zeitfenster: 12 Monate
Composite International Diagnostic Interview (CIDI) ist ein strukturiertes diagnostisches Interview, das aktuelle Diagnosen einer Major Depression liefert
12 Monate

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Depressive Symptome, gemessen mit dem Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9)
Zeitfenster: 12 Monate
Der Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) misst die Symptome einer Depression anhand von 9 Punkten, die jeweils mit 0 („überhaupt nicht“) bis 3 („fast jeden Tag“) bewertet werden. Niedrige Werte entsprechen weniger Depressionssymptomen, der Skalenbereich liegt zwischen 0 und 27 (9 Items)
12 Monate
Angstsymptome gemessen mit dem General Anxiety Questionnaire (GAD-7)
Zeitfenster: 12 Monate
Der General Anxiety Questionnaire (GAD-7) misst die generalisierte Angststörung anhand von 7 Items, die jeweils mit 0 („überhaupt nicht“) bis 3 („fast jeden Tag“) bewertet werden. Niedrige Werte entsprechen weniger Angstsymptomen, die Skala reicht von 0 bis 21 (7 Items)
12 Monate
Wahrscheinlichkeit einer Depression (PredictD-Risikoalgorithmus)
Zeitfenster: 12 Monate
12 Monate
Wirtschaftlichkeit und Kostennutzen
Zeitfenster: 12 Monate
12 Monate

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Mitarbeiter

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

1. Februar 2020

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

31. August 2023

Studienabschluss (Tatsächlich)

31. Dezember 2023

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

17. Juni 2019

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

17. Juni 2019

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

19. Juni 2019

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

28. Mai 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

22. Mai 2025

Zuletzt verifiziert

1. Mai 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • PI15/00401

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

Klinische Studien zur Depression

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