Bestätigungsverzerrung bei der Behandlung depressiver Störungen beim Social Tagging
1. April 2019 aktualisiert von: Stefan Schweiger, Leibniz-Institut für Wissensmedien
Wie das Vertrauen in frühere Einstellungen, die Popularität von Social Tags und die Glaubwürdigkeit der Quelle die Bestätigungsverzerrung gegenüber Antidepressiva und Psychotherapie in einer repräsentativen deutschen Stichprobe prägen: Randomisierte kontrollierte webbasierte Studie
Die Studie untersucht, ob Menschen ihre vorherigen Einstellungen bei der Suche nach gesundheitsbezogenen Informationen in einer Online-Umgebung mit Hilfe von Social Tags zur Navigation primär bestätigen möchten.
Die Teilnehmer suchten nach Informationen zur Behandlung von Depressionen mit Antidepressiva und Psychotherapie.
Sie wurden nach dem Zufallsprinzip zwei Gruppen mit entweder hoher oder niedriger Glaubwürdigkeit der Gemeinschaft, die soziale Tags bereitstellt, und zwei Gruppen, in denen das Vertrauen der Teilnehmer in frühere Einstellungen erhöht oder gesenkt wurde, und zwei Gruppen, in denen entweder Antidepressiva-Tags oder Psychotherapie populärer waren, zugeteilt bekannter.
Die Ermittler maßen die Einstellungsänderung gegenüber den Behandlungen und auch das Navigationsverhalten.
Studienübersicht
Status
Abgeschlossen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Bei der Suche nach gesundheitsbezogenen, webbasierten Informationen sollten Menschen Informationen im Einklang mit Experteninformationen (vs. Nichtexperten) auswählen, unabhängig von ihren vorherigen Einstellungen und der daraus resultierenden Bestätigungsverzerrung.
Diese Studie zielte darauf ab, die Bestätigungsverzerrung bei der Suche nach Informationen zur psychischen Gesundheit zu untersuchen, insbesondere (1) wenn ein hohes Vertrauen die Bestätigungsverzerrung verschlechtert, (2) wenn soziale Tags den Einfluss früherer Einstellungen eliminieren und (3) wenn Menschen erfolgreich zwischen hoch und niedrig unterscheiden Quelle Glaubwürdigkeit.
Insgesamt wurden 520 Teilnehmer einer repräsentativen Stichprobe der deutschen Internetbevölkerung über ein Panelunternehmen rekrutiert. Davon schlossen 48,1 % (250/520) der Teilnehmer die vollautomatisierte Studie ab. Die Teilnehmer gaben frühere Einstellungen zu Antidepressiva und Psychotherapie an. Die Ermittler manipulierten (1) das Vertrauen in frühere Einstellungen, als die Teilnehmer nach Blog-Beiträgen über die Behandlung von Depressionen suchten, (2) die Popularität von Tags – entweder Psychotherapie- oder Antidepressiva-Tags waren beliebter, und (3) die Glaubwürdigkeit der Quelle mit Bannern, die auf hohe oder niedrige Fachkenntnisse hinweisen der Tagging-Community. Die Ermittler maßen die Auswahl von Tags und Blogposts sowie die Bewertungen der Behandlungswirksamkeit nach der Navigation.
Studientyp
Interventionell
Einschreibung (Tatsächlich)
520
Phase
- Unzutreffend
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 60 Jahre (Erwachsene)
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Ja
Studienberechtigte Geschlechter
Alle
Beschreibung
Einschlusskriterien:
Onlinepopulation - Internetbrowser, Repräsentative Stichprobe der Deutschen in Bezug auf Alter und Region
Ausschlusskriterien:
Kein Internetbrowser
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Versorgungsforschung
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Fakultätszuweisung
- Maskierung: Doppelt
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
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Experimental: Social-Tag-Popularität
Popularität von Social Tags (Antidepressiva beliebter vs. Psychotherapie beliebter)
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Die relative Größe der Behandlungs-Tags in einer Tag-Cloud war entweder größer für Antidepressiva-Behandlungen oder Psychotherapie-Behandlungen.
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Experimental: Vertrauen in frühere Einstellungen
Vertrauen in vorherige Einstellungen (hoch vs. niedrig: Erinnerung an Situationen, in denen die Teilnehmer zuversichtlich oder unsicher in Bezug auf ihre Gedanken waren)
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Die Teilnehmenden erinnerten sich an Situationen, in denen sie sich ihres eigenen Wissens sicher oder zweifelnd waren.
Dies sollte eine Denkweise hervorrufen, in der die Teilnehmer sich ihrer eigenen früheren Einstellungen mehr oder weniger sicher sind.
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Experimental: Quelle Glaubwürdigkeit
Glaubwürdigkeit der Quelle (Tagging Community: Experten - langjährige Berufserfahrung vs. Novizen - Studierende im 1. Semester)
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Die Quellenglaubwürdigkeit der Community, die angeblich die Blog-Beiträge gesammelt und gekennzeichnet hat, war entweder hoch oder niedrig in Bezug auf Fachwissen.
Entweder Experten (hohe Glaubwürdigkeit) oder Erstsemester (geringe Glaubwürdigkeit) sollen Blogbeiträge gesammelt haben.
Dies wurde durch Banner oben auf der Navigationsplattform im Internetbrowser angezeigt.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Attitudinal Preference Score von Psychotherapie gegenüber Antidepressiva
Zeitfenster: Bis Studienabschluss durchschnittlich 1 Stunde. Vor und nach der Phase der Informationssuche in der Studie.
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Die Forscher erstellten einen Fragebogen, um die Einstellungspräferenz der Psychotherapie gegenüber der Behandlung mit Antidepressiva bei depressiven Störungen zu messen.
Auf einer 7-Punkte-Likert-Skala bewerten die Teilnehmer den Grad der Wirksamkeit von antidepressiven und psychotherapeutischen Behandlungen anhand von 8 Items (z.
Punkt 1: "Antidepressiva/Psychotherapie sind/sind wirksam bei der Behandlung von Depressionen.").
Ein Indexwert für den Grad der Präferenz für Psychotherapie wird berechnet, indem der durchschnittliche Antidepressiva-Wert von dem durchschnittlichen Psychotherapiebehandlungsbewertungswert für jeden Teilnehmer subtrahiert wird.
Um zu analysieren, ob Einstellungspräferenzen die Anzahl der Klicks auf Social Tags und Blogposts vorhersagen, wird der Score der Behandlungspräferenz als Prädiktor in eine logistische Regression eingegeben.
Bewertungen werden zu Beginn der 1-stündigen Studie (vorherige Einstellungen) und am Ende der Studie (Einstellungsänderung) abgefragt.
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Bis Studienabschluss durchschnittlich 1 Stunde. Vor und nach der Phase der Informationssuche in der Studie.
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Anzahl der Klicks auf Antidepressiva- und Psychotherapie-Behandlungs-Tags
Zeitfenster: Bis Studienabschluss durchschnittlich 1 Stunde. Während der Informationssuche im Studium.
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Sowohl Psychotherapie- als auch Antidepressiva-Tags können angeklickt werden und werden entsprechend gezählt.
Für jeden Teilnehmer wird ein Indexwert berechnet, indem die Summe der Klicks auf Antidepressiva von der Summe der Klicks auf Psychotherapie abgezogen wird, um zu analysieren, ob Klicks mit der Behandlungspräferenz verbunden sind, gemessen an früheren Behandlungseinstellungen.
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Bis Studienabschluss durchschnittlich 1 Stunde. Während der Informationssuche im Studium.
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Anzahl der Klicks auf Blogbeiträge zu Antidepressiva- und Psychotherapiebehandlungen
Zeitfenster: Bis Studienabschluss durchschnittlich 1 Stunde. Während der Informationssuche im Studium.
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Sowohl Psychotherapie- als auch Antidepressiva-Blogbeiträge sind anklickbar und werden entsprechend gezählt.
Für jeden Teilnehmer wird ein Indexwert berechnet, indem die Summe der Klicks auf Antidepressiva von der Summe der Klicks auf Psychotherapie abgezogen wird, um zu analysieren, ob Klicks mit der Behandlungspräferenz verbunden sind, gemessen an früheren Behandlungseinstellungen.
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Bis Studienabschluss durchschnittlich 1 Stunde. Während der Informationssuche im Studium.
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Ermittler
- Hauptermittler: Stefan Schweiger, Leibniz-Institut für Wissensmedien
Publikationen und hilfreiche Links
Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.
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)
14. November 2014
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
14. November 2014
Studienabschluss (Tatsächlich)
14. November 2014
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
27. März 2019
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
1. April 2019
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
2. April 2019
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
2. April 2019
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
1. April 2019
Zuletzt verifiziert
1. März 2019
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- AG5-2014-11-Tagging
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
JA
Beschreibung des IPD-Plans
Daten auf individueller Ebene werden anonymisiert und der Veröffentlichung im Journal of Medical Internet Research beigefügt.
IPD-Sharing-Zeitrahmen
Die Daten werden nach Veröffentlichung der Studie bis Mai 2019 verfügbar sein.
IPD-Sharing-Zugriffskriterien
Die vollständig anonymisierten Daten stehen Forschern und der Öffentlichkeit zur Verfügung, die auf die veröffentlichte Arbeit im Journal of Medical Internet Research zugreifen.
Art der unterstützenden IPD-Freigabeinformationen
- ANALYTIC_CODE
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Nein
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Nein
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