Personalisierte Depressionsprävention in der Grundversorgung

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.