- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT04948996
Behandlung von Depressionen mit einer mobilen Anwendung in der Dominikanischen Republik
Wirksamkeit des gruppenbasierten versus individuellen Selbstmanagements von Depressionen unter Verwendung einer mobilen App zur Erhöhung der Behandlungstreue bei Benutzern einer universitären Helpline in der Dominikanischen Republik.
Das übergeordnete Ziel dieser Studie ist die Entwicklung einer praktikablen und akzeptablen App für psychische Gesundheit, die kognitive Verhaltenstherapie (CBT) für depressive Patienten in der Dominikanischen Republik bietet. Dieser Vorschlag entspricht den Forschungszielen des NIMH bei der Bereitstellung von psychischer Gesundheitsversorgung für Bevölkerungsgruppen mit geringer Alphabetisierung und der Unterstützung von Gesundheitssystemen bei der Überwachung und Verbesserung der Qualität der psychischen Gesundheit. In der vorgeschlagenen Studie werden die Forscher eine App zur Behandlung von Depressionen aktualisieren, implementieren und evaluieren und die Fähigkeit geschulter Moderatoren bewerten, die Depressionssymptome der Teilnehmer mithilfe der App zu bewältigen. Die Ermittler werden eine randomisierte kontrollierte Studie (RCT) mit 120 Teilnehmern durchführen, die im Patient Health Questionnaire (PHQ-9) oder GAD-7 über eine universitäre Covid-Hotline für psychische Gesundheit positiv auf leichte bis mittelschwere Depressionen oder Angstzustände untersucht wurden. Die App El Buen Consejo Móvil (EBCM) wird auf das eigene Android-Handy der Teilnehmer heruntergeladen. Die Teilnehmer werden randomisiert, um die EBCM-App mit der Funktion zu erhalten, Einzelpersonen über einen moderierten Chatroom (ECBM-G; n = 60) miteinander zu verbinden, oder um dieselben Inhalte wie ein individualisiertes moderierte CBT-Programm ohne das zu erhalten Gruppenfunktionalität (ECBM-I; n=60).
Die Rekrutierung und die Datenerhebung mit gemischten Methoden werden angesichts der aktuellen Umstände im Zusammenhang mit der Covid-19-Pandemie telefonisch durchgeführt. Die Prozessergebnisse werden für die geschulten Moderatoren evaluiert. Die primären Ergebnisse für App-Benutzer sind die Akzeptanz der App und die Wahrnehmung der sozialen Interaktivität für diejenigen, die in die Gruppenbedingung randomisiert wurden. Validierte Fragebögen werden verabreicht, um die wahrgenommene emotionale Unterstützung, Einsamkeit und Interaktivität zu messen. Der Grad der Einhaltung und Wirksamkeit, die sekundären Ergebnisse, werden anhand der Häufigkeit der Interaktion mit der App, des Abschlusses der Behandlung für beide Behandlungsmodalitäten und der Veränderung der depressiven Symptome bewertet.
Die Ermittler gehen davon aus, dass die Nutzung der App für geführte Selbsthilfe durch Gruppeninteraktion verbessert werden kann. EBCM kann zu einem verbesserten Zugang zur Versorgung in einkommensschwachen Gemeinschaften führen, in denen Patienten derzeit aufgrund logistischer Hindernisse und des Stigmas, in einer psychiatrischen Einrichtung behandelt zu werden, keine Behandlung erhalten.
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Studiendesign:
Die Ermittler werden basierend auf Vorarbeiten eine Optimierungs-, Wirksamkeits- und Implementierungs-Hybridstudie (OEI) durchführen. Während der ersten sechs Monate werden die Ermittler die App für psychische Gesundheit, EBCM, aktualisieren und modifizieren, um die Benutzeroberfläche und Benutzerfreundlichkeit zu verbessern.
Ziel 1 (Optimierung): Die Ermittler werden die App-Registrierung in eine Hotline für psychische Gesundheit integrieren, die mit wissenschaftlichen Assistenten besetzt ist, die lizenzierte Psychologen sind. Für alle Freiwilligen der Hotline werden Protokolle entwickelt und erstellt, einschließlich Depressionsscreening, Bewertung und Kriterien für die Überweisung und Rekrutierung von Personen für die Studienteilnahme. Die Moderatoren erhalten eine umfassende Schulung, um die Teilnehmer bei der Nutzung der App zu ermutigen und anzuleiten und Chatrooms im EBCM-G-Studienarm zu ermöglichen. Zu den von den App-Moderatoren bewerteten Prozessergebnissen gehören 1) Machbarkeit, 2) Genauigkeit, 3) Akzeptanz des Trainings und 4) wahrgenommenes Vertrauen in die Erkennung und Behandlung von Depressionssymptomen bei Patienten.
Ziel 2 (Wirksamkeit und Umsetzung): Die Ermittler führen eine RCT mit 120 Teilnehmern durch, die randomisiert werden, um entweder die Gruppenbehandlungsmodalität (El Buen Consejo Móvil-Gruppe; EBCM-G) oder die Einzelbehandlungsmodalität (El Buen Consejo Móvil- Individuell; EBCM-I). Die Teilnehmer werden für die Dauer der 6-wöchigen Intervention beobachtet. Teilnehmer, die für EBCM-G randomisiert wurden, werden innerhalb der App in Gruppen von fünf Teilnehmern eingeteilt. Ihre Version der App wird die Funktion haben, Personen über einen Moderatoren-geführten Chatroom miteinander zu verbinden, wo sie auf vorgeschlagene Strategien innerhalb der App reagieren und per Sprache oder Text miteinander oder mit ihrem Moderator kommunizieren können. Zu EBCM-I randomisierte Teilnehmer erhalten die gleichen Programminhalte ohne die Gruppenfunktionalität.
Verfahren:
Für die Rekrutierung von Studien untersuchen die wissenschaftlichen Mitarbeiter der Hotline zunächst Patienten mit PHQ-2 und GAD-2, gefolgt von PHQ-9 und/oder GAD-7, wenn sie positiv sind, und überweisen Personen mit leichter bis mittelschwerer Depression an die Forschung Team für eine Erläuterung der Studie und des Einwilligungsverfahrens.
Die Studienteilnehmer werden nach Einverständniserklärung einer Basisdatenerfassung unterzogen und erhalten dann eine Woche im Voraus bezahlten Internetzugang, damit sie die EBCM-App herunterladen und verwenden können. Nach der Installation der App sehen sich die Teilnehmer ein Einführungsvideo zur Navigation in der App an. Nach der ersten Anmeldung werden die Teilnehmer mithilfe einer computergenerierten Randomisierungsserie randomisiert zu EBCM-G oder EBCM-I. Nachdem die Teilnehmer in der ersten Woche ihr Engagement für die App demonstriert haben, erhalten sie einen zusätzlichen Prepaid-Internetzugang, um die App in den folgenden fünf Wochen weiter nutzen zu können. EBCM wird zweimal täglich in 1-3-minütigen Präsentationen vermittelt.
Die Moderatoren werden umfassend geschult und stimmen der Teilnahme an der Studie auch formell zu. Sie werden an Scheinversuchen zur Verbreitung und Interviews zur Implementierung der App teilnehmen. Für ihre Schulung zur Erleichterung des Behandlungsengagements erhalten sie zunächst eine zweitägige Schulung im geskripteten Protokoll für App-Coaching, einschließlich der zuvor entwickelten EMPDA Motivational Interviewing-Intervention, wie z. B. die Verwendung von unterstützendem Dialog wie Lob, Erinnerungen, nicht wertende Vorschläge . Die Moderatoren werden in dieser ersten Schulungsphase auch in Kriterien für die Überweisung bei Symptomverschlechterung oder Suizidgedanken sowie Vertraulichkeit und Privatsphäre geschult.
Zweitens werden die Moderatoren an einer einwöchigen Testphase der EBCM-App teilnehmen, in der der unterstützende Dialog durch die Antworten des PI auf Kommentare innerhalb der App modelliert wird. Drittens werden die Ermittler durch die Verwaltung der im Internet bereitgestellten CBT-Therapeuten-Bewertungsskala (ICBT-TRS) den Moderatoren Feedback zu ihrer Treue zu den CBT-Prinzipien geben. Während der ersten Woche werden Überwachung und Antworten täglich gemäß einem schriftlichen Protokoll bereitgestellt, während die Moderatoren in der zweiten und dritten Woche die Antworten auf jede Sitzung dreimal pro Woche überprüfen und jedem Teilnehmer Feedback geben. Schließlich erhalten die Teilnehmer in den Wochen 4 bis 6 zweimal wöchentlich Antworten. Die Moderatoren nehmen wöchentlich an Gruppendiskussionen mit dem PI (Dr. Susan Caplan) und Co-Ermittlerin (Lic. Angelina Sosa Lovera) über eine sichere Gruppenplattform, um Informationen auszutauschen und Best Practices zu stärken.
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
-
-
Santo Domingo, Dominikanische Republik
- University Autonoma de Santo Domingo
-
-
-
-
Illinois
-
DeKalb, Illinois, Vereinigte Staaten, 60115
- University of Northern Illinois
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Beschreibung
Beteiligte an Ziel 1, Wissenschaftliche Hilfskräfte/Moderatoren:
Einschlusskriterien:
- Gleich oder älter als 18 Jahre
- Bachelorstudium Psychologie
- Approbation als Klinische Psychologin
- In der Lage, Spanisch zu sprechen und zu verstehen und auf einem Niveau der dritten Klasse zu lesen (für SMS innerhalb der App).
Ausschlusskriterien:
- Alter unter 18 Jahren
Teilnehmer an Ziel 2, App-Nutzer:
Einschlusskriterien:
- Gleich oder älter als 18 Jahre
- Haben Sie eine positive Punktzahl auf dem Patienten-Gesundheitsfragebogen (PHQ-9) von>/=5 und <15 (was auf eine leichte bis mittelschwere depressive Störung hinweist)
- Zugriff auf ein funktionierendes mobiles Smartphone haben
- In der Lage, Spanisch zu sprechen und zu verstehen und auf einem Niveau der dritten Klasse zu lesen (für SMS innerhalb der App).
Ausschlusskriterien:
- Alter unter 18 Jahren
- PHQ-9-Score < 5 oder >/= 15
- Eine Vorgeschichte von psychiatrischen Krankenhausaufenthalten wegen bipolarer Störung, schwerer psychischer Störung, erheblicher kognitiver Beeinträchtigung, Hör- oder Sprachbehinderung, nicht spanischsprachig
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Behandlung
- Zuteilung: Nicht randomisiert
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Single
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
|
Experimental: El Buen Consejo Móvil-Gruppe (EBCM-G)
Teilnehmer in der Gruppenbedingung werden innerhalb der App in Gruppen von fünf Teilnehmern eingeteilt.
Ihre Version von EBCM wird über die Funktionalität verfügen, Personen über einen Moderatoren-geführten Chatroom (EBCM-G) miteinander zu verbinden, wo sie auf vorgeschlagene Strategien innerhalb der App reagieren und per Sprache oder Text miteinander oder mit ihrem Moderatorenführer kommunizieren können .
|
Darüber hinaus können die Teilnehmer der Gruppenintervention über die Gruppen-Chatrooms in der App miteinander kommunizieren und aufeinander antworten. |
|
Aktiver Komparator: El Buen Consejo Móvil - Einzelperson (EBCM-I)
Zu EBCM-I randomisierte Teilnehmer erhalten die gleichen Programminhalte ohne die Gruppenfunktionalität.
|
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Angepasster computervermittelter Kommunikationsfragebogen (CMCQ)
Zeitfenster: Mittellinie (drei Wochen)
|
Die Wahrnehmung der Teilnehmer hinsichtlich Akzeptanz und sozialer Interaktivität der App wird zunächst in der Mittellinie (drei Wochen nach Beginn der 6-wöchigen Intervention) durch Fragen mit geschlossener Bewertungsskala bewertet, die aus dem Computer-Mediated Communication Questionnaire (CMCQ) abgeleitet wurden.
Der CMCQ misst Einstellungen zu technikvermittelter Kommunikation, bestehend aus vier Bereichen: sozialer Kontext, Privatsphäre, Interaktivität und Online-Kommunikation (Alpha-Koeffizient der Zuverlässigkeit = 0,83).
In der vorliegenden Studie werden die angepassten Fragen diese Bereiche untersuchen, da sie sich auf App-Inhalte, Engagement, Stimmungszustände während der Nutzung der App sowie Barrieren und Förderer der App-Nutzung beziehen.
Offene Folgefragen werden neben den geschlossenen Fragen an alle Teilnehmer gestellt, um qualitative Daten zu sammeln, die den Kontext für die Interpretation der quantitativen Daten liefern.
|
Mittellinie (drei Wochen)
|
|
Angepasster computervermittelter Kommunikationsfragebogen (CMCQ)
Zeitfenster: Durchschnittlich sechs Wochen
|
Die Wahrnehmung der Teilnehmer zur Akzeptanz und sozialen Interaktivität der App wird ein zweites Mal am Ende (unmittelbar nach dem Ende der 6-wöchigen Intervention) durch geschlossene Bewertungsskalenfragen bewertet, die aus dem Computer-Mediated Communication Questionnaire (CMCQ) abgeleitet wurden.
Der CMCQ misst Einstellungen zu technikvermittelter Kommunikation, bestehend aus vier Bereichen: sozialer Kontext, Privatsphäre, Interaktivität und Online-Kommunikation (Alpha-Koeffizient der Zuverlässigkeit = 0,83).
In der vorliegenden Studie werden die angepassten Fragen diese Bereiche untersuchen, da sie sich auf App-Inhalte, Engagement, Stimmungszustände während der Nutzung der App sowie Barrieren und Förderer der App-Nutzung beziehen.
Offene Folgefragen werden einer Untergruppe von mindestens 15 Teilnehmern am Ende der Reihe gestellt; Es wird erwartet, dass diese qualitativen Daten einen Kontext für die Interpretation der quantitativen Daten liefern.
|
Durchschnittlich sechs Wochen
|
|
Evaluation des angepassten Depressionstrainingsprogramms (DTPE)
Zeitfenster: Durch Studienabschluss; 18 Monate
|
Die Eindrücke der Moderatoren vom Training und der App selbst werden durch die Verwaltung einer angepassten Version der Evaluation des Depressionstrainingsprogramms (DTPE) am Ende des Interventionszeitraums bewertet.
Basierend auf dem Depressionstrainingsprogramm der Hartford Foundation bewertet dieses Tool die Durchführbarkeit der Implementierung, die wahrgenommene Akzeptanz des Trainings, die wahrgenommenen Veränderungen im Wissensstand und das Vertrauen in die eigene Fähigkeit, die depressiven Symptome der Teilnehmer zu erkennen und zu bewältigen, sowie die wahrgenommenen Veränderungen im Vertrauen in die eigene Fähigkeit Kommunikation mit den Teilnehmern und wahrgenommene Ergebnisse der Intervention für die Teilnehmer.
In der vorliegenden Studie umfasst das angepasste Datenerhebungsinstrument sowohl geschlossene Ratingfragen auf der Likert-Skala als auch offene Fragen mit Sonden.
|
Durch Studienabschluss; 18 Monate
|
|
Änderung der Punktzahl der NIH Toolbox Emotional Support Scale
Zeitfenster: Zu Studienbeginn (0 Wochen) und nach sechs Wochen
|
Die wahrgenommene emotionale Unterstützung der Teilnehmer wird zu Beginn (vor der Intervention) und am Ende (nach der Intervention) bewertet.
Emotionale Unterstützung wird anhand der 8-Punkte-Subskala emotionale Unterstützung aus der validierten spanischen Version der NIH Toolbox Social Relationship Scales gemessen.
Diese Subskala umfasst Items, die sich darauf beziehen, jemanden zur Verfügung zu haben, mit dem Probleme besprochen werden können und der Empathie, Unterstützung und Vorschläge bieten kann.
Der Alpha-Koeffizient der Zuverlässigkeit für die Subskala emotionale Unterstützung beträgt 0,969.
Die Teilnehmer bewerten die acht Items auf einer fünfstufigen Häufigkeitsskala (1 – Nie; 2 – Selten; 3 – Manchmal; 4 – Normalerweise; 5 – Immer) über einen Zeitraum der letzten Monate.
Die Werte können zwischen 8 und 40 liegen, wobei höhere Werte ein höheres Maß an emotionaler Unterstützung anzeigen.
|
Zu Studienbeginn (0 Wochen) und nach sechs Wochen
|
|
Änderung der Drei-Punkte-Einsamkeitsskala
Zeitfenster: Zu Studienbeginn (0 Wochen) und nach 6 Wochen
|
Die wahrgenommene Einsamkeit der Teilnehmer wird zu Beginn (vor der Intervention) und am Ende (nach der Intervention) bewertet.
Die wahrgenommene Einsamkeit wird anhand der Drei-Punkte-Einsamkeitsskala gemessen, die von der R-UCLA-Einsamkeitsskala abgeleitet wurde, mit dem Ziel, ein Maß bereitzustellen, das durch telefonische Umfragen einfach zu verwalten ist.
Die Drei-Punkte-Einsamkeitsskala hat eine hohe interne Konsistenz und einen Alpha-Koeffizienten der Zuverlässigkeit von 0,72.
Die Teilnehmer beantworten drei Fragen zur wahrgenommenen Einsamkeit anhand einer dreistufigen Häufigkeitsskala (1 – fast nie; 2 – manchmal; und 3 – oft).
Die Werte können zwischen 3 und 9 liegen, wobei höhere Werte eine größere wahrgenommene Einsamkeit anzeigen.
|
Zu Studienbeginn (0 Wochen) und nach 6 Wochen
|
|
Adhärenz
Zeitfenster: Woche 1
|
Teilnahme der Teilnehmer an EBCM durch Ermittlung der Anzahl der Sitzungen mit Teilnahme (entweder Sprach- oder Textantwort) dividiert durch die maximale Anzahl der Sitzungen (10)
|
Woche 1
|
|
Adhärenz
Zeitfenster: Woche 2
|
Teilnahme der Teilnehmer an EBCM durch Ermittlung der Anzahl der Sitzungen mit Teilnahme (entweder Sprach- oder Textantwort) dividiert durch die maximale Anzahl der Sitzungen (20)
|
Woche 2
|
|
Adhärenz
Zeitfenster: Woche 3
|
Teilnahme der Teilnehmer an EBCM durch Ermittlung der Anzahl der Sitzungen mit Teilnahme (entweder Sprach- oder Textantwort) dividiert durch die maximale Anzahl der Sitzungen (30)
|
Woche 3
|
|
Adhärenz
Zeitfenster: Woche 4
|
Teilnahme der Teilnehmer an EBCM durch Ermittlung der Anzahl der Sitzungen mit Teilnahme (entweder Sprach- oder Textantwort) dividiert durch die maximale Anzahl der Sitzungen (40)
|
Woche 4
|
|
Adhärenz
Zeitfenster: Woche 5
|
Teilnahme der Teilnehmer an EBCM durch Ermittlung der Anzahl der Sitzungen mit Teilnahme (entweder Sprach- oder Textantwort) dividiert durch die maximale Anzahl der Sitzungen (50)
|
Woche 5
|
|
Adhärenz
Zeitfenster: Woche 6
|
Teilnahme der Teilnehmer an EBCM durch Ermittlung der Anzahl der Sitzungen mit Teilnahme (entweder Sprach- oder Textantwort) dividiert durch die maximale Anzahl der Sitzungen (60)
|
Woche 6
|
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Maß für die Personal/Patienten-Interaktionsskala
Zeitfenster: Mit sechs Wochen
|
Um die Treue der Moderatoren zu motivierenden Gesprächsführungspraktiken (MI) und deren Anwendung zu beurteilen, füllen die Teilnehmer die Skala zur Messung der Interaktion zwischen Personal und Patient am Ende aus.
Diese 10-Punkte-Skala misst, inwieweit die Teilnehmer wahrnehmen, dass der Moderator auf eine Weise kommuniziert, die die MI-Prinzipien unterstützt und widerspiegelt.
Die Skalierungsfaktoren stimmen mit den drei Komponenten von MI überein: Zusammenarbeit mit dem Kunden; Erhebung der eigenen Vorstellungen des Klienten über Veränderungen; und Autonomie/Unterstützung, um die Entscheidungsfindung des Patienten zu fördern.
Die Faktoren haben Alpha-Koeffizienten der Zuverlässigkeit im Bereich von 0,73 bis 0,94; die Gesamtskala hat einen Alpha-Koeffizienten von 0,90.
Der Bewerter (d. h. der Teilnehmer) bewertet jedes Item auf einer fünfstufigen Häufigkeitsskala, die von 1 – Nie bis 5 – Immer oder fast immer reicht.
Nach der umgekehrten Bewertung von drei Items können die Endwerte zwischen 10 und 50 liegen, wobei höhere Werte eine größere Treue zu MI-Strategien anzeigen.
|
Mit sechs Wochen
|
|
Kognitive Verhaltenstherapie über das Internet – Bewertungsskala für Therapeuten (ICBT-TRS)
Zeitfenster: Interventionswochen 1-6
|
Die im Internet bereitgestellte Cognitive Behavioral Therapy-Therapist Rating Scale (ICBT-TRS) wird verwendet, um die Treue des Moderators zu den Kommunikationsstrategien zu bewerten, die durch das Training für Coaching-Teilnehmer vermittelt werden.
Diese validierte Verhaltens-Checkliste bewertet die Einhaltung und Qualität der Nutzung spezifischer Kommunikationsstrategien zur Verhaltensänderung in Bezug auf neun Bereiche wie „Erzeugt Rapport“ und „Praises Effort“.
Die Skala hat eine hervorragende Interrater-Reliabilität in den Gesamtwerten gezeigt (ICC = 0,91; CI = 0,78, 0,97).
Für jeden Bereich erhält die Studienperson eine Bewertung von 0 (fehlendes Verhalten), 1 (unzureichende Leistung/erhebliche Empfehlungen gegeben) oder 3 (angemessene Leistung/geringfügige Empfehlungen).
Die Werte können zwischen 0 und 27 liegen, wobei höhere Werte eine erhöhte Wiedergabetreue anzeigen.
In der vorliegenden Studie werden der PI und Co-I das ICBT-TRS verwenden, um die Kommunikation der Moderatoren mit den Teilnehmern während des Interventionszeitraums zu untersuchen.
|
Interventionswochen 1-6
|
|
Änderung der Punktzahl im Patienten-Gesundheitsfragebogen (PHQ-9).
Zeitfenster: Baseline – 0 Wochen und in Woche 1
|
Das Ausmaß der Depression wird anhand des Patienten-Gesundheitsfragebogens (PHQ-9) beurteilt, der aus den neun Kriterien besteht, auf denen die DSM-IV-Diagnose depressiver Störungen basiert.
Jeder der neun Punkte wird auf einer dreistufigen Häufigkeitsskala bewertet, die von 0 – „überhaupt nicht“ bis 3 – „fast jeden Tag“ für die vorangegangenen zwei Wochen reicht.
Ein Wert von 5-9 weist auf eine leichte Depression hin; 10-14, mäßige Depression; 15-19, mittelschwere Depression; und 20-27, schwere Depression.
In groß angelegten Primärversorgungsstudien betrug die Sensitivität 88 % und die Spezifität 88 % für Major Depression bei einem Score von mindestens 10.
Die spanische Version hat in verschiedenen lateinamerikanischen Ländern eine gute bis ausgezeichnete Zuverlässigkeit bewiesen.
In der vorliegenden Studie wird der PHQ-9 viermal innerhalb der App (Wochen 1, 2, 4 und 5) und zweimal telefonisch (Wochen 3 und 6) verabreicht.
Es wird erwartet, dass die Teilnahme an der gesamten 6-wöchigen Intervention zu einer Verringerung des PHQ-9 um 5 Punkte führen wird.
|
Baseline – 0 Wochen und in Woche 1
|
|
Änderung der Punktzahl im Patienten-Gesundheitsfragebogen (PHQ-9).
Zeitfenster: Baseline – 0 Wochen und in Woche 2
|
Das Ausmaß der Depression wird anhand des Patienten-Gesundheitsfragebogens (PHQ-9) beurteilt, der aus den neun Kriterien besteht, auf denen die DSM-IV-Diagnose depressiver Störungen basiert.
Jeder der neun Punkte wird auf einer dreistufigen Häufigkeitsskala bewertet, die von 0 – „überhaupt nicht“ bis 3 – „fast jeden Tag“ für die vorangegangenen zwei Wochen reicht.
Ein Wert von 5-9 weist auf eine leichte Depression hin; 10-14, mäßige Depression; 15-19, mittelschwere Depression; und 20-27, schwere Depression.
In groß angelegten Primärversorgungsstudien betrug die Sensitivität 88 % und die Spezifität 88 % für Major Depression bei einem Score von mindestens 10.
Die spanische Version hat in verschiedenen lateinamerikanischen Ländern eine gute bis ausgezeichnete Zuverlässigkeit bewiesen.
In der vorliegenden Studie wird der PHQ-9 viermal innerhalb der App (Wochen 1, 2, 4 und 5) und zweimal telefonisch (Wochen 3 und 6) verabreicht.
Es wird erwartet, dass die Teilnahme an der gesamten 6-wöchigen Intervention zu einer Verringerung des PHQ-9 um 5 Punkte führen wird.
|
Baseline – 0 Wochen und in Woche 2
|
|
Änderung der Punktzahl im Patienten-Gesundheitsfragebogen (PHQ-9).
Zeitfenster: Baseline – 0 Wochen und in Woche 3
|
Das Ausmaß der Depression wird anhand des Patienten-Gesundheitsfragebogens (PHQ-9) beurteilt, der aus den neun Kriterien besteht, auf denen die DSM-IV-Diagnose depressiver Störungen basiert.
Jeder der neun Punkte wird auf einer dreistufigen Häufigkeitsskala bewertet, die von 0 – „überhaupt nicht“ bis 3 – „fast jeden Tag“ für die vorangegangenen zwei Wochen reicht.
Ein Wert von 5-9 weist auf eine leichte Depression hin; 10-14, mäßige Depression; 15-19, mittelschwere Depression; und 20-27, schwere Depression.
In groß angelegten Primärversorgungsstudien betrug die Sensitivität 88 % und die Spezifität 88 % für Major Depression bei einem Score von mindestens 10.
Die spanische Version hat in verschiedenen lateinamerikanischen Ländern eine gute bis ausgezeichnete Zuverlässigkeit bewiesen.
In der vorliegenden Studie wird der PHQ-9 viermal innerhalb der App (Wochen 1, 2, 4 und 5) und zweimal telefonisch (Wochen 3 und 6) verabreicht.
Es wird erwartet, dass die Teilnahme an der gesamten 6-wöchigen Intervention zu einer Verringerung des PHQ-9 um 5 Punkte führen wird.
|
Baseline – 0 Wochen und in Woche 3
|
|
Änderung der Punktzahl im Patienten-Gesundheitsfragebogen (PHQ-9).
Zeitfenster: Baseline – 0 Wochen und in Woche 4
|
Das Ausmaß der Depression wird anhand des Patienten-Gesundheitsfragebogens (PHQ-9) beurteilt, der aus den neun Kriterien besteht, auf denen die DSM-IV-Diagnose depressiver Störungen basiert.
Jeder der neun Punkte wird auf einer dreistufigen Häufigkeitsskala bewertet, die von 0 – „überhaupt nicht“ bis 3 – „fast jeden Tag“ für die vorangegangenen zwei Wochen reicht.
Ein Wert von 5-9 weist auf eine leichte Depression hin; 10-14, mäßige Depression; 15-19, mittelschwere Depression; und 20-27, schwere Depression.
In groß angelegten Primärversorgungsstudien betrug die Sensitivität 88 % und die Spezifität 88 % für Major Depression bei einem Score von mindestens 10.
Die spanische Version hat in verschiedenen lateinamerikanischen Ländern eine gute bis ausgezeichnete Zuverlässigkeit bewiesen.
In der vorliegenden Studie wird der PHQ-9 viermal innerhalb der App (Wochen 1, 2, 4 und 5) und zweimal telefonisch (Wochen 3 und 6) verabreicht.
Es wird erwartet, dass die Teilnahme an der gesamten 6-wöchigen Intervention zu einer Verringerung des PHQ-9 um 5 Punkte führen wird.
|
Baseline – 0 Wochen und in Woche 4
|
|
Änderung der Punktzahl im Patienten-Gesundheitsfragebogen (PHQ-9).
Zeitfenster: Baseline – 0 Wochen und in Woche 5
|
Das Ausmaß der Depression wird anhand des Patienten-Gesundheitsfragebogens (PHQ-9) beurteilt, der aus den neun Kriterien besteht, auf denen die DSM-IV-Diagnose depressiver Störungen basiert.
Jeder der neun Punkte wird auf einer dreistufigen Häufigkeitsskala bewertet, die von 0 – „überhaupt nicht“ bis 3 – „fast jeden Tag“ für die vorangegangenen zwei Wochen reicht.
Ein Wert von 5-9 weist auf eine leichte Depression hin; 10-14, mäßige Depression; 15-19, mittelschwere Depression; und 20-27, schwere Depression.
In groß angelegten Primärversorgungsstudien betrug die Sensitivität 88 % und die Spezifität 88 % für Major Depression bei einem Score von mindestens 10.
Die spanische Version hat in verschiedenen lateinamerikanischen Ländern eine gute bis ausgezeichnete Zuverlässigkeit bewiesen.
In der vorliegenden Studie wird der PHQ-9 viermal innerhalb der App (Wochen 1, 2, 4 und 5) und zweimal telefonisch (Wochen 3 und 6) verabreicht.
Es wird erwartet, dass die Teilnahme an der gesamten 6-wöchigen Intervention zu einer Verringerung des PHQ-9 um 5 Punkte führen wird.
|
Baseline – 0 Wochen und in Woche 5
|
|
Änderung der Punktzahl im Patienten-Gesundheitsfragebogen (PHQ-9).
Zeitfenster: Baseline – 0 Wochen und in Woche 6
|
Das Ausmaß der Depression wird anhand des Patienten-Gesundheitsfragebogens (PHQ-9) beurteilt, der aus den neun Kriterien besteht, auf denen die DSM-IV-Diagnose depressiver Störungen basiert.
Jeder der neun Punkte wird auf einer dreistufigen Häufigkeitsskala bewertet, die von 0 – „überhaupt nicht“ bis 3 – „fast jeden Tag“ für die vorangegangenen zwei Wochen reicht.
Ein Wert von 5-9 weist auf eine leichte Depression hin; 10-14, mäßige Depression; 15-19, mittelschwere Depression; und 20-27, schwere Depression.
In groß angelegten Primärversorgungsstudien betrug die Sensitivität 88 % und die Spezifität 88 % für Major Depression bei einem Score von mindestens 10.
Die spanische Version hat in verschiedenen lateinamerikanischen Ländern eine gute bis ausgezeichnete Zuverlässigkeit bewiesen.
In der vorliegenden Studie wird der PHQ-9 viermal innerhalb der App (Wochen 1, 2, 4 und 5) und zweimal telefonisch (Wochen 3 und 6) verabreicht.
Es wird erwartet, dass die Teilnahme an der gesamten 6-wöchigen Intervention zu einer Verringerung des PHQ-9 um 5 Punkte führen wird.
|
Baseline – 0 Wochen und in Woche 6
|
Andere Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Servicebereitstellung
Zeitfenster: Baseline – Woche 0
|
Anteile der Patienten mit MDD vor der Intervention, die für eine Studienteilnahme nicht in Frage kommen und zur Behandlung überwiesen werden.
|
Baseline – Woche 0
|
|
Änderung des Punktes auf der Skala für generalisierte Angststörungen (GAD-7).
Zeitfenster: Ausgangswert – 0 Wochen; Woche 3
|
Das Ausmaß der Angst wird anhand des Generalized Anxiety Disorder Score (GAD-7) bewertet, der aus den sieben Kriterien besteht, auf denen die DSM-IV-Diagnose von Angststörungen basiert.
Jeder der sieben Punkte wird auf einer dreistufigen Häufigkeitsskala bewertet, die von 0 – „überhaupt nicht“ bis 3 – „fast jeden Tag“ für die letzten zwei Wochen reicht.
|
Ausgangswert – 0 Wochen; Woche 3
|
|
Änderung des Punktes auf der Skala für generalisierte Angststörungen (GAD-7).
Zeitfenster: Ausgangswert – 0 Wochen; Woche 6
|
Das Ausmaß der Angst wird anhand des Generalized Anxiety Disorder Score (GAD-7) bewertet, der aus den sieben Kriterien besteht, auf denen die DSM-IV-Diagnose von Angststörungen basiert.
Jeder der sieben Punkte wird auf einer dreistufigen Häufigkeitsskala bewertet, die von 0 – „überhaupt nicht“ bis 3 – „fast jeden Tag“ für die letzten zwei Wochen reicht.
|
Ausgangswert – 0 Wochen; Woche 6
|
Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Mitarbeiter
Ermittler
- Hauptermittler: Susan Caplan, PhD, Northern Illinois University
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- Kroenke K, Spitzer RL, Williams JB. The PHQ-9: validity of a brief depression severity measure. J Gen Intern Med. 2001 Sep;16(9):606-13. doi: 10.1046/j.1525-1497.2001.016009606.x.
- Andersson G, Cuijpers P. Internet-based and other computerized psychological treatments for adult depression: a meta-analysis. Cogn Behav Ther. 2009;38(4):196-205. doi: 10.1080/16506070903318960.
- Moore CG, Carter RE, Nietert PJ, Stewart PW. Recommendations for planning pilot studies in clinical and translational research. Clin Transl Sci. 2011 Oct;4(5):332-7. doi: 10.1111/j.1752-8062.2011.00347.x.
- Diez-Quevedo C, Rangil T, Sanchez-Planell L, Kroenke K, Spitzer RL. Validation and utility of the patient health questionnaire in diagnosing mental disorders in 1003 general hospital Spanish inpatients. Psychosom Med. 2001 Jul-Aug;63(4):679-86. doi: 10.1097/00006842-200107000-00021.
- Lowe B, Unutzer J, Callahan CM, Perkins AJ, Kroenke K. Monitoring depression treatment outcomes with the patient health questionnaire-9. Med Care. 2004 Dec;42(12):1194-201. doi: 10.1097/00005650-200412000-00006.
- Hertzog MA. Considerations in determining sample size for pilot studies. Res Nurs Health. 2008 Apr;31(2):180-91. doi: 10.1002/nur.20247.
- Murray CJ, Vos T, Lozano R, Naghavi M, Flaxman AD, Michaud C, Ezzati M, Shibuya K, Salomon JA, Abdalla S, Aboyans V, Abraham J, Ackerman I, Aggarwal R, Ahn SY, Ali MK, Alvarado M, Anderson HR, Anderson LM, Andrews KG, Atkinson C, Baddour LM, Bahalim AN, Barker-Collo S, Barrero LH, Bartels DH, Basanez MG, Baxter A, Bell ML, Benjamin EJ, Bennett D, Bernabe E, Bhalla K, Bhandari B, Bikbov B, Bin Abdulhak A, Birbeck G, Black JA, Blencowe H, Blore JD, Blyth F, Bolliger I, Bonaventure A, Boufous S, Bourne R, Boussinesq M, Braithwaite T, Brayne C, Bridgett L, Brooker S, Brooks P, Brugha TS, Bryan-Hancock C, Bucello C, Buchbinder R, Buckle G, Budke CM, Burch M, Burney P, Burstein R, Calabria B, Campbell B, Canter CE, Carabin H, Carapetis J, Carmona L, Cella C, Charlson F, Chen H, Cheng AT, Chou D, Chugh SS, Coffeng LE, Colan SD, Colquhoun S, Colson KE, Condon J, Connor MD, Cooper LT, Corriere M, Cortinovis M, de Vaccaro KC, Couser W, Cowie BC, Criqui MH, Cross M, Dabhadkar KC, Dahiya M, Dahodwala N, Damsere-Derry J, Danaei G, Davis A, De Leo D, Degenhardt L, Dellavalle R, Delossantos A, Denenberg J, Derrett S, Des Jarlais DC, Dharmaratne SD, Dherani M, Diaz-Torne C, Dolk H, Dorsey ER, Driscoll T, Duber H, Ebel B, Edmond K, Elbaz A, Ali SE, Erskine H, Erwin PJ, Espindola P, Ewoigbokhan SE, Farzadfar F, Feigin V, Felson DT, Ferrari A, Ferri CP, Fevre EM, Finucane MM, Flaxman S, Flood L, Foreman K, Forouzanfar MH, Fowkes FG, Fransen M, Freeman MK, Gabbe BJ, Gabriel SE, Gakidou E, Ganatra HA, Garcia B, Gaspari F, Gillum RF, Gmel G, Gonzalez-Medina D, Gosselin R, Grainger R, Grant B, Groeger J, Guillemin F, Gunnell D, Gupta R, Haagsma J, Hagan H, Halasa YA, Hall W, Haring D, Haro JM, Harrison JE, Havmoeller R, Hay RJ, Higashi H, Hill C, Hoen B, Hoffman H, Hotez PJ, Hoy D, Huang JJ, Ibeanusi SE, Jacobsen KH, James SL, Jarvis D, Jasrasaria R, Jayaraman S, Johns N, Jonas JB, Karthikeyan G, Kassebaum N, Kawakami N, Keren A, Khoo JP, King CH, Knowlton LM, Kobusingye O, Koranteng A, Krishnamurthi R, Laden F, Lalloo R, Laslett LL, Lathlean T, Leasher JL, Lee YY, Leigh J, Levinson D, Lim SS, Limb E, Lin JK, Lipnick M, Lipshultz SE, Liu W, Loane M, Ohno SL, Lyons R, Mabweijano J, MacIntyre MF, Malekzadeh R, Mallinger L, Manivannan S, Marcenes W, March L, Margolis DJ, Marks GB, Marks R, Matsumori A, Matzopoulos R, Mayosi BM, McAnulty JH, McDermott MM, McGill N, McGrath J, Medina-Mora ME, Meltzer M, Mensah GA, Merriman TR, Meyer AC, Miglioli V, Miller M, Miller TR, Mitchell PB, Mock C, Mocumbi AO, Moffitt TE, Mokdad AA, Monasta L, Montico M, Moradi-Lakeh M, Moran A, Morawska L, Mori R, Murdoch ME, Mwaniki MK, Naidoo K, Nair MN, Naldi L, Narayan KM, Nelson PK, Nelson RG, Nevitt MC, Newton CR, Nolte S, Norman P, Norman R, O'Donnell M, O'Hanlon S, Olives C, Omer SB, Ortblad K, Osborne R, Ozgediz D, Page A, Pahari B, Pandian JD, Rivero AP, Patten SB, Pearce N, Padilla RP, Perez-Ruiz F, Perico N, Pesudovs K, Phillips D, Phillips MR, Pierce K, Pion S, Polanczyk GV, Polinder S, Pope CA 3rd, Popova S, Porrini E, Pourmalek F, Prince M, Pullan RL, Ramaiah KD, Ranganathan D, Razavi H, Regan M, Rehm JT, Rein DB, Remuzzi G, Richardson K, Rivara FP, Roberts T, Robinson C, De Leon FR, Ronfani L, Room R, Rosenfeld LC, Rushton L, Sacco RL, Saha S, Sampson U, Sanchez-Riera L, Sanman E, Schwebel DC, Scott JG, Segui-Gomez M, Shahraz S, Shepard DS, Shin H, Shivakoti R, Singh D, Singh GM, Singh JA, Singleton J, Sleet DA, Sliwa K, Smith E, Smith JL, Stapelberg NJ, Steer A, Steiner T, Stolk WA, Stovner LJ, Sudfeld C, Syed S, Tamburlini G, Tavakkoli M, Taylor HR, Taylor JA, Taylor WJ, Thomas B, Thomson WM, Thurston GD, Tleyjeh IM, Tonelli M, Towbin JA, Truelsen T, Tsilimbaris MK, Ubeda C, Undurraga EA, van der Werf MJ, van Os J, Vavilala MS, Venketasubramanian N, Wang M, Wang W, Watt K, Weatherall DJ, Weinstock MA, Weintraub R, Weisskopf MG, Weissman MM, White RA, Whiteford H, Wiebe N, Wiersma ST, Wilkinson JD, Williams HC, Williams SR, Witt E, Wolfe F, Woolf AD, Wulf S, Yeh PH, Zaidi AK, Zheng ZJ, Zonies D, Lopez AD, AlMazroa MA, Memish ZA. Disability-adjusted life years (DALYs) for 291 diseases and injuries in 21 regions, 1990-2010: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2010. Lancet. 2012 Dec 15;380(9859):2197-223. doi: 10.1016/S0140-6736(12)61689-4. Erratum In: Lancet. 2013 Feb 23;381(9867):628. AlMazroa, Mohammad A [added]; Memish, Ziad A [added].
- Labrique AB, Vasudevan L, Kochi E, Fabricant R, Mehl G. mHealth innovations as health system strengthening tools: 12 common applications and a visual framework. Glob Health Sci Pract. 2013 Aug 6;1(2):160-71. doi: 10.9745/GHSP-D-13-00031. eCollection 2013 Aug.
- Sim J, Lewis M. The size of a pilot study for a clinical trial should be calculated in relation to considerations of precision and efficiency. J Clin Epidemiol. 2012 Mar;65(3):301-8. doi: 10.1016/j.jclinepi.2011.07.011. Epub 2011 Dec 9.
- Graneheim UH, Lundman B. Qualitative content analysis in nursing research: concepts, procedures and measures to achieve trustworthiness. Nurse Educ Today. 2004 Feb;24(2):105-12. doi: 10.1016/j.nedt.2003.10.001.
- Rahman A, Malik A, Sikander S, Roberts C, Creed F. Cognitive behaviour therapy-based intervention by community health workers for mothers with depression and their infants in rural Pakistan: a cluster-randomised controlled trial. Lancet. 2008 Sep 13;372(9642):902-9. doi: 10.1016/S0140-6736(08)61400-2.
- Mohr DC, Burns MN, Schueller SM, Clarke G, Klinkman M. Behavioral intervention technologies: evidence review and recommendations for future research in mental health. Gen Hosp Psychiatry. 2013 Jul-Aug;35(4):332-8. doi: 10.1016/j.genhosppsych.2013.03.008. Epub 2013 May 8.
- Lachin JM. Introduction to sample size determination and power analysis for clinical trials. Control Clin Trials. 1981 Jun;2(2):93-113. doi: 10.1016/0197-2456(81)90001-5.
- Cocks K, Torgerson DJ. Sample size calculations for pilot randomized trials: a confidence interval approach. J Clin Epidemiol. 2013 Feb;66(2):197-201. doi: 10.1016/j.jclinepi.2012.09.002. Epub 2012 Nov 27.
- Teare MD, Dimairo M, Shephard N, Hayman A, Whitehead A, Walters SJ. Sample size requirements to estimate key design parameters from external pilot randomised controlled trials: a simulation study. Trials. 2014 Jul 3;15:264. doi: 10.1186/1745-6215-15-264.
- Kroenke K, Spitzer RL, Williams JB. The Patient Health Questionnaire-2: validity of a two-item depression screener. Med Care. 2003 Nov;41(11):1284-92. doi: 10.1097/01.MLR.0000093487.78664.3C.
- Kelders SM, Kok RN, Ossebaard HC, Van Gemert-Pijnen JE. Persuasive system design does matter: a systematic review of adherence to web-based interventions. J Med Internet Res. 2012 Nov 14;14(6):e152. doi: 10.2196/jmir.2104.
- Lee EC, Whitehead AL, Jacques RM, Julious SA. The statistical interpretation of pilot trials: should significance thresholds be reconsidered? BMC Med Res Methodol. 2014 Mar 20;14:41. doi: 10.1186/1471-2288-14-41.
- van der Feltz-Cornelis CM, Nuyen J, Stoop C, Chan J, Jacobson AM, Katon W, Snoek F, Sartorius N. Effect of interventions for major depressive disorder and significant depressive symptoms in patients with diabetes mellitus: a systematic review and meta-analysis. Gen Hosp Psychiatry. 2010 Jul-Aug;32(4):380-95. doi: 10.1016/j.genhosppsych.2010.03.011. Epub 2010 May 15. Erratum In: Gen Hosp Psychiatry. 2010 Nov-Dec;32(6):645.
- Bandura A. Health promotion by social cognitive means. Health Educ Behav. 2004 Apr;31(2):143-64. doi: 10.1177/1090198104263660.
- Ben-Zeev D, Schueller SM, Begale M, Duffecy J, Kane JM, Mohr DC. Strategies for mHealth research: lessons from 3 mobile intervention studies. Adm Policy Ment Health. 2015 Mar;42(2):157-67. doi: 10.1007/s10488-014-0556-2.
- Pfeiffer PN, Heisler M, Piette JD, Rogers MA, Valenstein M. Efficacy of peer support interventions for depression: a meta-analysis. Gen Hosp Psychiatry. 2011 Jan-Feb;33(1):29-36. doi: 10.1016/j.genhosppsych.2010.10.002. Epub 2010 Nov 13.
- Whiteford HA, Degenhardt L, Rehm J, Baxter AJ, Ferrari AJ, Erskine HE, Charlson FJ, Norman RE, Flaxman AD, Johns N, Burstein R, Murray CJ, Vos T. Global burden of disease attributable to mental and substance use disorders: findings from the Global Burden of Disease Study 2010. Lancet. 2013 Nov 9;382(9904):1575-86. doi: 10.1016/S0140-6736(13)61611-6. Epub 2013 Aug 29.
- Hughes ME, Waite LJ, Hawkley LC, Cacioppo JT. A Short Scale for Measuring Loneliness in Large Surveys: Results From Two Population-Based Studies. Res Aging. 2004;26(6):655-672. doi: 10.1177/0164027504268574.
- Caplan S. A Pilot Study of a Novel Method of Measuring Stigma about Depression Developed for Latinos in the Faith-Based Setting. Community Ment Health J. 2016 Aug;52(6):701-9. doi: 10.1007/s10597-016-0005-7. Epub 2016 Apr 16.
- Cuijpers P, Donker T, van Straten A, Li J, Andersson G. Is guided self-help as effective as face-to-face psychotherapy for depression and anxiety disorders? A systematic review and meta-analysis of comparative outcome studies. Psychol Med. 2010 Dec;40(12):1943-57. doi: 10.1017/S0033291710000772. Epub 2010 Apr 21.
- Schoenfeld D. Statistical considerations for pilot studies. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 1980 Mar;6(3):371-4. doi: 10.1016/0360-3016(80)90153-4. No abstract available.
- Spek V, Cuijpers P, Nyklicek I, Riper H, Keyzer J, Pop V. Internet-based cognitive behaviour therapy for symptoms of depression and anxiety: a meta-analysis. Psychol Med. 2007 Mar;37(3):319-28. doi: 10.1017/S0033291706008944. Epub 2006 Nov 20.
- Viechtbauer W, Smits L, Kotz D, Bude L, Spigt M, Serroyen J, Crutzen R. A simple formula for the calculation of sample size in pilot studies. J Clin Epidemiol. 2015 Nov;68(11):1375-9. doi: 10.1016/j.jclinepi.2015.04.014. Epub 2015 Jun 6.
- Richards D, Richardson T. Computer-based psychological treatments for depression: a systematic review and meta-analysis. Clin Psychol Rev. 2012 Jun;32(4):329-42. doi: 10.1016/j.cpr.2012.02.004. Epub 2012 Feb 28.
- Procidano ME, Heller K. Measures of perceived social support from friends and from family: three validation studies. Am J Community Psychol. 1983 Feb;11(1):1-24. doi: 10.1007/BF00898416.
- Ferrari AJ, Somerville AJ, Baxter AJ, Norman R, Patten SB, Vos T, Whiteford HA. Global variation in the prevalence and incidence of major depressive disorder: a systematic review of the epidemiological literature. Psychol Med. 2013 Mar;43(3):471-81. doi: 10.1017/S0033291712001511. Epub 2012 Jul 25.
- Andersson G, Topooco N, Havik O, Nordgreen T. Internet-supported versus face-to-face cognitive behavior therapy for depression. Expert Rev Neurother. 2016;16(1):55-60. doi: 10.1586/14737175.2015.1125783. Epub 2015 Dec 15.
- Mohr DC, Cuijpers P, Lehman K. Supportive accountability: a model for providing human support to enhance adherence to eHealth interventions. J Med Internet Res. 2011 Mar 10;13(1):e30. doi: 10.2196/jmir.1602.
- Belkin GS, Unutzer J, Kessler RC, Verdeli H, Raviola GJ, Sachs K, Oswald C, Eustache E. Scaling up for the "bottom billion": "5 x 5" implementation of community mental health care in low-income regions. Psychiatr Serv. 2011 Dec;62(12):1494-502. doi: 10.1176/appi.ps.000012011.
- World Health Organization. Mental health action plan 2013-2020. Geneva, Switzerland: WHO 2013.Available at: http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/89966/1/9789241506021_eng.pdf?ua=1
- Caplan S, Little TV, Reyna P, Sosa Lovera A, Garces-King J, Queen K, Nahar R. Mental health services in the Dominican Republic from the perspective of health care providers. Glob Public Health. 2018 Jul;13(7):874-898. doi: 10.1080/17441692.2016.1213308. Epub 2016 Aug 29.
- Caplan S, Little TV, Garces-King J. Stigma about Mental Illness among Multidisciplinary Health Care Providers. International Perspectives in Psychology: Research, Practice and Consultation. 2016;5(3):196- 206 http://dx.doi.org/10.1037/ipp0000057
- Donker T, Petrie K, Proudfoot J, Clarke J, Birch MR, Christensen H. Smartphones for smarter delivery of mental health programs: a systematic review. J Med Internet Res. 2013 Nov 15;15(11):e247. doi: 10.2196/jmir.2791.
- Alegria M, Mulvaney-Day N, Woo M, Torres M, Gao S, Oddo V. Correlates of past-year mental health service use among Latinos: results from the National Latino and Asian American Study. Am J Public Health. 2007 Jan;97(1):76-83. doi: 10.2105/AJPH.2006.087197. Epub 2006 Nov 30.
- van Ballegooijen W, Cuijpers P, van Straten A, Karyotaki E, Andersson G, Smit JH, Riper H. Adherence to Internet-based and face-to-face cognitive behavioural therapy for depression: a meta-analysis. PLoS One. 2014 Jul 16;9(7):e100674. doi: 10.1371/journal.pone.0100674. eCollection 2014.
- Waller R, Gilbody S. Barriers to the uptake of computerized cognitive behavioural therapy: a systematic review of the quantitative and qualitative evidence. Psychol Med. 2009 May;39(5):705-12. doi: 10.1017/S0033291708004224. Epub 2008 Sep 24.
- Gilbody S, Littlewood E, Hewitt C, Brierley G, Tharmanathan P, Araya R, Barkham M, Bower P, Cooper C, Gask L, Kessler D, Lester H, Lovell K, Parry G, Richards DA, Andersen P, Brabyn S, Knowles S, Shepherd C, Tallon D, White D; REEACT Team. Computerised cognitive behaviour therapy (cCBT) as treatment for depression in primary care (REEACT trial): large scale pragmatic randomised controlled trial. BMJ. 2015 Nov 11;351:h5627. doi: 10.1136/bmj.h5627. Erratum In: BMJ. 2016;352:i195.
- Vis C, Mol M, Kleiboer A, Buhrmann L, Finch T, Smit J, Riper H. Improving Implementation of eMental Health for Mood Disorders in Routine Practice: Systematic Review of Barriers and Facilitating Factors. JMIR Ment Health. 2018 Mar 16;5(1):e20. doi: 10.2196/mental.9769.
- Bakker D, Kazantzis N, Rickwood D, Rickard N. Mental Health Smartphone Apps: Review and Evidence-Based Recommendations for Future Developments. JMIR Ment Health. 2016 Mar 1;3(1):e7. doi: 10.2196/mental.4984.
- Caplan S, Reyna-Liberato P, Sosa Lovera A. Methodological challenges to mHealth Research in Low and Middle Income Countries: The Untold Story. Podium presentation. Eastern Nursing Research Society. Newark Liberty Marriott, Newark, NJ, April 11-13, 2018.
- Caplan S. Interprofessional Development of a Self-Guided App for Depression. National Association of Hispanic Nurses (NAHN) 42 nd Annual Conference. Phoenix, AZ, July 18- 22, 2017
- Whiteford HA, Baxter AJ. The Global Burden of Disease 2010 Study: what does it tell us about mental disorders in Latin America? Braz J Psychiatry. 2013 Apr-Jun;35(2):111-2. doi: 10.1590/1516-4446-2012-3502. No abstract available.
- Woo JM, Kim W, Hwang TY, Frick KD, Choi BH, Seo YJ, Kang EH, Kim SJ, Ham BJ, Lee JS, Park YL. Impact of depression on work productivity and its improvement after outpatient treatment with antidepressants. Value Health. 2011 Jun;14(4):475-82. doi: 10.1016/j.jval.2010.11.006. Epub 2011 Apr 22.
- Cuijpers P. Prevention of depressive disorders: towards a further reduction of the disease burden of mental disorders. Early Interv Psychiatry. 2011 Aug;5(3):179-80. doi: 10.1111/j.1751-7893.2011.00282.x. No abstract available.
- Bogner HR, Morales KH, Reynolds CF 3rd, Cary MS, Bruce ML. Course of depression and mortality among older primary care patients. Am J Geriatr Psychiatry. 2012 Oct;20(10):895-903. doi: 10.1097/JGP.0b013e3182331104.
- Lyness JM. Naturalistic outcomes of minor and subsyndromal depression in older primary care patients. Int J Geriatr Psychiatry. 2008 Aug;23(8):773-81. doi: 10.1002/gps.1982.
- Woo JM, Jeon HJ, Kim HJ, Lee KH, Lee CU, Noh JS, Lee CH, Hong JP. Excess cost of non-remission among outpatients with major depressive disorder. Int J Ment Health Syst. 2014 Nov 15;8(1):42. doi: 10.1186/1752-4458-8-42. eCollection 2014.
- Weaver LJ, Mendenhall E. Applying syndemics and chronicity: interpretations from studies of poverty, depression, and diabetes. Med Anthropol. 2014;33(2):92-108. doi: 10.1080/01459740.2013.808637.
- March D, Luchsinger JA, Teresi JA, Eimicke JP, Findley SE, Carrasquillo O, Palmas W. High rates of depressive symptoms in low-income urban Hispanics of Caribbean origin with poorly controlled diabetes: correlates and risk factors. J Health Care Poor Underserved. 2014 Feb;25(1):321-31. doi: 10.1353/hpu.2014.0027.
- World Health Organization. (2010) mhGAP Intervention Guide. Geneva, World Health Organization, Department of Mental Health and Substance Abuse, 2010
- Piette JD, Marinec N, Gallegos-Cabriales EC, Gutierrez-Valverde JM, Rodriguez-Saldana J, Mendoz-Alevares M, Silveira MJ. Spanish-speaking patients' engagement in interactive voice response (IVR) support calls for chronic disease self-management: data from three countries. J Telemed Telecare. 2013 Feb;19(2):89-94. doi: 10.1177/1357633x13476234. Epub 2013 Mar 26.
- Titov N, Andrews G, Davies M, McIntyre K, Robinson E, Solley K. Internet treatment for depression: a randomized controlled trial comparing clinician vs. technician assistance. PLoS One. 2010 Jun 8;5(6):e10939. doi: 10.1371/journal.pone.0010939.
- Cuijpers P, Andersson G, Donker T, van Straten A. Psychological treatment of depression: results of a series of meta-analyses. Nord J Psychiatry. 2011 Dec;65(6):354-64. doi: 10.3109/08039488.2011.596570. Epub 2011 Jul 20.
- Christensen H, Griffiths KM, Farrer L. Adherence in internet interventions for anxiety and depression. J Med Internet Res. 2009 Apr 24;11(2):e13. doi: 10.2196/jmir.1194.
- Sander L, Rausch L, Baumeister H. Effectiveness of Internet-Based Interventions for the Prevention of Mental Disorders: A Systematic Review and Meta-Analysis. JMIR Ment Health. 2016 Aug 17;3(3):e38. doi: 10.2196/mental.6061. Erratum In: JMIR Ment Health. 2016;3(3):e41.
- Mohr DC, Lyon AR, Lattie EG, Reddy M, Schueller SM. Accelerating Digital Mental Health Research From Early Design and Creation to Successful Implementation and Sustainment. J Med Internet Res. 2017 May 10;19(5):e153. doi: 10.2196/jmir.7725.
- Brouwer W, Kroeze W, Crutzen R, de Nooijer J, de Vries NK, Brug J, Oenema A. Which intervention characteristics are related to more exposure to internet-delivered healthy lifestyle promotion interventions? A systematic review. J Med Internet Res. 2011 Jan 6;13(1):e2. doi: 10.2196/jmir.1639.
- Stiles-Shields C, Corden ME, Kwasny MJ, Schueller SM, Mohr DC. Predictors of outcome for telephone and face-to-face administered cognitive behavioral therapy for depression. Psychol Med. 2015 Nov;45(15):3205-15. doi: 10.1017/S0033291715001208. Epub 2015 Jun 16.
- Oinas-Kukkonen H, Harjumaa M. Persuasive Systems Design: Key Issues, Process Model, and System Features. Commun Assoc Inf Syst. 2009;24(1):28.
- Alfonsson S, Olsson E, Linderman S, Winnerhed S, Hursti T. Is online treatment adherence affected by presentation and therapist support? A randomized controlled trial. Comput Hum Behav 2016 Jul;60:550- 558. [doi: 10.1016/j.chb.2016.01.035]
- Dahne J, Lejuez CW, Kustanowitz J, Felton JW, Diaz VA, Player MS, Carpenter MJ. Moodivate: A self-help behavioral activation mobile app for utilization in primary care-Development and clinical considerations. Int J Psychiatry Med. 2017 Mar;52(2):160-175. doi: 10.1177/0091217417720899.
- Donkin L, Christensen H, Naismith SL, Neal B, Hickie IB, Glozier N. A systematic review of the impact of adherence on the effectiveness of e-therapies. J Med Internet Res. 2011 Aug 5;13(3):e52. doi: 10.2196/jmir.1772.
- Mendenhall E, De Silva MJ, Hanlon C, Petersen I, Shidhaye R, Jordans M, Luitel N, Ssebunnya J, Fekadu A, Patel V, Tomlinson M, Lund C. Acceptability and feasibility of using non-specialist health workers to deliver mental health care: stakeholder perceptions from the PRIME district sites in Ethiopia, India, Nepal, South Africa, and Uganda. Soc Sci Med. 2014 Oct;118:33-42. doi: 10.1016/j.socscimed.2014.07.057. Epub 2014 Jul 29.
- Ali BS, Rahbar MH, Naeem S, Gul A, Mubeen S, Iqbal A. The effectiveness of counseling on anxiety and depression by minimally trained counselors: a randomized controlled trial. Am J Psychother. 2003;57(3):324-36. doi: 10.1176/appi.psychotherapy.2003.57.3.324.
- Araya R, Rojas G, Fritsch R, Gaete J, Rojas M, Simon G, Peters TJ. Treating depression in primary care in low-income women in Santiago, Chile: a randomised controlled trial. Lancet. 2003 Mar 22;361(9362):995-1000. doi: 10.1016/S0140-6736(03)12825-5.
- Winch PJ, Gilroy KE, Wolfheim C, Starbuck ES, Young MW, Walker LD, Black RE. Intervention models for the management of children with signs of pneumonia or malaria by community health workers. Health Policy Plan. 2005 Jul;20(4):199-212. doi: 10.1093/heapol/czi027.
- Tripathy P, Nair N, Barnett S, Mahapatra R, Borghi J, Rath S, Rath S, Gope R, Mahto D, Sinha R, Lakshminarayana R, Patel V, Pagel C, Prost A, Costello A. Effect of a participatory intervention with women's groups on birth outcomes and maternal depression in Jharkhand and Orissa, India: a cluster-randomised controlled trial. Lancet. 2010 Apr 3;375(9721):1182-92. doi: 10.1016/S0140-6736(09)62042-0. Epub 2010 Mar 6.
- Silverstein M, Diaz-Linhart Y, Cabral H, Beardslee W, Hegel M, Haile W, Sander J, Patts G, Feinberg E. Efficacy of a Maternal Depression Prevention Strategy in Head Start: A Randomized Clinical Trial. JAMA Psychiatry. 2017 Aug 1;74(8):781-789. doi: 10.1001/jamapsychiatry.2017.1001.
- Hofmann M, Broussard C, Armstrong G, Boschen MJ, Somasundaram KV. A Mental Health Training Program for Community Health Workers in India: Impact on Recognition of Mental Disorders, Stigmatizing Attitudes and Confidence. International Journal of Culture and Mental Health. 2017;10(1):62-74. http://dx.doi.org/10.1080/17542863.2016.1259340
- Moore LM, Carr A, Hartnett D. Does Group CBT for Depression Do What It Says on the Tin? A Systemic Review and Meta-analysis of Group CBT for Depressed Adults (2000-2016), Journal of Contemporary Psychotherapy. 2017; 47(3):141-157.
- Aguilera A, Garza MJ, Munoz RF. Group cognitive-behavioral therapy for depression in Spanish: culture-sensitive manualized treatment in practice. J Clin Psychol. 2010 Aug;66(8):857-67. doi: 10.1002/jclp.20706.
- Marton K, Kanas N. Telehealth modalities for group therapy: Comparisons to in-person group therapy. Int J Group Psychother. 2016;66(1):145-150. https://doi.org/10.1080/00207284.2015.1096109. doi: 10.1080/00207284.2015.1096109.
- Greene CJ, Morland LA, Macdonald A, Frueh BC, Grubbs KM, Rosen CS. How does tele-mental health affect group therapy process? Secondary analysis of a noninferiority trial. J Consult Clin Psychol. 2010 Oct;78(5):746-50. doi: 10.1037/a0020158.
- Davidson L, Bellamy C, Guy K, Miller R. Peer support among persons with severe mental illnesses: a review of evidence and experience. World Psychiatry. 2012 Jun;11(2):123-8. doi: 10.1016/j.wpsyc.2012.05.009.
- Alegria M, Polo A, Gao S, Santana L, Rothstein D, Jimenez A, Hunter ML, Mendieta F, Oddo V, Normand SL. Evaluation of a patient activation and empowerment intervention in mental health care. Med Care. 2008 Mar;46(3):247-56. doi: 10.1097/MLR.0b013e318158af52.
- Letourneau N, Secco L, Colpitts J, Aldous S, Stewart M, Dennis CL. Quasi-experimental evaluation of a telephone-based peer support intervention for maternal depression. J Adv Nurs. 2015 Jul;71(7):1587-99. doi: 10.1111/jan.12622. Epub 2015 Feb 23.
- Kaplan K, Salzer MS, Solomon P, Brusilovskiy E, Cousounis P. Internet peer support for individuals with psychiatric disabilities: A randomized controlled trial. Soc Sci Med. 2011 Jan;72(1):54-62. doi: 10.1016/j.socscimed.2010.09.037. Epub 2010 Oct 26.
- Takahashi Y, Uchida C, Miyaki K, Sakai M, Shimbo T, Nakayama T. Potential benefits and harms of a peer support social network service on the internet for people with depressive tendencies: qualitative content analysis and social network analysis. J Med Internet Res. 2009 Jul 23;11(3):e29. doi: 10.2196/jmir.1142.
- Griffiths KM, Calear AL, Banfield M. Systematic review on Internet Support Groups (ISGs) and depression (1): Do ISGs reduce depressive symptoms? J Med Internet Res. 2009 Sep 30;11(3):e40. doi: 10.2196/jmir.1270.
- Goodwin BC, Ford DE, Hsiung RC, Houston TK, Fogel J, Van Voorhees BW. First, Do No Harm: Referring Primary Care Patients with Depression to an Internet Support Group. Telemed J E Health. 2018 Jan;24(1):37-44. doi: 10.1089/tmj.2017.0004. Epub 2017 Jun 28.
- Griffiths KM, Mackinnon AJ, Crisp DA, Christensen H, Bennett K, Farrer L. The effectiveness of an online support group for members of the community with depression: a randomised controlled trial. PLoS One. 2012;7(12):e53244. doi: 10.1371/journal.pone.0053244. Epub 2012 Dec 28.
- Griffiths KM. Mental health Internet support groups: just a lot of talk or a valuable intervention? World Psychiatry. 2017 Oct;16(3):247-248. doi: 10.1002/wps.20444. No abstract available.
- Yen C, Tu C. Multiple-group confirmatory factor analysis of the scores for online social presence: Do they measure the same thing across cultural groups? Journal of Educational Computing Research. 2011;44(2):219-242.
- Richardson JC, Swan K. Examining social presence in online courses in relation to students' perceived learning and satisfaction. Journal of Asynchronous Learning Networks. 2003;7(1):68-88.
- Russo TC, Benson S. Learning with invisible others: Online presence and its relationship to cognitive and affective learning. Educational Technology & Society. 2005;8(1):54-62.
- Caplan S, Buyske S. Depression, Help-Seeking and Self-Recognition of Depression among Dominican, Ecuadorian and Colombian Immigrant Primary Care Patients in the Northeastern United States. Int J Environ Res Public Health. 2015 Aug 27;12(9):10450-74. doi: 10.3390/ijerph120910450.
- Caplan S, Cordero C. Development of a Faith-Based Mental Health Literacy Program to Improve Treatment Engagement Among Caribbean Latinos in the Northeastern United States of America. Int Q Community Health Educ. 2015;35(3):199-214. doi: 10.1177/0272684X15581347.
- Caplan S, Escobar J, Paris M, Alvidrez J, Dixon JK, Desai MM, Scahill LD, Whittemore R. Cultural influences on causal beliefs about depression among Latino immigrants. J Transcult Nurs. 2013 Jan;24(1):68-77. doi: 10.1177/1043659612453745. Epub 2012 Aug 20.
- Caplan S, Paris M, Whittemore R, Desai, M, Dixon J, Alvidrez J, Escobar J, Scahill LD. Correlates of Religious, Supernatural and Psychosocial Causal Beliefs about Depression among Latino Immigrants in Primary Care. Mental Health, Religion and Culture. 2010;13 (7):1469-9737, DOI: 10.1080/13674676.2010.497810
- Nuevo R, Lehtinen V, Reyna-Liberato PM, Ayuso-Mateos JL. Usefulness of the Beck Depression Inventory as a screening method for depression among the general population of Finland. Scand J Public Health. 2009 Jan;37(1):28-34. doi: 10.1177/1403494808097169.
- Cayetano C, Sosa A, González R. Observatorio subregional de la conducta suicida para Centroamérica y la República Dominicana in Organización Panamericana de la Salud. Prevención de la conducta suicida. Washington, DC : OPS, 2016. [Cayetano, C. Sosa, A. & González, R Subregional suicide observatory for Central America and the Dominican Republic in Panamercan Health Organization. Prevention of suicidal behavior ISBN: 978-92-75-11919-8
- Canario Guzman JA, Espinal R, Baez J, Melgen RE, Rosario PAP, Mendoza ER. Ethical challenges for international collaborative research partnerships in the context of the Zika outbreak in the Dominican Republic: a qualitative case study. Health Res Policy Syst. 2017 Sep 25;15(1):82. doi: 10.1186/s12961-017-0246-0.
- Canario JA, Lizardo J, Espinal R, Colome M. Gaps in health research in the Dominican Republic. Rev Panam Salud Publica. 2016 Apr;39(4):179-85.
- Winch PJ, Leban K, Casazza L, Walker L, Pearcy K. An implementation framework for household and community integrated management of childhood illness. Health Policy Plan. 2002 Dec;17(4):345-53. doi: 10.1093/heapol/17.4.345.
- Rahman SM, Ali NA, Jennings L, Seraji MH, Mannan I, Shah R, Al-Mahmud AB, Bari S, Hossain D, Das MK, Baqui AH, El Arifeen S, Winch PJ. Factors affecting recruitment and retention of community health workers in a newborn care intervention in Bangladesh. Hum Resour Health. 2010 May 3;8:12. doi: 10.1186/1478-4491-8-12.
- Hoover DR. Clinical trials of behavioural interventions with heterogeneous teaching subgroup effects. Stat Med. 2002 May 30;21(10):1351-64. doi: 10.1002/sim.1139. Erratum In: Stat Med. 2003 Jul 15;22(13):2235.
- Podium Presentation. Tariana V. Little, Susan Caplan, Angelina Sosa Lovera, Patricia Reyna, Pak Chau, Adrian Aguilera, Jenny Ariannly Sánchez Castillo, Ester R. Shapiro. Mobile App to Prevent Depression in the Dominican Republic. Sociocultural Adaptations. Sigma Theta Tau International, Dublin, Ireland, Sunday, 30 July 2017: 11:15 AM
- Muñoz RF, Ghosh Ippen, C, Rao S, Le HL, Dwyer EV. Manual de terapia de grupo para el tratamiento cognitivo-conductual de la depresión [Healthy management of reality: group cognitive behavioral therapy manual]: Aprendiendo a manejar su realidad personal. 2000.
- Bird VJ, Le Boutillier C, Leamy M, Williams J, Bradstreet S, Slade M. Evaluating the feasibility of complex interventions in mental health services: standardised measure and reporting guidelines. Br J Psychiatry. 2014;204:316-21. doi: 10.1192/bjp.bp.113.128314. Epub 2013 Dec 5.
- Hadjistavropoulos HD, Schneider LH, Klassen K, Dear BF, Titov N. Development and evaluation of a scale assessing therapist fidelity to guidelines for delivering therapist-assisted Internet-delivered cognitive behaviour therapy. Cogn Behav Ther. 2018 Nov;47(6):447-461. doi: 10.1080/16506073.2018.1457079. Epub 2018 Apr 25.
- Hohman M, Matulich W. Initial validation of the motivational interviewing measure of staff interaction. Alcoholism Treatment Quarterly.2010;28(2):230-238.
- Smith M, Johnson KM, Seydel LL, Buckwalter KC. Depression training for nurses: Evaluation of an innovative program. Res Gerontol Nurs. 2010 Jul;3(3):162-75. doi: 10.3928/19404921-20100527-99. Epub 2010 Jun 30.
- Agarwal S, LeFevre AE, Lee J, L'Engle K, Mehl G, Sinha C, Labrique A; WHO mHealth Technical Evidence Review Group. Guidelines for reporting of health interventions using mobile phones: mobile health (mHealth) evidence reporting and assessment (mERA) checklist. BMJ. 2016 Mar 17;352:i1174. doi: 10.1136/bmj.i1174. No abstract available.
- Tu C-H. The Measurement of Social Presence in an Online Learning Environment. International Journal on E-Learning. 2002;1(2): 34-45. Norfolk, VA: Association for the Advancement of Computing in Education (AACE).
- Nick EA, Cole DA, Cho SJ, Smith DK, Carter TG, Zelkowitz RL. The Online Social Support Scale: Measure development and validation. Psychol Assess. 2018 Sep;30(9):1127-1143. doi: 10.1037/pas0000558. Epub 2018 May 21.
- Khelladi Y. Case Study: Dominican Republic Alliance for Affordable Internet, February 2015. Retrieved from www.a4ai.org
- Baca E, Saiz J, Aguera L, Caballero L, Fernandez-Liria A, Ramos J, Gil A, Madrigal M, Porras A. [Validation of the Spanish version of PRIME-MD: a procedure for diagnosing mental disorders in primary care]. Actas Esp Psiquiatr. 1999 Nov-Dec;27(6):375-83. Spanish.
- Sosa, A., Tejeda, E. P[erez, W. (2018). Depression on Primary Attention, Santo Domingo Este, 2017. Presented at National Conference of Epidemiology, Santo Domingo, Dominican Republic.
- de Jonge P, Hadj FB, Boffa D, Zdrojewski C, Dorogi Y, So A, Ruiz J, Stiefel F. Prevention of major depression in complex medically ill patients: preliminary results from a randomized, controlled trial. Psychosomatics. 2009 May-Jun;50(3):227-33. doi: 10.1176/appi.psy.50.3.227.
- Braun, V. & Clark, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3, 77-101.
- Cohen, Jacob (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences. Routledge. ISBN 1-134- 74270-3.
- Pan W. Sample size and power calculations with correlated binary data. Control Clin Trials. 2001 Jun;22(3):211-27. doi: 10.1016/s0197-2456(01)00131-3.
- Xue X, Hoover DR. Statistical methods in cancer epidemiological studies. Methods Mol Biol. 2009;471:239-72. doi: 10.1007/978-1-59745-416-2_13.
- Cesana BM, Antonelli P. Sample size calculations in clinical research should also be based on ethical principles. Trials. 2016 Mar 18;17(1):149. doi: 10.1186/s13063-016-1277-5.
- Cyranowski JM, Zill N, Bode R, Butt Z, Kelly MA, Pilkonis PA, Salsman JM, Cella D. Assessing social support, companionship, and distress: National Institute of Health (NIH) Toolbox Adult Social Relationship Scales. Health Psychol. 2013 Mar;32(3):293-301. doi: 10.1037/a0028586.
Nützliche Links
- VoiceThread, LLC. (2016)
- Digital In 2018 in the Caribbean: Essential Insights Into Internet, Social Media, Mobile, And Ecommerce Use Across The Region Part 1:West
- iDiabetes Care bundle - Reference in Clinical Diabetes - American Diabetes Association Magazine
- The MacArthur Foundation. Depression Management Tool Kit. The John D. & Cather T. MacArthur Foundation's Initiative on Depression and Primary Care 2009
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- 1R21MH119851-01 (US NIH Stipendium/Vertrag)
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
Beschreibung des IPD-Plans
IPD-Sharing-Zeitrahmen
IPD-Sharing-Zugriffskriterien
Art der unterstützenden IPD-Freigabeinformationen
- Studienprotokoll
- Statistischer Analyseplan (SAP)
- Einwilligungserklärung (ICF)
- Klinischer Studienbericht (CSR)
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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 .