Verbesserung der Ergebnisse bei Depressionen in der Grundversorgung in einem Umfeld mit geringen Ressourcen (OptimizeD)

Depressionen sind der Hauptverursacher der globalen Krankheitslast im Bereich der psychischen Gesundheit. Die mhGAP-Initiative der Weltgesundheitsorganisation befürwortet den Einsatz kurzzeitiger psychologischer Therapien wie Verhaltensaktivierung oder Antidepressiva als First-Line-Optionen zur Behandlung mittelschwerer bis schwerer Depressionen in der Primärversorgung, aber nicht alle Patienten werden bei beiden Behandlungen vollständig entlassen. Es ist wahrscheinlich, dass verschiedene Patienten auf unterschiedliche Behandlungen ansprechen, aber die optimale Behandlung für jeden einzelnen bleibt unbekannt (und welche Patienten wahrscheinlich nicht auf eine der beiden Behandlungen ansprechen und an einen Spezialisten überwiesen werden sollten). Die Verbesserung unserer Fähigkeit, die optimale Intervention für einen bestimmten Patienten zu bestimmen, hat das Potenzial, die Gesamteffektivität der Bereitstellung psychiatrischer Gesundheitsfürsorge auf kosteneffizientere Weise zu steigern. Dies ist eine entscheidende Wissenslücke bei der Behandlung von Depressionen in allen klinischen Umgebungen weltweit.

Das Hauptziel der OptimizeD-Studie besteht darin, festzustellen, ob verschiedene Patienten unterschiedlich auf eine kurze psychologische Behandlung oder einen weit verbreiteten generischen SSRI ansprechen und, wenn ja, ob sich die Ergebnisse für Patienten in der Grundversorgung mit mittelschwerer bis schwerer Depression auf kosteneffektive Weise optimieren lassen .

Die Studie verfolgt zwei spezifische Ziele und zwei explorative Ziele:

• Spezifisches Ziel 1 (klinische und funktionelle Ergebnisse): Bewertung der Wirksamkeit der Optimierung durch Generierung einer Präzisionsbehandlungsregel (PTR) bei Patienten mit mittelschwerer bis schwerer Depression, die randomisiert einer Psychotherapie auf der Grundlage einer Verhaltensaktivierung, dem sogenannten Healthy Activity Program (HAP), oder einem Antidepressivum zugeteilt werden Medikamente (Fluoxetin). Die Studie wird maschinelles Lernen nutzen, um die PTR zu entwickeln, wobei ein breites Spektrum klinischer, sozioökonomischer und neurokognitiver Merkmale, die zu Studienbeginn gemessen wurden, als Prädiktoren verwendet wird. Die Forscher gehen davon aus, dass Patienten, die zufällig zu ihrer optimalen Intervention ausgewählt wurden, mit größerer Wahrscheinlichkeit remittieren und sich erholen als Patienten, bei denen dies nicht der Fall ist.
• Spezifisches Ziel 2 (Kostenwirksamkeitsergebnisse): Bewertung der Kosten optimaler vs. nicht optimaler Behandlungen und Durchführung einer Kostenwirksamkeitsanalyse durch Vergleich der relativen Kosten und Wirksamkeit zwischen denjenigen, die zufällig ihrer optimalen Behandlung zugewiesen wurden, mit denen, denen dies zugeteilt wurde zufällig einer nicht optimalen Behandlung zugeordnet, basierend auf dem in Ziel 1 entwickelten PTR. Die Forscher gehen davon aus, dass die Optimierung kostengünstiger sein wird als nicht.
• Sondierungsziel 1 (Mediatoren): Es soll untersucht werden, ob der PTR genutzt werden kann, um unsere Mediationstests präziser zu gestalten. Patienten, die unterschiedlich auf verschiedene Behandlungen ansprechen, folgen unterschiedlichen Kausalmechanismen, und die Einbeziehung des PTR in die Interaktion mit den angeblichen Mediatoren sollte die Erkennung einer moderaten Mediation bei Patienten erleichtern, die eine spezifische Reaktion zeigen. Die Forscher werden auch prüfen, ob behandlungsbezogene Faktoren (z. B. Adhärenz, Qualität) als Vermittler der Auswirkungen jeder Behandlung auf Remission und Genesung wirken. Dieses explorative Ziel wird Einblicke in die Wirkmechanismen jeder Behandlung bieten.
• Sondierungsziel 2 (genetische Prädiktoren): Untersuchung, ob polygene Risikoscores und andere Biomarker die Vorhersage sowohl des allgemeinen als auch des differenziellen Ansprechens auf eine der beiden Behandlungen verbessern können.