Estudio de comportamiento para predecir la eficacia de una herramienta de autoayuda

Fondo:

La terapia cognitivo-conductual (TCC) es un tratamiento de psicoterapia basado en el aprendizaje que se ha establecido como tratamiento eficaz para la depresión. Consta de dos intervenciones principales: reestructuración cognitiva (CR) y activación conductual (BA). En los últimos años se ha desarrollado la TCC impartida por Internet (iCBT), que permite la difusión a escala de tratamientos de TCC estandarizados y basados ​​en evidencia.

Prácticamente todos los métodos de psicoterapia tienen como objetivo enseñar a los clientes algo nuevo: nuevos patrones de comportamiento o pensamiento, nuevas respuestas a desencadenantes y situaciones, y/o nuevas reacciones emocionales. Como tal, las psicoterapias basadas en el aprendizaje modifican los circuitos cerebrales específicos en la medida en que estos circuitos muestren flexibilidad y sean susceptibles de cambiar a través del aprendizaje. El cerebro humano tiene varios circuitos/mecanismos de aprendizaje que funcionan en paralelo. Diferentes personas tendrán más flexibilidad y aprenderán más eficazmente a través de algunos mecanismos de aprendizaje y no de otros. Debido a que los diferentes métodos de psicoterapia (p. ej., BA y CR) dependen de diferentes tipos de aprendizaje, los investigadores plantean la hipótesis de que al caracterizar qué mecanismos de aprendizaje están más disponibles y son más eficientes para cada persona, nos permitirá predecir qué método de intervención será más eficaz para esa persona.

El objetivo de este estudio es probar si las propensiones individuales de aprendizaje de las personas pueden predecir qué tipo de intervención las beneficiará más.

Diseño de estudio detallado:

En un estudio completamente en línea, los investigadores implementan varias tareas conductuales para evaluar las diferencias individuales en los procesos de aprendizaje y toma de decisiones. Luego, los participantes obtienen acceso a una herramienta de autoayuda para la depresión basada en Internet que se basa en los principios de la TCC y se les pide que realicen los módulos BA o CR (asignación aleatoria; 5 semanas de sesión de 1 hora por semana). Los investigadores realizan un seguimiento de los síntomas en la mitad del período de uso de la herramienta de autoayuda (en este punto, también se repiten algunas tareas conductuales), al final de este período y en diferentes momentos hasta un año después. finalizar el uso de la herramienta de autoayuda.

Los participantes se reclutan en línea mediante publicidad, por ejemplo en las redes sociales. Después de verificar la elegibilidad y obtener el consentimiento en línea, los participantes son asignados al azar para ser parte del conjunto de datos de descubrimiento o validación (los investigadores no analizarán el conjunto de datos de validación hasta que todos los análisis estén prerregistrados). Luego se pide a los participantes que completen una variedad de cuestionarios de autoinforme de síntomas y completen una serie de tareas conductuales. Luego se los asigna al azar a un grupo de reestructuración cognitiva o a un grupo de activación conductual. Luego, todos los participantes reciben acceso a e-couch, una herramienta de autoayuda validada. En la primera semana, todos los participantes completan el submódulo de información sobre depresión del programa de depresión. Durante las siguientes cuatro semanas, los participantes del grupo de reestructuración cognitiva completan submódulos sobre reestructuración cognitiva y los participantes del grupo de activación conductual completan submódulos sobre activación conductual y actividad física. Después de ese período, los participantes son libres de participar en cualquiera de los otros módulos que ofrece el sofá electrónico. Además, se pide a los participantes que completen cuestionarios de autoinforme de síntomas 1, 3, 5, 12, 24 y 48 semanas después del inicio de la participación en el sofá electrónico, y que repitan un subconjunto de las tareas conductuales 3 semanas después del inicio de la participación en el sofá electrónico. compromiso en el sofá.

Toda la interacción con los participantes se realiza en línea a través de correo electrónico (y posiblemente a través de Zoom para verificar la identidad o asesoramiento técnico) y tareas administradas en línea, cuestionarios y la herramienta de autoayuda. Los investigadores no ofrecen ningún consejo médico y remiten a los participantes a fuentes de apoyo adecuadas (p. ej., líneas directas) si es necesario.

Plan de aseguramiento de la calidad:

Todos los datos se recopilan en línea a través de nuestro software interno personalizado. Se revisó el código de las evaluaciones y se verificó la calidad de los datos antes del inicio del estudio. El código está respaldado en un servidor seguro y los investigadores pueden ponerlo a disposición de las autoridades pertinentes para su revisión.

Verificaciones de datos:

Los investigadores utilizan una variedad de controles de atención a lo largo del estudio para excluir datos de participantes desatentos o participantes que responden al azar.

Plan de análisis estadístico:

Tenga en cuenta que el objetivo de este estudio no es evaluar cuánto afectan las herramientas de autoayuda a los síntomas en promedio. Esto se ha examinado previamente (y solo se verificará en este conjunto de datos). El objetivo principal de este estudio es desarrollar una herramienta que prediga para un nuevo individuo (cuyos datos no formaron parte del desarrollo de la herramienta, es decir, fuera de la muestra) de qué intervenciones pueden beneficiarse más.

Al dar su consentimiento, a los participantes se les asigna un conjunto de datos de descubrimiento o validación. Después de completar los análisis del conjunto de datos de descubrimiento, los investigadores registrarán previamente un plan de análisis estadístico detallado y lo aplicarán al conjunto de datos de validación para confirmar y verificar cualquier hallazgo. A continuación se muestra el enfoque general para analizar los datos de descubrimiento:

Paso 1) Calcule las puntuaciones para las escalas de autoinforme de acuerdo con la literatura y ajuste los modelos computacionales a los datos de la tarea de comportamiento para recuperar los parámetros del modelo individual que mejor expliquen el comportamiento de cada participante.

Paso 2) Utilice modelos de predicción, p. redes elásticas, para predecir a partir de los parámetros y puntuaciones anteriores, puntuaciones de síntomas (en particular, para depresión y anhedonia) de cada participante al final del compromiso con la herramienta de autoayuda y durante los seguimientos, y/o mejora de las puntuaciones de síntomas desde antes hasta después del compromiso con la herramienta de autoayuda.

Paso 3) Examinar si el cambio en el comportamiento de la tarea debido a la primera mitad del compromiso con la herramienta de autoayuda media un cambio en los síntomas antes y después de ese compromiso.