Confronto tra il processo decisionale clinico della tecnologia AI e un team di assistenza multiprofessionale nell'eCBT per la depressione

I partecipanti (n = 186: n = 31 per gruppo e-CBT * 2 bracci) saranno reclutati presso la Queen's University da cliniche psichiatriche ambulatoriali presso entrambi i siti del Kingston Health Sciences Center (Hotel Dieu Hospital e Kingston General Hospital), così come Providence Care Ospedale di Kingston, Ontario. Inoltre, saranno accettate auto-referenze e segnalazioni da parte di medici di famiglia, medici e clinici in tutto l'Ontario. Dopo aver ottenuto il consenso informato dal partecipante, il partecipante verrà valutato utilizzando il Mini International Psychiatric Assessment (MINI) attraverso un appuntamento video sicuro per confermare una diagnosi di disturbo depressivo maggiore utilizzando il DSM-5 41, da un professionista qualificato del gruppo di ricerca .

Tutti i partecipanti idonei saranno randomizzati per ricevere un piano di trattamento basato sulla decisione del team sanitario (braccio 1) o del modulo di triage utilizzando un algoritmo AI (braccio 2). I partecipanti saranno assegnati in modo casuale a uno dei due rami dello studio da un assistente di ricerca del team che bilancerà anche il gruppo in base a variabili demografiche (ovvero sesso, genere, età e reddito). I partecipanti e i terapisti nello studio saranno accecati a quale braccio di trattamento appartiene il partecipante. Per la natura di questo studio, i partecipanti e i terapisti non saranno accecati dall'intensità del trattamento che il partecipante riceverà poiché sarà evidente se il partecipante sta ricevendo una telefonata/videochiamata oltre alla consueta cura e-CBT o farmacoterapia. A ciascun partecipante verrà fornita una forma efficace di trattamento (ad es. e-CBT) indipendentemente dal gruppo a cui verrà assegnato. I partecipanti saranno informati che non vi è alcun incentivo per l'adesione al programma e che l'adesione o il ritiro in qualsiasi momento non li influenzerà negativamente. Verrà inoltre spiegato ai partecipanti che il programma non è una risorsa di crisi e che non sempre avranno accesso ai loro terapisti. In caso di emergenza, i partecipanti saranno indirizzati alle risorse adeguate e questo evento verrà segnalato allo psichiatra capo (ricercatore principale) dello studio. Tutti i dati saranno resi anonimi e saranno analizzati dai membri del gruppo di ricerca che non sono direttamente coinvolti nella cura del paziente.

Braccio di trattamento 1: Assegnazione del team sanitario

L'assegnazione dell'intensità del trattamento da parte del team sanitario multiprofessionale si baserà sui seguenti criteri:

1. La gravità dei sintomi di MDD (utilizzando i criteri del DSM-5).
2. Fattori di salute mentale (trattamenti e risposte precedenti, episodi psicotici/maniacali presenti e passati, ideazione/tentativi di suicidio/omicidio presenti e passati, storia familiare della salute mentale, storia psichiatrica passata e ricoveri ospedalieri).
3. Fattori medici (condizioni mediche attuali e farmaci, anamnesi personale e familiare).
4. Fattori sociali (sistema di supporto e situazione di vita, e menomazione funzionale professionale, sociale e personale).

Inoltre, per valutare la gravità dei sintomi della MDD e le menomazioni funzionali, i partecipanti completeranno il PHQ-9 e la Sheehan Disability Scale (SDS) 42,43 prima dell'appuntamento per la valutazione. L'appuntamento per la valutazione sarà condotto dall'assistente di ricerca qualificato del team multidisciplinare che in seguito trasmetterà le informazioni al resto del team per deliberare sull'assegnazione dell'intensità del trattamento. Tutte le valutazioni avverranno virtualmente tramite telefonate e videochiamate. Insieme, il team sanitario deciderà se il partecipante debba essere assegnato al solo trattamento e-CBT, al trattamento e-CBT con telefonate/videochiamate settimanali o al trattamento e-CBT con farmacoterapia. Questo processo imita l'attuale processo di triage in ambito clinico. Per monitorare l'efficacia in termini di costi, l'assistente di ricerca qualificato seguirà la durata totale della valutazione individuale e le riunioni di deliberazione del team per l'analisi dell'impegno di tempo totale per paziente.

Braccio di trattamento 2: assegnazione dell'algoritmo AI L'assegnazione dell'intensità del trattamento mediante l'algoritmo AI proposto si baserà sull'apprendimento automatico e sull'elaborazione del linguaggio naturale (PNL) dei dati testuali forniti dai partecipanti e sul loro punteggio PHQ-9 raccolto attraverso un modulo di screening pre-trattamento chiamato Modulo Triage. Questo modulo, sviluppato dal gruppo di ricerca, (1) fornisce psicoeducazione sugli effetti della psicoterapia, (2) raccoglie i punteggi PHQ-9 e (3) pone ai partecipanti sei domande a risposta aperta riguardanti la loro storia di salute mentale, le loro esperienze con disturbi di salute e quali difficoltà di salute mentale stanno attualmente affrontando. Sulla base delle risposte del partecipante alle domande a risposta aperta, verrà calcolata una variabile denominata "Punteggio sintomatico" utilizzando l'algoritmo PNL. Se il punteggio PHQ-9 <19 e il punteggio sintomatico> 0,75, il partecipante verrà assegnato al solo gruppo di trattamento e-CBT. Tuttavia, se il punteggio PHQ-9 è > 19 o il punteggio sintomatico è <0,75, i partecipanti verranno assegnati al trattamento e-CBT con telefonate/videochiamate settimanali. Se si verificano entrambi gli scenari e il PHQ-9> 19 e il punteggio sintomatico <0, 75, il partecipante verrà assegnato al trattamento e-CBT con farmacoterapia.

Per raccogliere i dati rilevanti (ad esempio, la conformità dei partecipanti e il cambiamento nella gravità della depressione, come valutato dal PHQ-9), abbiamo progettato il modulo Triage. Come spiegato in precedenza, la PNL dei resoconti scritti dei partecipanti sulle loro sfide con la depressione nel modulo Triage verrà utilizzata per calcolare un punteggio sintomatico. Per verificare la logica di assegnazione del trattamento della nostra IA, abbiamo valutato il tasso di completamento e la variazione dei punteggi PHQ-9 in un campione di partecipanti (n = 190) che erano stati precedentemente arruolati solo nel trattamento e-CBT. Il nostro algoritmo decisionale ha determinato che il programma solo e-CBT era adatto a 62 dei 190 partecipanti (33%). Tra questi 62 partecipanti, il 54% aveva completato il programma solo e-CBT nella sua interezza e solo il 20% aveva un punteggio finale PHQ-9 > 14. Inoltre, l'algoritmo ha indicato che l'e-CBT con telefonate sarebbe adatta a 100 dei 190 partecipanti (53%). Dei 100 partecipanti, il 41% ha completato l'intero ciclo di sola terapia e-CBT e il 31% ha ottenuto un punteggio finale PHQ-9 > 14. Infine, l'algoritmo ha indicato che l'e-CBT con videochiamata era appropriata per 28 partecipanti su 190 (14%). Di questi 28 partecipanti, il 35% ha completato l'intero ciclo di sola terapia e-CBT e il 40% ha ottenuto un punteggio finale PHQ-9 > 14. La logica della decisione dell'IA è quindi giustificata in quanto i partecipanti assegnati al gruppo solo e-CBT avevano la percentuale più alta di completamento e la percentuale più bassa di punteggi finali PHQ-9 > 14 quando completavano solo e-CBT. Pertanto, per questi individui è richiesta un'intensità minima del terapeuta e la sola e-CBT è sufficiente. Al contrario, i partecipanti assegnati all'e-CBT con videochiamata avevano i tassi di completamento più bassi e i tassi più alti di punteggi finali PHQ-9> 14 quando iscritti solo all'e-CBT. Questi risultati giustificano la logica dell'IA secondo cui è necessaria una maggiore interazione con il terapeuta. È anche importante notare che fattori demografici come l'età (inferiore o superiore a 40 anni), il sesso (maschio o femmina) e il reddito (inferiore o superiore a $ 50.000) non hanno avuto effetti significativi sul numero di sessioni completate dai partecipanti ( p = 0,92, 0,18 e 0,9 rispettivamente per età, sesso e reddito). I fattori demografici non hanno influenzato nemmeno la variazione del punteggio PHQ-9 (ovvero la differenza tra i punteggi di inizio e fine trattamento) (p = 0,2, 0,46 e 0,39 rispettivamente per età, sesso e reddito).

Programma e-CBT

Le sessioni di e-CBT utilizzate in questo studio includono contenuti basati su tecniche di ristrutturazione cognitiva e attivazione comportamentale 45. Lo scopo delle sessioni è aiutare i partecipanti a prendere coscienza di modelli di pensiero imprecisi o negativi in ​​modo che possano vedere le situazioni difficili in modo più chiaro e rispondere in modo efficace. Le sessioni spingono i partecipanti a comprendere la loro situazione/ambiente e i pensieri, i comportamenti, le reazioni fisiche e le sensazioni che ne derivano. L'obiettivo di questo programma è quello di aiutare a cambiare i pensieri negativi e/o inefficaci che i partecipanti hanno in modi di pensare più efficaci. Come espresso nella CBT, il cambiamento dei pensieri può successivamente influenzare sentimenti, comportamenti e reazioni fisiche a situazioni stressanti. Le 13 sessioni e-CBT sono descritte di seguito:

Terapisti Ad ogni partecipante verrà assegnato un operatore sanitario che fornirà feedback per le sessioni settimanali prima dell'inizio della sessione successiva. L'operatore sanitario assegnato sarà indipendente dal team sanitario multiprofessionale che ha condotto la valutazione dell'assunzione. Tutti gli operatori sanitari sono formati in psicoterapia e hanno esperienza nell'erogazione di psicoterapia elettronica. Saranno informati dello scopo e del contenuto di ogni seduta terapeutica. Continueranno inoltre a ricevere una formazione specializzata attraverso webinar, workshop ed esercizi con feedback fornito dallo psichiatra capo del gruppo di ricerca, uno psicoterapeuta qualificato e autorizzato 22,46. Tutti gli operatori sanitari saranno supervisionati da uno psicoterapeuta qualificato e dallo psichiatra capo, e tutti i feedback saranno esaminati prima dell'invio ai partecipanti.

Feedback settimanale e-CBT I compiti settimanali vengono rivisti dal fornitore di assistenza indipendente assegnato al partecipante, che fornirà un feedback personalizzato basato su testo su OPTT prima della sessione settimanale successiva. Inoltre, i partecipanti e gli operatori sanitari possono comunicare in modo asincrono su OPTT per inoltrare eventuali domande o dubbi. Agli operatori sanitari verranno forniti modelli di feedback e script di esempio per le sessioni telefoniche e di videochiamata. Modelli e script saranno adattati da precedenti studi condotti dal gruppo di ricerca. I modelli e gli script di feedback variano tra le sessioni e gli operatori sanitari li personalizzeranno per ciascun paziente. I modelli di feedback seguono una struttura generica a partire da, riconoscendo il tempo e l'impegno del partecipante dall'ultima sessione, riassumendo i concetti CBT insegnati nella sessione precedente, rivedendo l'evento che hanno spiegato nei loro compiti, convalidando le esperienze del partecipante e incoraggiando il partecipante per tenere il passo con le sessioni. Il feedback è scritto in formato lettera per aumentare la personalizzazione e costruire un rapporto con i partecipanti.