個別化された職場でのうつ病予防 (e-pD-Work) (e-pD-Work)

主な目標は、雇用されている労働者のための情報通信技術 (ICT)、予測リスクアルゴリズム、および意思決定支援システム (DSS) に基づいて、職場でのうつ病を予防するためのパーソナライズされた介入を設計、開発、および評価することです。 具体的な目標は次のとおりです。1) e-predictD-Work-DSS と呼ばれる DSS を設計および開発して、雇用されている労働人口におけるうつ病とそのモニタリングを予防するための個別の計画を作成する。 2) Web 上の DSS、モバイル アプリケーション (アプリ)、predictD リスク アルゴリズム、さまざまな介入モジュール (作業ストレス管理モジュールを含む)、および監視フィードバック システムを統合する ICT ソリューションを設計および開発する。 3) e-pD-Work の介入により、雇用されている労働人口の使いやすさ、順守、受容性、および満足度を評価する。 4) e-pD-Work 介入の有効性を評価して、大うつ病、うつ病および不安症状の発生率、来年の大うつ病の可能性を減らし、生活の質を改善する。 5) うつ病を予防するための e-pD-Work 介入の費用対効果と費用効用を評価する。

方法: これは、2 つの並行アーム (e-pD-Work とアクティブな m-Health コントロール) と 12 か月の追跡調査による無作為二重盲検比較試験です。 18 歳から 55 歳までの合計 3,160 人のうつ病のない労働者がスペインで採用され、年齢の層別化 (18-29、30-39、 40 ～ 49 歳、50 ～ 55 歳）、性別はスペインの人口と同様です。 参加者、インタビュアー、および統計学者は、参加者の割り当てを知らされません。 e-pD-Work 介入は自己誘導型で、生物心理社会的アプローチを持ち、複数の構成要素 (9 つのモジュール: 運動、睡眠の改善、人間関係の拡大、問題の解決、コミュニケーションの改善、自己主張、意思決定、思考の管理、仕事の削減) です。ストレス）。 e-pD-Work 介入は、労働者のスマートフォンに実装され、すでに検証済みのリスク予測アルゴリズムと、労働者が独自のパーソナライズされたうつ病予防計画を策定するのに役立つ DSS に基づいています。 主要な結果は、CIDI によって測定された大うつ病の割合になります。 副次的アウトカムとして: PHQ-9 および GAD-7 によってそれぞれ測定された抑うつおよび不安症の症状、predictD リスク アルゴリズムによって測定されたうつ病のリスク確率、SF-12 および EuroQol によって測定された生活の質、費用対効果および費用効用.