重度の精神疾患による入院の増加：認知バイアスの修正

急性精神科病院での治療は短時間で済み、多くの人は退院後も残存症状や機能障害を経験し続けます。 退院後の数か月は、個人が高度に構造化された支援的な環境から自宅、急性ストレッサー、および不確実なアフターケアに移行するため、特に危険です. 現在、短期間の入院中に改善を促進したり、外来治療への架け橋を提供したりするために利用できる介入はほとんどありません。 したがって、緊急入院中の症状をより効率的に軽減し、自宅への移行中のケアの継続を提供する、病院ケアの強化を開発する緊急の必要性があります。 このような新しい介入は、深刻な精神疾患 (SMI) を持つ個人の再発、再入院、および自殺のリスクを軽減するために重要です。

この研究の長期的な目標は、精神病理学の主要なメカニズムを対象とし、現実世界の設定で簡単に実装できる、効果的で拡張可能な介入を開発することです。 この研究の全体的な目的は、自宅への移行中に継続できる精神科の部分的な病院ケアへの低強度の増強を開発することです。 パーソナライズされたスマートフォン配信の認知バイアス修正（CBM）治療である「I-Change」は、コントロールと比較して、入院中および退院後の病理学的認知プロセスと臨床転帰の改善を早めると期待されています。 この仮説は、主任研究者 (PI) の 14 年にわたる CBM 治療の開発とテストの研究に基づいています。これには、優れた実現可能性、受容性、認知バイアスに対する大きな効果、およびプラセボ対照と比較した臨床転帰。

I-Change は、情緒障害を維持する不適応な解釈スタイルをターゲットにします。 個人が毎日遭遇する無数のあいまいな状況を自動的に解決する方法は、彼らの感情と行動に大きな影響を与えます. このようなあいまいさを否定的に解決する傾向である解釈バイアスは、感情調節の低下、反芻、症状の重症度、自殺念慮、および治療反応に関連しているため、重要な治療標的です。 既存の治療法は解釈バイアス、特に認知行動療法 (CBT) を対象としていますが、個人が自動解釈を認識し、複雑な手法を使用してそれらを再評価する必要があります。 病院での治療が必要なほど深刻な症状を経験している個人は、これらの技術を適用するのが困難になることがよくあります。 対照的に、PIは、より健康的な解釈スタイルをより効率的に強化するために、迅速で反復的な練習とフィードバックを利用するコンピューター化されたトレーニングタスクを検証しました. 精神科病院のサンプルを含む、10件の研究は、このタスクが解釈バイアスに関与し、気分障害および不安障害を持つ個人の臨床転帰の改善につながることを示しています。 CBM タスクは非常に受け入れられ、複雑さが低く魅力的な性質があるため、急性精神科の設定に特に適しています。

特定の目的 1: 病院のケアを強化するために、スマートフォンで配信される介入を開発します。

この研究では、スマートフォン技術を利用して、提示された状況をパーソナライズし、参加者にセッションを完了するよう促して適切な投与量を確保し、遵守を強化する機能を組み込むことにより、より健康的な解釈スタイルの獲得を強化します。 スマートフォンを介した配信は、病院内および自宅での障壁 (交通機関、コンピューターへのアクセスなど) を克服することで介入へのアクセシビリティを高め、生態学的な瞬間的な評価を介して「リアルタイム」で結果をより適切に評価できるようにします。 患者の諮問委員会、病院提供者、CBM およびモバイル医療技術の専門家、およびその他の利害関係者 (急性精神科クリニックの院長など) が I-Change の開発について通知します。

特定の目的 2: (a) ターゲットエンゲージメント (解釈バイアスの改善)、(b) I-Change の実​​現可能性と受容性、および病院と病院の手順を含む、完全に検出力のあるランダム化比較試験 (RCT) をサポートするためのパイロットデータを取得します。 (c) 全体的な改善と機能 参加者は、部分病院に入院している間は毎日 I-Change を完了し、退院後 1 か月間は自宅で週 3 回完了します。 プレシジョン メディシンおよび RDoC アプローチと一致して、参加者はベースライン レベルの解釈バイアス (診断ではなく) に基づいて選択されます。 調査員は、最初に I-Change (n = 16) の公開試験を実施して、改良点を通知します。 治験責任医師はパイロット RCT (n = 64) を実施して、将来の試験のデザインを知らせるためのデータを取得します。 参加者はランダムに I-Change または症状追跡コントロールに割り当てられ、入院時、退院時、退院後 1 か月および 3 か月で評価されます。 得られたデータは、実現可能性、受容性、ターゲット エンゲージメント、および臨床的改善のアプリオリ ベンチマークと比較されます。

この研究の最終成果物は、I-Change アプリ、RCT プロトコル、および将来の有効性確認試験をサポートするパイロット データになります。 これらの目標を達成することで、精神科の部分的な病院ケアをシンプルでスケーラブルに拡張し、病院ケア後の転帰を改善することができます。