インターネットベースのうつ病スクリーニング後の自動フィードバックの有効性 (DISCOVER)

大うつ病性障害 (MDD) は、かなりの病気の負担と経済的コストに関連付けられている非常に一般的な状態です。 それでも、多くの場合、それは検出されずに治療されないままであり、その結果、慢性的な経過、治療抵抗、および医療費の上昇の可能性が高まります. 早期発見と疾病負担に対処する 1 つの解決策は、広く利用できるうつ病のスクリーニングです。 心臓病患者を対象とした以前の試験では、うつ病のスクリーニングと、スクリーニング結果に関する個人を対象とした書面によるフィードバックを組み合わせることで、うつ病の重症度が改善され、患者の参加とメンタルヘルスへの関与が促進されるという最初の証拠が得られました。 これらの影響をより広い設定で増幅するために、インターネットベースの DISCOVER ランダム化比較試験 (RCT) は現在、インターネット上で影響を受けているがまだ検出されていない個人に対処することを目的としています. この状況でのフィードバックの効果を評価するために、うつ病のレベルの上昇を報告している合計 1076 人の個人 (PHQ-9 スコア ≥ 10) を 3 つのグループに無作為に割り付けます。 彼らは、a) フィードバックを受けない (対照群)、b) 標準化された、または c) うつ病スクリーニングの結果に関するカスタマイズされたフィードバックのいずれかを受け取ります。 主な仮説は、フィードバックがない場合と比較して、スクリーニング後 6 か月でフィードバックがあるとうつ病の重症度が低下するというものです。 第 2 の仮説は、調整されたフィードバックは標準的なフィードバックよりも効果的であるというものです。 その他のアウトカムは、ガイドラインに基づくうつ病ケア、うつ病に関連した助けを求める行動、健康経済評価、臨床アウトカム（身体症状の重症度と不安）、健康関連の生活の質、病気に対する信念、介入の受け入れ、うつ病の診断と有害事象です。 .