うつ病の自己管理をサポートする適応型メッセージング

この前向きランダム化対照試験の主な目標は、大規模で最大限の試験を行うためのすべての試験手順を試験的に実施することです。 実現可能性を考慮し、100名の参加者を募集します。

うつ病の症状が高まっている人々の間で、8週間の適応型テキストメッセージング介入(n=40)、8週間の非適応型テキストメッセージング介入(n=40)、および心理教育のみの対照群の効果を比較します。 (n=20)。 治療効果が維持されていることを確認するために、治療後6か月のフォローアップを行います。

この研究には、患者健康質問書-9（PHQ-9）スコアが10以上で示される、少なくとも中程度のうつ病の症状がある個人が登録されます。

当社はデジタル手法（Facebook や Instagram などのソーシャル メディア プラットフォームでの広告など）を通じて参加者を募集します。 募集広告は、潜在的な参加者を集中募集 Web サイトに誘導し、IRB が承認したプロトコルに関する追加情報を提供します。 参加者は、モバイルベースのうつ病介入のユーザーとなる可能性が高い人を代表します。 それらはまた、米国の人種的および民族的多様性を反映するでしょう。 興味のある方は、オンラインのスクリーニング調査に回答して資格を確認します。 参加者は、この調査の一環として、具体的な採用ソースを自己申告し、連絡先情報を提供します。 適格な参加者が関心を確認した場合、研究スタッフはインフォームドコンセントを取得します。

配分の偏りを避けるために、研究の開始前にコンピュータによるランダム化が行われます。 ランダム ブロック サイズ 5 と 10 は、適応型メッセージング、非適応型メッセージング、および心理教育のみの対照グループに 2:2:1 の比率で割り当てられます。

どちらのメッセージング部門も 8 週間の毎日のテキスト メッセージを受信します。 メッセージは、認知的および行動的自己管理戦略の学習と適用を促します。 非適応型メッセージング システムは毎日のメッセージング スタイル (さまざまな自己管理戦略とメッセージ トーンを表す) をランダムに選択しますが、適応型メッセージング システムは強化学習を適用して毎日のメッセージング スタイルを選択し、ユーザー エンゲージメントを最大化します。 テキスト メッセージは、強化学習アルゴリズム (該当する場合) に通知するメッセージ評価などのフィードバックを求めるためにも使用されます。 心理教育対照グループは、心理教育情報にアクセスするための Web リンクを提供する短いテキスト メッセージを週に数回受け取ります。

研究測定値の管理は、ベースライン、4 週目と 8 週目、および 3 か月と 6 か月の追跡調査時にオンライン REDCap を介して研究プロトコルの一部として行われます。 主なアウトカムはうつ病症状の重症度（PHQ-9）です。 副次的アウトカムは、不安の重症度（GAD-7）と自殺傾向（DSI-SS）です。 さらに、介入に対する主観的および客観的な関与を評価します (メッセージング部門のみ)。

ユーザーインタビューを通じて、各メッセージング部門の参加者 10 人のサブセットを対象に定性データを収集します。

Intention to Treat パラダイムを使用し、縦断線形混合効果モデルを使用して次の仮説を検証します。

H1: 心理教育のみの対照と比較して、メッセージング介入はうつ病 (H1a) および不安と自殺念慮 (H1b) を軽減します。

H2: 非適応型メッセージングと比較して、適応型メッセージングは​​うつ病 (H1a) と不安と自殺傾向 (H2b) を軽減します。

H3: 適応型メッセージングは​​、より客観的かつ主観的な関与を生み出すことで、非適応型メッセージングと比較してうつ病を軽減します。