IMPACT (がんサバイバーのメンタルヘルス治療に対する積極的なアプローチの改善) (IMPACT)

不治の可能性が高いがん（ILLIC）を抱えて生きる人々は、慢性再発疾患としてがんを抱えて生きるがん生存者の多様な部分集団であり、増え続けています。 ILLIC は複数のがん治療を経て、予後が不確実であるため、特有の生存者ケアのニーズを抱えています。 その主なものはうつ病治療の必要性です。 ILLICの最大半数が、生活の質の低下、抗がん剤治療へのアドヒアランスの低下、自殺念慮、早死願望などの陰性後遺症を伴ううつ症状を報告している。 多くの試験とメタ分析は、証拠に基づいた心理社会的治療がILLICのうつ病の転帰を改善することを実証しています。 しかし、交通の問題、偏見、腫瘍学のメンタルヘルス提供者の不足など、複数のレベルの障壁がアクセスを制限しています。 したがって、ILLIC には、実行可能でアクセス可能な科学的根拠に基づいたうつ病治療の選択肢が必要です3。

がん委員会の認定基準に従って、腫瘍学の現場では短いうつ病スクリーニング検査（PHQ-2 など）が定期的に実施され、結果は構造化された電子健康記録（EHR）フィールドに記録されます。 スクリーニングの導入が広く普及しているにもかかわらず、治療紹介率はがんセンター全体で依然として低い（10～50％）。 このうつ病のスクリーニングと治療紹介のギャップに対処するために、スクリーニングデータを使用して、うつ病の治療を必要とする生存者を拡張可能な選択肢に積極的に（つまり、遠隔で、対面の外で）結び付けることができます。 NCI が指摘しているように、うつ病のスクリーニング データは事前​​の識別 (ID) に容易に使用できますが、ILLIC を識別して列挙する方法を開発することが重要な必要性があります。 治癒の可能性（進行期、転移など）を判断するために必要なデータは、通常、構造化されていない EHR フィールドに記録されるため、ILLIC を特定するには多大な労力を要する手作業によるカルテの確認が必要になります。 ILLIC に対して拡張可能な証拠に基づくうつ病ケアを提供するという目標を実現するには、ILLIC を特定するための正確で自動化されたアプローチが必要です。

自己誘導型のデジタル メンタルヘルス介入 (DMHI) をプロアクティブ ID と組み合わせて、スケーラブルなうつ病治療提供モデルを作成できます。 私たちのチームは最近、がん生存者に対する科学的根拠に基づく第一選択のうつ病治療法である行動活性化を提供するためのDMHIベースのアプローチとして「Moodivate」を開発しました。 この R01 を知らせるパイロットでは、1) 利害関係者のフィードバックを収集し、ILLIC 特有のニーズに合わせて Moodivate を調整し、2) インフラストラクチャを開発し、うつ病のある ILLIC のプロアクティブな ID のためのアプローチを洗練し、3) パイロット RCT を実施しました (N =15) プロアクティブな ID + DMHI アプローチの実現可能性、受け入れ可能性、および予備的な有効性を評価します。 私たちのRCTでは、構造化（うつ病）および非構造化（ILLIC）EHRデータによってうつ病症状を伴うILLICが事前に特定され、リモートで登録され、プロアクティブID + DMHI（ILLIC用に調整されたMoodivate）またはプロアクティブID + 通常のケア（UC）にランダム化されました。 私たちの予備データは、このケア提供モデルが実現可能であり（適格患者の 60% が発生、Moodivate のシステム使用性スケールでの平均評価が優れている）、許容可能（70% が Moodivate を 1 か月間継続的に使用）、うつ病を改善する可能性がある（40%）ことを示しています。臨床的に意味のある改善が報告されました）。 重要なのは、持続可能な治療モデルは、慢性的な証拠と実践のギャップにも対処する必要があるということです。 したがって、将来の導入を促進するには、プロアクティブな ID + DMHI アプローチの実施結果と決定要因を複数のケア提供レベルにわたって同時に評価する必要があります。