1차 진료에서 개인 맞춤형 우울증 예방
환자와 GP를 위한 ICT, 위험 예측 알고리즘 및 의사 결정 지원 시스템을 기반으로 한 개인화 중재를 통한 우울증 발병 예방: e-predictD 연구
주요 목표는 환자 및 일반의(GP)를 위한 정보 통신 기술(ICT), 위험 예측 알고리즘 및 의사 결정 지원 시스템(DSS)을 기반으로 우울증 발병을 예방하기 위한 개인화된 개입을 설계, 개발 및 평가하는 것입니다. 구체적인 목표는 1) e-predictD-DSS라고 하는 DSS를 설계하고 개발하여 우울증을 예방하기 위한 개인화된 계획을 정교화하는 것입니다. 2) 웹상의 DSS, 모바일 애플리케이션(앱), 위험 예측 알고리즘, 다양한 개입 모듈 및 모니터링-피드백 시스템을 통합하는 ICT 솔루션을 설계하고 개발합니다. 3) e-predictD 개입을 통해 1차 진료 환자와 GP의 사용성 및 순응도를 평가합니다. 4) e-predictD 개입의 효과를 평가하여 내년에 주요 우울증, 우울증 및 불안 증상의 발생률과 주요 우울증의 가능성을 줄이기 위해; 5) 우울증 예방을 위한 e-predictD 개입의 비용 효율성 및 비용 효용성을 평가하기 위해.
방법: 이것은 군집(GP)별 할당, 단순 맹검, 2개의 병렬군(e-predictD vs "active m-Health control") 및 720명의 환자(각군에 360명)를 포함하는 1년 추적 조사를 사용한 무작위 통제 시험입니다. 및 72 GP(각 팔에 36개). 환자는 18세에서 55세 사이의 기준선에서 주요 우울증이 없을 것입니다. 1차 결과는 CIDI로 측정한 12개월 시점의 주요 우울증 발생률입니다. 2차 결과: PHQ-9 및 GAD-7로 측정한 우울 및 불안 증상, 예측 알고리즘으로 측정한 우울증 위험 확률, 비용 효율성 및 비용 효용성. e-predictD 개입은 다중 구성 요소이며 환자가 승인하고 구현하는 자신만의 개인화된 우울증 예방 계획을 세울 수 있도록 돕는 DSS를 기반으로 하며 시스템은 환자와 GP에게 피드백을 제공하는 것을 모니터링합니다. . 웹 기반이기 때문에 e-Health 개입이고, App을 통해 환자의 스마트폰에서도 구현되기 때문에 m-Health입니다. 또한 이미 검증된 우울증 위험 알고리즘(predictD 알고리즘)을 통합합니다. 또한 초기 GP-환자 인터뷰와 GP를 위한 특정 교육도 포함됩니다. 마지막으로, 우울증을 예방하기 위해 잠재적으로 유용한 지역 사회 자원의 지도가 DSS에 통합될 것입니다.
연구 개요
연구 유형
등록 (실제)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 장소
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Barcelona, 스페인
- Juan M. Mendive
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Jaén, 스페인
- María Isabel Ballesta Rodríguez
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Linares, 스페인
- Antonina Rodríguez Bayón
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Málaga, 스페인
- Juan Á Bellón
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Salamanca, 스페인
- Emiliano Rodríguez
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Zaragoza, 스페인
- Yolanda López del Hoyo
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
설명
포함 기준:
- PHQ-9 기준선에서 <10
- 우울증의 중등도 위험(predictD 위험 알고리즘 점수 ≥ 10%)
제외 기준:
- 개인용 스마트폰과 인터넷이 없음
- 스페인어를 할 수 없습니다
- 문서화된 불치병
- 기록된 인지 장애
- 감각 장애 제한(예: 난청)
- 문서화된 심각한 정신 질환(정신병, 조울증, 중독 등)
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 방지
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 삼루타
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: e-predictD 개입
이 부문에서 환자는 환자와 일반의(GP)를 위한 ICT, 위험 예측 알고리즘 및 의사 결정 지원 시스템(DSS)을 기반으로 우울증을 예방하기 위한 개인화된 개입을 받게 됩니다.
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개입은 우울증을 예측하기 위해 검증된 위험 알고리즘을 기반으로 하며 다음을 포함합니다. 1) 주요 사용자 인터페이스로서의 모바일 애플리케이션; 2) 환자가 우울증(PPP) 예방을 위한 개인 맞춤형 계획을 개발하도록 돕는 DSS; 3) DSS가 제안하고 환자가 선택하는 우울증 예방 활동을 포함하는 8개의 개입 모듈(시스템의 핵심).
중재는 신체 운동, 수면 개선, 관계 확장, 문제 해결, 의사 소통 기술 향상, 주장 훈련, 의사 결정 및 사고 관리 모듈을 포함하는 생물 심리 사회적 및 다중 구성 요소입니다.
환자는 권장 사항을 이행하고 도구는 이러한 조치를 모니터링하여 3, 6, 9개월에 PPP를 개선하기 위한 피드백을 제공합니다.
개입에는 초기 및 단일 15분 대면 GP 환자 인터뷰도 포함됩니다.
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활성 비교기: m-헬스 컨트롤
이 부문에서 환자는 GP로부터 일반적인 치료를 계속 받게 됩니다.
또한 e-predictD 앱과 동일한 모양의 앱을 사용하지만 매주 신체 및 정신 건강 관리에 대한 메시지만 전송합니다.
이 개입은 개인화되지 않으며 GP 교육 및 GP 환자 인터뷰를 포함하지 않습니다.
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개입은 매주 신체 및 정신 건강(우울증, 불안, 수면 위생, 신체 활동 등)에 대한 간략한 심리 교육 메시지를 보내는 앱으로 구성됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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CIDI(Composite International Diagnostic Interview)로 측정한 주요 우울증 발병률
기간: 12 개월
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CIDI(Composite International Diagnostic Interview)는 주요 우울증의 현재 진단을 제공하는 구조화된 진단 인터뷰입니다.
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12 개월
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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Patient Health Questionnaire-9(PHQ-9)로 측정한 우울 증상
기간: 12 개월
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PHQ-9(Patient Health Questionnaire-9)는 9개의 항목을 통해 우울증의 증상을 측정하며, 각 항목은 0('전혀 없음')에서 3('거의 매일')까지 점수가 매겨집니다.
낮은 점수는 우울증의 증상이 적은 것과 같으며 척도 범위는 0에서 27(9개 항목)입니다.
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12 개월
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일반 불안 설문지(GAD-7)로 측정한 불안 증상
기간: 12 개월
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일반 불안 설문지(GAD-7)는 7개 항목을 통해 일반화된 불안 장애를 측정하며, 각 항목은 0('전혀 그렇지 않음')에서 3('거의 매일')까지 점수가 매겨집니다.
낮은 점수는 불안 증상이 적은 것과 같으며 척도 범위는 0에서 21(7개 항목)입니다.
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12 개월
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우울증 확률(predictD 위험 알고리즘)
기간: 12 개월
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12 개월
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가성비 및 가성비
기간: 12 개월
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12 개월
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공동 작업자 및 조사자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (예상)
연구 완료 (예상)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
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e-predictD 개입에 대한 임상 시험
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The Mediterranean Institute for the Advance of...Preventive Services and Health Promotion Research Network; University of Malaga; Andalusian... 그리고 다른 협력자들모집하지 않고 적극적으로
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Sahlgrenska University Hospital, SwedenKarolinska University Hospital; Skane University Hospital; Karlstad Central Hospital; Jonkoping... 그리고 다른 협력자들모집하지 않고 적극적으로
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VA Office of Research and Development모집하지 않고 적극적으로
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Washington University School of MedicineSt. Jude Children's Research Hospital완전한
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University of MichiganNational Institute on Drug Abuse (NIDA)모병
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The University of Hong KongResearch Grants Council, Hong Kong모집하지 않고 적극적으로