심리 치료에서 모바일 정신 건강 응용 프로그램의 타당성 조사

문제 설명 근로 성인의 정신 질환은 사회에 큰 피해를 줍니다. 정신질환은 개인의 삶의 질 저하와 부정적인 결과로 이어질 뿐만 아니라 경제에 부담을 주어 생산성 손실, 근무일 손실, 경제 성장 감소를 초래합니다. 국립정신건강연구소(National Institute of Mental Health)에 따르면 2017년 미국 성인 중 약 1,730만 명이 주요 우울 증상을 한 번 이상 경험했습니다. 이 숫자는 미국 전체 성인의 7.1%를 나타냅니다. 또한 ADAA에 따르면 불안은 미국에서 가장 흔한 정신 질환 중 하나이며 매년 미국에서 약 4천만 명의 성인이 불안 장애를 겪고 있습니다. 연구에 따르면 정신 질환으로 인한 의료비 손실 수백만 명에 더해 사회적 부담이 가중된 것으로 나타났습니다. 평균적으로 우울 증상은 연간 약 27일의 근무일 손실과 18일의 생산성 손실로 이어질 수 있습니다.

정신 질환은 성인에게 상당한 방식으로 부정적인 영향을 미치지만 일차 진료 의사는 모든 우울증 사례의 1/3 미만을 식별하고 심각한 정신 질환이 있는 사람의 최대 40%는 부정적인 낙인으로 인해 치료를 받지 못하거나 개입 프로그램을 중단합니다. 성인 4명 중 1명만이 자신의 불안 장애를 적시에 공개하므로 훨씬 적은 비율이 주요 우울증 진단을 받고 치료를 받습니다. 마지막으로, 그러나 가장 중요한 것은 Center for Workplace Mental Health에 따르면 정신 건강 문제로 치료를 받은 성인의 80%가 전반적인 만족도와 생산성이 향상되었다고 보고합니다.

연구 모델 이 연구에서 사용하는 것은 인공 지능을 활용하여 증상을 식별하고 사용자를 위한 대상 맞춤형 대면 치료 솔루션을 제공하는 정신 건강 중심 애플리케이션입니다. 이 애플리케이션은 선별된 콘텐츠와 피드백을 제공하기 위해 온라인 저널링 및 일일 환자 평가를 활용하여 직접 심리 치료를 강화하기 위한 것입니다. 간단히 말해서 애플리케이션은 기계 학습 및 인공 지능을 활용하여 콘텐츠(예: 자기계발 기사)를 선택하고 사용자 입력(예: 저널 항목, 일일 기분 등급)을 기반으로 피드백(예: 기분 및 불안에 대한 주간 요약 점수)을 제공합니다.

연구 설계 제안된 연구는 정신 건강 관리가 확립된 성인 집단에서 정신 건강 플랫폼의 유용성과 잠재적인 단기 이점을 평가하기 위한 5주간의 타당성 조사입니다.

잠재적 참가자는 기존 심리 치료사에게 제공되는 연구 브로셔를 사용하여 연구에 대한 정보를 받게 됩니다. 모든 서면 자료는 승인을 위해 제출됩니다. 관심 있는 환자는 안전한 온라인 설문 조사로 안내되어 적격 여부를 심사합니다. 모든 포함 기준을 충족하고 제외 기준을 충족하지 않는 환자에게 연구 참여가 제공됩니다. 참고로 환자의 의료 기록은 연구의 일부로 액세스되지 않습니다.

초기 스크리닝 설문조사 후 45명의 적격 환자가 동의 절차를 완료합니다. 동의한 참가자는 두 연구 부문 중 하나에 무작위 배정됩니다: (1) 개입 부문 또는 (2) 대기자 명단 통제 부문에서 2:1 비율로. 개입 팔은 아래에 자세히 설명되어 있습니다. 대기자 명단 컨트롤 암의 참가자는 연구의 컨트롤 역할을 합니다. 파일럿 사전 평가 및 파일럿 사후 평가를 완료합니다. 참여자들이 계속해서 표준 치료 서비스를 찾을 수 있다는 것이 분명해질 것입니다. 대기자 명단에 있는 동안 참가자는 정신과 치료에 도움이 필요한 경우 연구 담당자에게 연락할 수 있습니다. 22명의 참가자가 중재 부문을 완료하고 중재 부문에서 참가자가 감소하는 설정에서 대기자 통제 부문의 참가자에게 중재 부문 입장이 제공되는 것을 목표로 합니다. 대기자 명단에서 제외된 경우 참가자는 동의를 완료하고 이번에는 연구 부문으로 "개입"을 선택하고 5주 개입 연구에 참여하게 됩니다.

중재 부문의 참가자에게는 모바일 앱 애플리케이션을 개인 휴대폰에 다운로드할 수 있는 개별 상환 코드가 전송됩니다. 참가자는 개별 로그인 정보를 입력합니다. 연구 첫 주 동안 각 참가자는 사전 결정된 시간 간격으로 주요 설문 조사 및 평가를 완료하라는 응용 프로그램의 메시지를 받게 됩니다. 정신 건강 플랫폼은 인앱 평가에서 입력한 응답의 조합인 주문형 요약 건강 지표를 생성합니다.

요약 건강 메트릭은 사용 첫 주 후에 인앱 푸시됩니다. 첫 대면 치료 세션 일정에 대한 세부 정보는 요약 건강 메트릭과 동시에 제공됩니다. 치료사가 세션을 더 잘 계획하는 데 도움이 되도록 일반 건강 지표가 치료사와 공유된다는 사실을 참가자에게 알립니다. 치료 세션은 캠퍼스 내 개인 실에서 예약됩니다. 치료사는 표준 치료 심리 요법(예: 지지 정신 요법, 인지 행동 요법)을 제공합니다. 참가자는 총 5주 동안 앱을 사용하고 총 4주 동안 매주 직접 치료를 받습니다(1주 신청만 도입, 4주 신청 + 직접 심리 치료).

사용 및 유용성에 대해 독립적으로 검사할 애플리케이션의 두 가지 기능은 저널링 기능과 선별된 통찰력입니다. 참가자는 매일 저널링 기능을 사용해야 합니다(자세한 내용은 아래 참조). 선별된 인사이트는 일일 기분 및 불안 설문 조사에 대한 참가자 응답과 저널링의 내장된 감정 분석을 기반으로 애플리케이션에서 선택됩니다.

5주가 끝나면 두 연구 부문의 모든 참가자는 사전 파일럿과 동일한 평가를 사용하여 사후 파일럿 평가를 완료합니다.

파일럿 연구 후 연락을 받는 데 동의한 참가자에게는 3, 6, 12개월에 파일럿 사전 및 사후와 동일한 온라인 평가를 받을 수 있는 옵션이 제공됩니다. 이 평가는 앱의 잠재적인 장기적 영향을 테스트하는 데 사용됩니다. 또한 사후 파일럿 포커스 그룹을 완료할 수 있습니다. 치료사가 있는 하나의 포커스 그룹과 참가자가 있는 별도의 포커스 그룹이 있습니다. 이러한 선택적 평가는 연구 결과, 자금 지원 및 리소스가 보류 중이며 향후 연구 변경 사항으로 현재 IRB(Institutional Review Board)에 제출될 것입니다.

연구 평가 척도/설문지 기분/불안 측정기의 세부 사항:

응용 프로그램은 사용자가 리커트 척도 일반 불안 장애-7(GAD-7) 불안 척도에서 현재 기분과 불안을 선택할 수 있도록 하루에 세 번(아침, 오후, 저녁) 시간 알림을 보냅니다. 앱은 사용자에게 2주마다 이 평가를 작성하라는 메시지를 표시합니다. GAD-7은 DSM-IV GAD를 정의하는 7가지 진단 증상 기준과 유사합니다. 항목의 형식 및 시간적 프레임워크는 정신 장애 진단 및 통계 편람(DSM-IV) 기준과도 일치하며 증상 및 진단 프로세스의 후속 검토를 용이하게 합니다. 단 7개의 항목에서 GAD-7은 대부분의 불안 스크리닝 측정보다 상당히 짧습니다. 이 도구는 또한 비정신과 환자와 바쁜 일차 진료 제공자 사이에서 수용성을 입증했으며 불안에 대한 타당하고 신뢰할 수 있는 선별 도구입니다.

환자 건강 설문지-9(PHQ-9) 우울증 척도. 앱은 사용자에게 2주마다 이 평가를 작성하라는 메시지를 표시합니다. PHQ-9는 DSM-IV를 정의하는 9가지 진단 증상 기준과 유사합니다. 항목의 형식 및 시간적 프레임워크도 DSM-IV 기준에 부합하며 증상 및 진단 프로세스의 후속 검토를 용이하게 합니다. 단 9개의 항목으로 PHQ-9는 대부분의 우울증 선별 검사보다 상당히 짧습니다. 이 도구는 또한 비정신과 환자와 바쁜 일차 진료 제공자 사이에서 수용성을 입증했으며 주요 우울증에 대한 타당하고 신뢰할 수 있는 선별 도구입니다.

모바일 애플리케이션 등급 척도(MARS): MARS는 앱의 객관적이고 주관적인 품질과 앱의 인지된 영향을 분류하고 평가하기 위한 잘 정립된 프레임워크입니다. 참여, 기능, 미학, 정보 품질 및 앱 주관적 품질 기준에 따라 앱에 점수를 매기도록 설계되었습니다. 각 MARS 항목은 5점 척도(1-부적합, 2-나쁨, 3-허용됨, 4-좋음, 5-매우 좋음)를 사용했습니다. MARS는 참여, 기능, 미학 및 정보 품질 목표 하위 척도의 평균 점수와 전체 평균 앱 품질 총점으로 계산됩니다.

기타 온라인 저널링: 온라인 저널링 기능을 통해 사용자는 일기처럼 자신의 감정과 생각을 입력할 수 있습니다. 사용자에게 매일 "오늘 하루 어땠어? (최소 4개의 문장으로 오늘의 기분과 기분을 설명해주세요)". 2주마다 사용자에게 "지난 2주 동안 잘 지내셨나요? (지난 2주 동안 귀하의 정서적 안녕을 설명하는 문장을 최소 4개 이상 제공하십시오)". 이 두 번째 프롬프트는 PHQ-9 및 GAD-7과 비교할 수 있도록 하기 위한 것입니다. 둘 다 단어, 구에 태그를 지정하는 미리 레이블이 지정된 데이터 세트를 통해 감정적 컨텍스트를 제공하도록 신경망이 구축되고 보정된 2주 기간에 대해 묻습니다. , 특정 감정에 대한 문장(예: 두려움, 슬픔, 불안). 그런 다음 신경망 모델은 저널링 기능의 입력을 분석하고 감정 가중치를 할당합니다. 그런 다음 사용자 입력이 분석되고 출력은 참가자의 입력을 기반으로 참가자가 현재 경험할 가능성이 있는 상태를 나타냅니다.