E-정신 건강에 대한 준비도 - 홍콩에서 우울 증상이 높은 개인의 기술 매개 정신 건강 치료에 대한 인식, 수용 및 선호도

1.1 내담자의 선호도와 수용도의 중요성 E-mental health 서비스를 도입하고 시행함에 있어 내담자의 선호도와 수용도를 소홀히 해서는 안 된다. 새로운 의료 개입을 설계, 평가 및 구현할 때 수용성을 고려해야 한다는 사실이 점차 인정되고 있습니다. 치료 수용 가능성은 또한 새로운 의료 서비스 모델의 성공적인 보급 및 구현을 위한 핵심 요소로 구성되어 있습니다. 주어진 치료가 임상적으로 효과적일 수 있지만 고객과 환자에게 수용되지 않을 수 있기 때문입니다(Kaltenthaler et al., 2008; Wallin, Mattsson, &Olsson , 2016). 게다가 내담자의 선호도와 수용성은 만족에 영향을 미칠 뿐만 아니라 순응도와 결과에 중요한 영향을 미칠 수 있다(Gelhorn, Sexton, &Classi, 2011). 예를 들어, 다양한 치료 형식에 대한 메타 분석 검토에 따르면, 선호하는 치료와 일치하는 개인은 선호하는 치료 선택이 제공되지 않은 개인에 비해 개선을 보일 가능성이 더 높았고 치료를 중단할 가능성이 거의 절반이었습니다. (스위프트 & 칼라한, 2009). 이전 연구에서도 선호도와 수용성은 서비스 개시, 순응도, 순응도, 참여도, 작업 제휴의 발전과 같은 치료의 중요한 과정 및 결과와 유의미한 관련이 있음을 시사했습니다(Gelhorn et al., 2011). 따라서 단극성 우울증에 대한 German National Care Guideline(S-3-Guideline, 2nd edition)은 의료 서비스 기관을 위한 공유 의사 결정의 7단계 모델을 권장할 뿐만 아니라 내담자 선호도에 대한 평가 및 고려가 필요하다고 요구합니다. 의사 결정 과정에서 없어서는 안 될 단계입니다(독일 의학 협회, 2015). 올해 NICE는 또한 공유 의사 결정을 모든 의료 환경에서 일상적인 관행의 일부로 권장하는 새로운 지침을 발표했습니다(National Institute for Clinical Excellence, 2021).

그럼에도 불구하고 우울증에 대한 E-mental health 분야에서 치료 선호도를 조사한 연구는 많지 않으며 주로 정신 요법과 약물 요법 간의 선택을 대조하는 데 중점을 두었습니다(Raue, Schulberg, Heo, Klimstra, &Bruce, 2009; Steidtmann et al. , 2012). 연구의 동질적 범위는 기술 사용과 같은 새로운 치료 방식을 제쳐두고 있지만 이 주제에 대한 기사는 여전히 소수입니다. 예를 들어 Renn et. al(2019)은 참가자의 44.5%가 대면 심리 치료를 선호하고 25.6%가 자기 안내 디지털 치료를 선호한다는 사실을 발견했습니다. 행진 et. al(2018)은 상당한 비율의 응답자(39.6%)가 미래에 정신 건강 문제를 겪을 경우 e-정신 건강 서비스를 사용할 의향이 있음을 발견했습니다. 그러나 Musiat, Goldstone, &Tarrier(2014)는 미래에 정신 건강을 위해 컴퓨터화된 치료를 사용할 가능성이 낮다고 보고했으며, 반대로 McCall, Sison, Burnett, Beahm, &Hadjistavropoulos(2020)는 대다수의 참가자(93%)가 정신 건강 문제에 대한 도움이 필요한 경우 E-mental 건강 서비스를 이용할 수 있습니다. 대부분의 연구에서 상당수의 사람들이 디지털 개입을 사용할 의향이 있다고 보고했지만 여전히 대면 심리치료가 더 선호되는 옵션으로 나타났습니다(Renn et al., 2019). 따라서 우울 증상이 있는 사람들이 똑같이 효과적이고(Andersson, Titov, Dear, Rozental, &Carlbring, 2019) 디지털 형식의 저렴한 옵션(Axelsson, Andersson, Ljótsson, &Hedman-Lagerlöf, 2018), 어떤 결정 요인이 수용을 용이하게 하는지 조사합니다. 그럼에도 불구하고 전자 선호도 및 수용 가능성에 대한 현재 증거의 대부분은 커뮤니티 샘플을 기반으로 합니다. 임상 임계값 이상의 우울 증상이 있는 샘플을 사용하지 않으면 참가자가 인지적으로 요구될 수 있는 우울 에피소드를 겪고 있는 경우 서비스를 사용할지 여부를 "상상"해야 하므로 도출된 결론의 생태학적 타당성이 제한될 수 있습니다.

사실 디지털 치료를 의료 시스템에 통합하는 것은 작은 투자가 아닙니다. 특히 전산 및 데이터 과학의 고급 기술이 E-치료 개발에 점점 더 많이 통합되는 경우에 그렇습니다(Chien et al., 2020). 따라서 E-서비스 수용의 "내" 처리 결정요인과 E-서비스의 "간" 치료 결정요인을 모두 선호하는 옵션으로 연구하여 실제 환경에서 보급을 용이하게 할 가치가 있습니다. "내" 치료 결정요인을 이해하면 E-mental health를 시도하려는 사람들을 위한 E-mental health 서비스 마케팅의 일반적인 방향을 공식화하는 데 도움이 될 수 있으며, "사이" 치료 결정요인을 이해하면 우리의 방향을 직접적으로 알릴 수 있습니다. 소비자 마케팅 또는 사회적 캠페인(Baumeister et al., 2014)은 전통적인 서비스 선호자가 E-mental 건강 서비스를 사용하도록 설득하여 E-mental 건강 서비스의 시장 점유율을 높이는 것을 목표로 합니다. 결국, 치료 방식이 유연하거나 E-서비스를 선호하는 잠재적인 서비스 사용자가 더 많아짐에 따라 소비자로부터 수요가 창출되고 임상 제공자, 의사 결정자 또는 이해 관계자가 응답했습니다(Santucci, McHugh, &Barlow, 2012).

일반 인구의 E-mental health에 대한 준비와는 별개로, "도달하기 어려운" 인구도 E-mental health 서비스에 대한 준비가 되어 있는지 이해하는 것도 중요합니다. 전통적인 정신 건강 서비스의 혜택을 덜 받을 수 있는 특수 그룹(예: 재정적 어려움이 있는 사람(Andrade et al., 2014), 우울증이 있거나 남성성 규범을 지지하는 남성(Seidler, Dawes, Rice, Oliffe, &Dhillon, 2016), 높은 수준의 낙인을 가진 사람들(Clement et al., 2015)). 전자 정신 건강 개입이 전통적인 대면 진료보다 많은 이점과 관련이 있다고 종종 가정합니다(P.Musiat &Tarrier, 2014). 전자 정신 건강 개입이 익명성을 높이고, 치료 시간과 위치에 관한 편의성을 높이고, 치료 비용을 줄이고, 특정 태도의 장벽이 있다는 것이 이론적으로는 사실일 수 있지만(Andersson et al., 2019; Spurgeon &Wright, 2010), 명확하지 않습니다. 이러한 "추가 혜택"을 통해 "도달하기 어려운" 특성을 가진 개인이 전자 서비스를 선호하거나 수락할 수 있습니다. 또한 이러한 "부수적 결과"에 대한 현재 증거 기반이 희박하고(P.Musiat &Tarrier, 2014) 디지털 건강 개입의 이점은 증거를 기반으로 해야 하며, 그렇지 않으면 "도달하기 어려운" 결과에 도달하지 못할 수 있습니다. 디지털 건강 개입을 통해 도달할 수 있다고 가정할 때.

1.2 심리치료의 선호도를 명확하게 하는 결정 보조 장치(DA)의 적용 가능성 우울증에 대한 고객의 E-mental 건강 서비스 선호도에 대한 또 다른 중요하지만 아직 밝혀지지 않은 문제는 결정 보조 장치(DA)의 적용 가능성입니다. 건강관리의 의사결정, 특히 선호도에 민감한 의사결정은 기술이 필요합니다. 보건의료서비스의 의사결정자는 먼저 이용 가능한 선택사항에 대한 정보를 획득한 다음 선택사항을 식별, 이해, 평가하고 마지막으로 개인의 상황과 가치를 고려하여 최선의 선택을 선택해야 한다. 지난 10년 동안 건강 관리에 관한 의사 결정 과정에서 내담자와 환자의 적극적인 참여가 점점 더 지지를 받고 있습니다(Berry, Beckham, Dettman, &Mead, 2014). 클라이언트 중심의 건강 관리 관점에서 제안된 영향력 있는 개념 모델 중 하나는 공유 의사 결정 모델입니다. 공유 의사 결정 모델은 치료 결정에 대한 합의에 도달하기 위해 의료 서비스 제공자와 클라이언트 간의 공동 숙고 및 협력 프로세스입니다. 이 쌍방 상호 작용에서 의료 서비스 제공자는 질병이나 건강 상태, 이용 가능한 치료 옵션의 이점 및 위험에 대한 기술 정보를 제공하는 반면 클라이언트 또는 환자는 자신의 신념, 우려, 가치 및 선호도에 대한 정보를 제공합니다. 이러한 옵션(Joseph-Williams, Elwyn, &Edwards, 2014). 공유 의사 결정 모델은 이용 가능한 치료가 혜택과 위험 사이에 유사한 균형을 보였다는 증거가 있을 때와 치료 옵션의 서로 다른 속성 간에 잠재적인 상충 관계가 있을 때 특히 관련이 있습니다. 위의 모델에 비추어 볼 때, 환자의 의사결정 지원(DA)은 공유된 의사결정을 촉진 및 촉진하고 고객이 정보에 입각한 선택을 할 수 있도록 돕기 위해 설계되었습니다(Coulter et al., 2013). 이러한 자료는 다양한 형식(예: 종이 및 펜 도구, 비디오, 오디오, 웹 사이트 및 대화형 소프트웨어)으로 개발되며 고객이 단독으로 사용하거나 의료 서비스 제공자와 상호 작용하여 사용할 수 있습니다. DA에는 치료 옵션에 대한 설명, 과학적 증거를 기반으로 한 혜택 및 피해 설명, 지역 상황에 따른 의료 서비스의 특성이 포함됩니다. 그들은 또한 환자가 다양한 치료 옵션의 이점, 위험 및 다양한 측면과 관련하여 자신의 가치와 선호에 대해 생각하고 선택이 자신의 삶과 웰빙에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지에 대해 생각하도록 권장합니다(Fagerlin et al., 2013). 최근의 체계적 검토에 따르면 DA는 이용 가능한 치료에 대한 환자의 지식을 개선하고 결정 갈등(즉, 취할 행동 과정에 대한 불확실성)을 줄이는 데 효과적입니다. 또한 숙고 후 의사 결정에 수동적이고 우유부단한 사람들의 비율을 줄이는 것으로 나타났습니다(Stacey et al., 2017).

우울 장애의 특정 영역에서 결과는 우울증을 가진 사람들의 대다수가 자신의 질병에 대한 정보를 받고 공유되고 정보에 입각한 의사 결정에 참여하는 데 관심이 있음을 보여줍니다(Loh et al., 2004; Perestelo-Perez et al., 2017). . 불행하게도, 연구에 따르면 우울증이 있는 사람들은 종종 그들이 원하는 것보다 결정에 덜 관여한다고 인식합니다(Delas Cuevas, Peñate, &deRivera, 2014; Patel &Bakken, 2010). 더욱이 이러한 미충족 수요에도 불구하고 DA는 신체 건강의 여러 분야(예: 유방암 치료(Savelberg et al., 2017), HIV 노출 전 예방(Sewell et al., 2021))에서 광범위하고 성공적으로 채택되었습니다. , 대장암 검진(Miller et al., 2011)(그림 1 참조), 금연(Gültzow, Smit, Hudales, Dirksen, &Hoving, 2020)) 등에서 DA의 효과를 평가한 연구는 거의 없습니다. 우울 장애 분야. 우리가 아는 한, E-형식의 심리치료가 NICE에서 10년 이상 권장되었을 때에도(Nice, 2009) 우울증에 대한 DA의 E-정신 건강 서비스를 포함시킨 연구는 없었습니다. 결정 갈등은 거의 알려지지 않았습니다.

1.3 연구 목표 및 목적 위의 연구 격차를 고려하여 본 연구의 목적은 다음 세 가지를 포함한다.

1. 홍콩에서 E-mental 건강 서비스를 찾는 것과 다른 우울증에 대한 선택의 수용성/인식을 이해하기 위해,
2. 전자 정신 건강 서비스를 선호하는 사람들이 전통적인 대면 서비스를 선호하는 사람들과 체계적으로 다른 정도와 디지털 건강 개입이 전통적인 정신 건강 서비스를 덜 받을 수 있는 그룹에 대한 도달 범위와 접근을 증가시키는 정도를 조사합니다. (예. 경제적 어려움이 있는 사람, 우울증이 있는 사람, 낙인이 심한 사람. 등),
3. 디지털 및 직접 형식으로 심리 치료에 대한 고객의 결정 지원을 받은 후 치료 선호도가 변경되는지 여부를 조사합니다.