서다. 민첩성 센터 시그니처 프로젝트

커뮤니티 칼리지는 인력 개발 및 사회 경제적 이익을 위한 중요한 경로를 제공하지만, 이 기회는 특히 우울증 및 불안, 특히 소수 인종/민족 학생들을 위한 정신 건강 서비스에 대한 충족되지 않은 요구로 인해 완화됩니다. 사회적 정신 건강 결정 요인과 함께 정신 건강 요구를 관리하는 확장 가능하고 효과적인 치료 시스템이 절실히 필요합니다. Alacrity Center는 매우 다양한 커뮤니티 칼리지 인구를 위해 불안과 우울증을 선별하고 치료하는 STAND 시스템 관리를 구현하는 것을 목표로 합니다. STAND는 자가 온라인 예방부터 코치 안내 온라인 인지 행동 치료(CBT), 임상의가 제공하는 치료에 이르기까지 다양한 수준의 치료를 분류합니다. 초기 분류 후 STAND는 전체 연구 등록 기간 동안 치료 수준에 적응합니다(예: 급성 치료 중 더 높은 수준의 치료로 이동). 이러한 분류 및 적응 결정은 현재 현재 증상 심각도를 기반으로 합니다. 이러한 결정은 특정 수준의 관리 및 치료 전반에 걸친 관리 수준에 대한 적응의 필요성을 예측하는 포괄적인 데이터 기반 알고리즘, 특히 상당한 삶의 스트레스 요인에 직면한 소외된 커뮤니티 대학생의 요구에 적합한 알고리즘에 의해 최적화될 수 있습니다. .

서명 프로젝트의 목표는 (a) 치료 수준 분류 및 (b) 저소득층, East Los Angeles College(ELAC)의 매우 다양한 커뮤니티 칼리지 학생 샘플에서 치료 수준을 조정하기 위한 임상 의사 결정 알고리즘을 평가하는 것입니다. ). 최종 목표는 STAND의 효과를 개선하고 개인화된 정신 건강 과학을 발전시키는 것입니다. 우리는 증상 심각도에만 의존하는 표준 접근 방식을 4개의 중첩되고 상호 강화하는 이론적 구조의 기본 정적 및 시변 기능으로 구성된 다변량 예측 알고리즘을 사용하는 의사 결정에 대한 데이터 기반 접근 방식과 비교할 것입니다. 정신 건강(고용, 소득, 주택 및 식량 안보, 차별, 사회적 지원, 인종/민족, 문화 적응, 이민 상태, 성별, 성적 취향); (2) 초기의 역경과 삶의 스트레스 요인; (3) 의료 서비스 사용에 영향을 미치고, 가능하게 하고, 필요로 합니다. 및 (4) 포괄적인 정신 건강 상태(우울증, 불안 및 자살 중증도, 합병증, 신경인지 기능, 감정 조절 장애, 규제 전략 사용, 치료 이력 및 선호도, 사회적, 직업적, 가정 및 학업 기능). 가장 중요한 설계는 ELAC 학생들을 증상 심각도 의사 결정(SSD) 또는 데이터 기반 의사 결정(DDD)에 무작위로 배정하고 DDD가 치료, 증상 및 기능에 대한 순응도를 향상시키는지 여부를 평가하는 것입니다.

참가자는 ELAC에서 학년도의 처음 2~4개월 동안 등록하게 됩니다. 목표 등록은 5년 동안 매년 200명의 참가자입니다(n = 총 1000명). 참가자는 18-40세 사이의 현재 ELAC 학생입니다. 예측자와 결과는 기준선에서 그리고 40주까지 매주 또는 매 8주마다 평가됩니다. 다변량 예측 모델은 현재 정신 건강 요구를 유도하는 것으로 나타난 포괄적인 변수 세트를 기반으로 초기 치료 수준 분류 및 이후 치료 수준 조정에 사용됩니다. 참가자는 전산화된 평가 및 자가 보고 설문지를 작성합니다. 총 참여 기간은 40주입니다.