Door internet geleverde cognitieve gedragsbehandeling van depressie en angst bij Latijns-Amerikaanse studenten

Deze studie is ontworpen om de effecten van op internet gebaseerde cognitieve gedragstherapie (e-CBT) te detecteren, te betrekken en experimenteel te evalueren voor de behandeling van universiteitsstudenten in twee Latijns-Amerikaanse lage-middeninkomenslanden (LMIC's; Colombia en Mexico) met een depressieve stoornis. en/of gegeneraliseerde angststoornis, met of zonder andere comorbide veel voorkomende psychische stoornissen (CMD's). Detectie en betrokkenheid zullen gebaseerd zijn op goedkope op internet gebaseerde werving en administratie van zelfrapportage-enquêtes. De interventie zal gebaseerd zijn op goedkope e-CBT om de lage middelen in LMIC's aan te pakken. De studie bouwt voort op eerder onderzoek door medewerkers van het WHO World Mental Health (WMH)-enquêteconsortium en het WMH International College Study (WMH-ICS)-initiatief dat de hoge prevalentie, stoornissen en onvervulde behoefte aan behandeling van CMD's onder universiteitsstudenten over de hele wereld documenteert en significante effecten van e-CGT bij de behandeling van deze aandoeningen in landen met een hoog inkomen.

Eerst zullen de onderzoekers een pragmatisch klinisch onderzoek uitvoeren met studenten die een behandeling voor CMD's zoeken in studentenklinieken van universiteiten in Colombia en Mexico. Studenten die op wachtlijsten staan ​​voor diensten van studentenklinieken, krijgen de mogelijkheid om direct begeleide of zelfgeleide e-CBT te ontvangen terwijl ze op de lijst blijven. 33% van de studenten met CMD die interesse tonen, wordt gerandomiseerd naar begeleide e-CBT, nog eens 33% naar zelfgeleide e-CGT en de resterende 33% naar gebruikelijke behandeling (TAU), waarbij de laatste wordt gedefinieerd als overblijvend op de wachtlijst. Geaggregeerde interventie-effecten op korte termijn worden 90 dagen na randomisatie beoordeeld en effecten op langere termijn 12 maanden na randomisatie. De onderzoekers zullen vervolgens gebruik maken van ensemble-machine learning-methoden om de heterogeniteit van behandeleffecten van e-CGT versus TAU te voorspellen en een precisiebehandelingsregel (PTR) ontwikkelen om te voorspellen welke studenten het beste zullen reageren op welke interventie. Vervolgens wordt een SMART-ontwerp geïmplementeerd waarin 50% van een tweede cohort studenten uit hetzelfde steekproefkader (d.w.z. studenten die een behandeling zoeken voor CMD's bij studentenklinieken van de deelnemende universiteiten) wordt gerandomiseerd naar de behandelingsarm waarvan wordt voorspeld dat deze optimaal is door de PTR en de andere 50% tot randomisatie over de armen.

Bovendien zullen de onderzoekers outreach gebruiken om studenten voor de studie te rekruteren die anders misschien geen behandeling zouden zoeken bij studentenklinieken. Hier zullen twee procedures worden gebruikt. In de eerste fase zullen studenten worden gerekruteerd uit jaarlijkse WMH-ICS internetgebaseerde enquêtes over behoeften aan geestelijke gezondheid, die zullen worden uitgevoerd met een waarschijnlijkheidssteekproef van studenten om de onvervulde behoefte aan behandeling en belemmeringen voor behandeling in te schatten. Studenten die op deze enquêtes reageren en aan de inclusiecriteria voldoen en niet in behandeling zijn, worden gerandomiseerd naar begeleide e-CGT, zelfgeleide e-CBT en behandeling zoals gebruikelijk in studentenklinieken om te bepalen of toegang tot begeleide en zelfgeleide e-CGT CGT vermindert de onvervulde behoefte aan behandeling onder studenten met CMD's die geen behandeling zoeken bij studentengezondheidsklinieken. De tweede zal de werving uitbreiden door e-mails te sturen naar willekeurige deelmonsters van studenten om hen op de hoogte te stellen van de beschikbaarheid van op internet gebaseerde interventies en hen uit te nodigen om deel te nemen aan een proef. Studenten die op deze aankondiging reageren, worden vervolgens geworven en gerandomiseerd in dezelfde drie armen als onder studenten die deelnamen aan de jaarlijkse WMH-ICS-enquête.