Эффективность приложения Safe Haven среди студентов

Предпосылки: Студенты бакалавриата сталкиваются с критическим переходным периодом, характеризующимся значительными стрессорами и высокой распространенностью проблем с психическим здоровьем. Однако обращение за помощью остается низким из-за стигмы и структурных барьеров. Хотя мобильные приложения для здоровья (mHealth) предлагают масштабируемое решение, существующие вмешательства часто полагаются на статичный контент и не обладают способностью реагировать в реальном времени на изменчивые психологические состояния студентов. В данном исследовании представлена система «Безопасная гавань» (Safe Haven), вмешательство, адаптируемое в нужный момент (JITAI), которое объединяет самоконтроль со стратификацией риска для предоставления персонализированной поддержки. Цель исследования — оценить эффективность приложения «Безопасная гавань» в снижении психологического дистресса и повышении грамотности в вопросах психического здоровья по сравнению только со стандартной помощью в кампусе.

Дизайн исследования: В исследовании используется рандомизированное контролируемое испытание (РКИ) с параллельными группами и двумя ветвями. Всего будет набрано 68 подходящих студентов бакалавриата из национального университета на юге Тайваня. После завершения базовых оценок (T0) участники будут рандомизированы в соотношении 1:1 либо в экспериментальную группу, либо в группу контроля с отсроченным вмешательством.

Детали вмешательства

Экспериментальная группа (Приложение «Безопасная гавань» + СТ): Участники этой группы получат доступ к приложению «Безопасная гавань» на срок 3 месяца, в дополнение к сохранению полного доступа к стандартному консультированию и услугам по психическому здоровью в кампусе (Стандартное лечение, СТ). Приложение «Безопасная гавань» включает пять основных компонентов:

1. Отслеживание настроения и сна: Визуализирует долгосрочные тенденции в ежедневных отчетах о настроении и сне и еженедельных оценках психологического состояния для поддержки самоконтроля и самосознания.
2. Сбор данных цифрового фенотипирования: Собирает активные данные самоотчетов и опциональные пассивные данные о мобильности для поддержки мониторинга в реальном времени и прогнозирования рисков психического здоровья.
3. Стратифицированная по риску система ступенчатой помощи: Использует машинное обучение для классификации пользователей по пяти уровням риска психического здоровья, каждый из которых связан с многоуровневым протоколом вмешательства — от поддержки самоконтроля до экстренного реагирования.
4. Поддержка в нужный момент на основе чат-бота: Обеспечивает эмоциональную поддержку в реальном времени через ИИ-чат-бота, одновременно отслеживая ввод пользователя на предмет индикаторов высокого риска и запуская протоколы экстренного реагирования при их обнаружении.
5. Психообразовательные модули: Предоставляет анимированный психообразовательный контент с краткими тестами и геймифицированной системой вознаграждений, а также информацию о ресурсах психического здоровья в кампусе и сообществе.

Группа контроля с отсроченным вмешательством (только СТ): Участники этой группы сохранят доступ к стандартному консультированию и услугам по психическому здоровью в кампусе (СТ), но не будут иметь доступа к приложению «Безопасная гавань» в течение 3-месячного периода вмешательства. Для обеспечения этических стандартов этим участникам будет предложен доступ к приложению «Безопасная гавань» после завершения финальной оценки по завершении наблюдения (T2).

Процедуры исследования: Сбор данных будет проводиться в три временные точки:

1. Базовый уровень (T0): При наборе и до рандомизации.
2. После вмешательства (T1): Сразу после 3-месячного периода вмешательства. Участники экспериментальной группы также заполнят Шкалу удобства использования системы (SUS) в это время.
3. Наблюдение (T2): Через 3 месяца после завершения вмешательства.

Показатели результатов: Первичными результатами являются изменения общего психологического дистресса (измеряемого по CHQ-12) и симптомов депрессии, тревоги и стресса (измеряемых по DASS-21). Вторичные результаты включают изменения в грамотности в вопросах психического здоровья (измеряемой по MHLS-HPG) и вовлеченность в вмешательство (измеряемую по журналам использования приложения и баллам SUS).

План статистического анализа: Данные будут проанализированы с использованием IBM SPSS Statistics. Первичный анализ будет следовать принципу намерения лечить (ITT). Для изучения продольных изменений и проверки эффекта взаимодействия Группа × Время на показатели результатов будут использованы Обобщенные оценочные уравнения (GEE). Модели GEE будут скорректированы с учетом базовых показателей соответствующих результирующих переменных. Кроме того, любые демографические характеристики, показывающие статистически значимые различия между группами на исходном уровне, будут включены в качестве ковариат. Для экспериментальной группы дополнительные анализы исследуют связь между объективными метриками вовлеченности (например, показателями завершения) и клиническими улучшениями для определения дозозависимых отношений.