抑郁症预防和治疗的互联网干预计划

据了解，25% 的人类在一生中的任何时刻都会患上抑郁症，到 2030 年它将成为导致残疾的三大主要原因之一（Mathers 和 Loncar，2006）。 今天的一个非常重要的挑战在于从预防的角度解决抑郁症问题（Mihalopoulos 和 Vos，2013 年），在三个层面中的每一个层面上运作：一级预防，以减少其发病率，二级预防，针对具有某些风险因素或那些表现出亚临床症状和三级预防的人，以尽量减少已经确定的疾病造成的限制（慢性病委员会，1957 年；Vazquez 和 Torres，2007 年）。 作为 Cuijpers、Beekman 等人。 (2012) 在最近的一篇论文中指出，重要的是要制定更好的策略和工具来识别处于危险中的个人并设计预防计划。 研究人员对抑郁症进行了基于证据的心理治疗（Nathan 和 Gorman，2007 年），尽管较少，但也有针对其预防的干预措施（Cuijpers 等人，2008 年；Horowitz y Garber，2006 年；Muñoz 等人，2010 年）。 然而，它们有一个重要的局限性：就可及性和质量而言，精神卫生服务的提供通常不够充分（Hinrichsen，2010 年；医学研究所，2008 年；Kazdin 和 Blase，2011 年）。 信息和通信技术 (ICT)，尤其是使用互联网来支持干预措施（治疗或预防）的实施，已被证明是有效部署一般精神保健服务的有力手段。 尽管使用基于互联网的干预措施的数据是一致且有希望的，但仍有重要问题需要解决：并非所有患者都继续并完成这些计划。 基于互联网的抑郁症治疗研究的荟萃分析报告了 32%（范围 0-75%）的退出率（Kaltenthaler、Parry、Beverley 和 Ferriter，2008 年；Melville、Casey 和 Kavanagh，2010 年）。 这个问题可能有多种原因，其中之一可能是提供或不提供人工支持的事实（Andersson 等人，2009 年）。 最近，越来越多的研究确定人类支持在此类干预中的重要性（Richards y Richardsson，2012 年；Hilvert-Bruce、Rossouw、Wong、Sunderland 和 Andrews，2012 年）。 荟萃分析研究发现，与没有任何人工支持的基于互联网的项目相比，在整个项目实施过程中提供支持的基于互联网的治疗产生更大的效应量和更低的辍学率（Andersson 和 Cuijpers，2009；理查兹和理查森，2012 年）。 重要的是要注意，大多数研究指的是由个人（治疗师、顾问或研究人员）而非 ICT（自动提醒、电子邮件或移动短信）管理的支持（Richards 和 Richardson，2012 年）。 现在，最近也有证据表明在没有治疗师、顾问或研究人员的任何接触或支持的情况下自行应用治疗的有效性（Cuijpers、Donker 等人，2011 年）。 尽管如此，仍然很少有随机对照试验专门研究这个问题（Berger 等人，2011 年；Clarke 等人，2005 年；Farrer、Christensen、Griffiths 和 Mackinnon，2011 年）。 这是当前工作的主要目标，因为这可能对该领域的未来发展具有重要意义。 调查人员指出：在基于互联网的干预计划期间，治疗师每周打一次支持电话是必要的，还是仅仅 ICT 的支持就足够了？ 正因为如此，研究人员开发了一个基于互联网的程序（微笑很有趣）来预防和治疗抑郁症（轻度至中度），并进行了具有三种实验条件的随机对照试验：a）干预组与人类支持（每周两分钟的无临床内容的支持电话）； b) 无人支持的干预组； c) 等候名单控制条件。 两个干预小组收到了来自 ICT 的自动支持：每周两次的自动移动电话消息，提醒执行该计划提出的任务的重要性，以及一封自动电子邮件，鼓励他们在无法访问的情况下继续学习这些模块该计划为期一周。 主要假设是，与等候名单对照组相比，两个干预组将有显着改善，并且它们之间没有显着差异。 调查人员认为，ICT 的支持可能起到与每周电话支持类似的作用（提供反馈、强化、激励参与者等）。 此外，研究人员假设干预计划将成为抑郁症二级和三级预防的有用工具。