失眠和抑郁症的数字 CBT

尽管针对失眠症和抑郁症的认知行为疗法 (CBT-I) 和抑郁症 (CBT-D) 等有效的行为疗法存在，但它们对同时发生的症状的影响可能不大，并且残留症状通常仍然存在。 此外，由于农村或其他资源有限的环境而无法获得一线干预措施的美国退伍军人需要这些干预措施的可扩展版本（如计算机可访问版本或电话应用程序版本）。 最后，对治疗效果的异质性知之甚少；也就是说，哪些干预措施最适合哪些人。 这项比较有效性试验旨在制定个性化干预规则，以将正确的数字干预与同时发生的失眠和抑郁症的合适人选相匹配。

该研究将使用 CBT-I 和 CBT-D 的数字版本，这些版本被发现对其预期目标有效。 共有 1,500 名患有失眠症和抑郁症的退伍军人参与者将被随机分配到五个研究组：两个单一干预措施（CBT-I 或 CBT-D）；两种顺序干预（CBT-I+D 或 CBT-D+I）；以及作为对照组的情绪监测条件。 在基线、治疗中期、治疗后、3 个月和 6 个月随访时进行评估。 主要终点将是 12 周干预期后 3 个月时抑郁和失眠的缓解。 所有研究活动都将远程进行，包括招募、治疗和评估，以便在全国范围内招募参与者。

该研究将估计治疗后 3 个月（主要结果）和 6 个月缓解维持以及治疗反应对失眠和抑郁症缓解的平均治疗效果。 预期顺序干预而非单一干预的缓解率和反应率显着更高，而情绪监测控制条件的缓解率和反应率最低。 由于干预最适合预期个体的差异，研究调查人员将制定和评估个性化干预规则，以确定每个参与者促进两种疾病 3 个月缓解的最佳方法。 将使用尖端的集成机器学习方法来做到这一点。 在另一项由 800 名参与者组成的新队列的后续试验中，研究人员将评估通过个体化干预规则将参与者分配到治疗条件是否优于在治疗决策中不考虑个体因素的简单随机化。 此后续试验将注册为单独的临床试验，但将参考当前的试验。