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互联网心理干预对大学生抑郁症的影响:基于应用程序的随机试验结果
互联网干预24(2021)100374基于互联网和应用程序的压力干预与在线心理教育对有抑郁症状的大学生的影响:结果随机对照试验的结果☆MathiasHarrera,*,JenniferApolina'rio-Hagenb,LaraFritschec,ChristelSalewski c,Anna-Carlotta Zarskia,Dirk Lehr d,Harald Baumeister e,Pim Cuijpers f,David Daniel Ebert fa临床心理学和心理治疗,埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学,德国b职业、社会和环境医学研究所,Heinrich-Heine-University Düsseldorf,德国c德国哈根哈根大学心理学研究所健康心理学系d在线健康培训部,创新孵化器,Leuphana大学,德国德国乌尔姆大学心理学与教育研究所临床心理学与f荷兰阿姆斯特丹自由大学临床、神经和发展心理学系A R T I C L EI N FO保留字:知觉压力随机对照试验大学生抑郁互联网干预应用程序A B S T R A C T抑郁症在大学生中非常普遍。已经发现基于互联网的干预措施在解决抑郁症状方面是有效的,但是如果这也适用于针对学术压力的干预措施,则是开放的。在控制非特异性干预效应时,这些计划中采用的技术是否提供了显着的额外益处,这在很大程度上也不清楚将一所大型远程教育大学的N=200名抑郁水平升高(CES-D≥16)的学生随机分配到基于互联网和应用程序的压力干预组(IG;n=100)或积极控制组(CG;n= 100),接受基于互联网的心理教育计划,长度在基线、治疗后(7周)和3个月随访时评估自我报告数据。主要结局为治疗后抑郁(CES-D)。次要结局包括心理健康结局、可改变的风险因素和学业结局。我 们 发现治 疗 后 抑郁 症 状 严 重程 度 (d=0.36;95%CI:0.08- 0.64) 、 行 为 激 活 ( d = 0.61; 95%CI: 0.30 -0.91)、感知压力(d = 0.45; 95%CI:0.18 - 0.73)、焦虑(d = 0.35; 95%CI:0.03 - 0.67)和其他次要结局存在显著的组间效应。在三个月的随访中,对抑郁症的影响持续存在。IG中抑郁症状的应答率显著高于(26在后测试时(χ2=4.5,p=0.04),但在3个月随访时(p=0.454),我们还发现了对相关学术成果的显著影响,包括工作障碍(随访;d= 0.36),工作产出(治疗后;d= 0.27)和工作削减(随访;d= 0.36)。与CG相比,干预对抑郁症状更有效,因此控制了非特异性干预效果。这表明,特定的干预技术可能会对抑郁症状提供显着的额外益处。试验注册:德国临床试验注册(DRKS):DRKS 00011800(https://www.drks.de/drks_web/navigate.do?navigationId = trial.HTML &TRIAL_ID = DRKS00011800)。1. 介绍抑郁障碍是非常共同在大学生人群,12个月的估计值范围为4.5%至18.5%(Auerbach等人,2016年、2018年)。在大学期间患有抑郁症等精神障碍与许多负面因素有关☆ 打开材料库:www.osf.io/6y9tq/。* 通讯作者:德国埃尔兰根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学心理学研究所临床心理学和心理治疗主任,N?agelsbachstraße25 a,D-91052Erlangen,Germany。电子邮件地址:mathias. fau.de(M.Harrer)。https://doi.org/10.1016/j.invent.2021.100374接收日期:2020年8月22日;接收日期:2021年1月18日;接受日期:2021年2021年2月24日在线提供2214-7829/© 2021作者。由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。可在ScienceDirect上获得目录列表互联网干预期刊主页:www.elsevier.com/locate/inventM. Harrer等人互联网干预24(2021)1003742====--=个人和社会的结果,包括较低的大学保留率和学术表现(Breslau等人,2008; Eisenberg等人,2009 a; Hysenbegasi等人,2005; Ishii等人,2018; Kessler等人, 1995)、较高残疾(Alonso等,2018),以及更差的社会功能(Goldman-Mellor et al.,2014; Niederkrotenthaler等人,2014年,在生活中。因此,通过早期干预解决大学生的抑郁症状至关重要。在大学生群体中,远程学习的学生可能特别容易出现心理健康问题。远程学习机构更经常被老年人、父母或获得额外资格的员工使用(Simpson,2013年; Stoessel等人, 2015年),所有这些都可能导致受影响的学生的学习环境更加紧张(Apolina'rio-Hagenet al., 2018年)。 德国对5721名学生进行的一项大型调查结果表明,与现场学生相比,远程学习者面临着巨大的压力,这可能是由于必须满足多种社会角色的要求(Apolina'rio-Hagen等人, 2018年)。远程学习学生的心理健康问题与学业成绩较差有关(Richardson,2015)。大学生的治疗需求大量未得到满足。患有抑郁症的学生中12个月的总治疗率估计为30.2%至43.9%(Bruffaerts等人,2019; Eisenberg等人,2011年)。据报道,缺乏时间、个人耻辱感和自我管理偏好是大学生群体的重要治疗障碍(Czyz等人,2013; Eisenberg等人,2009 b;Ennis等人,2019; Miranda等人, 2015年)。基于互联网的心理干预越来越被认为是解决心理健康问题和促进高等教育机构寻求帮助的有前途的方法(Davies等人,2014; Ebert等人,2017 a; Harrer等人,2018年a)。基于互联网的程序可以被容易地和匿名地访问,并且提供高可伸缩性(Ebert等人,2019年)。实施基于互联网的服务可能是partic-ularly有助于远程学习的大学,学生通常没有直接获得现场学生心理健康服务。 COVID-19疫情的最新发展,被一些人视为精神卫生保健的“黑天鹅“(Wind等人,2020年),进一步强调了基于互联网的心理健康的相关性。保健服务,“传统“和远程学习的尽管基于互联网的项目显示出克服传统精神卫生服务的一些治疗障碍的潜力,但成功地实施到常规实践中仍然具有挑战性(Gilbody等人,2015; Mohr等人,2017年)。虽然有证据表明,针对大学生的基于互联网的干预措施可以在日常护理中全面实施(Dear等人,2019),许多在自然环境中实施基于互联网的治疗的实用试验报告了相对较低的摄取率,在3%和25%之间变化(Kaltenthaler等人,2008; Lillevoll等人,2014; Whiteside等人,2014; Woodford等人, 2011年)。这突出表明,必须提供不仅有效而且能引起目标人口兴趣的形式。在一项对远程学习学生的调查中,放松和压力管理的干预措施是最受欢迎的,66.9%和54.8%的学生表示有潜在的参与兴趣(Apolin'ario-Hagen等人, 2018年)。基于互联网的压力干预也经常被患有临床相关抑郁水平的学生使用,这些学生在治疗前没有通过传统的医疗保健渠道寻求帮助(Harrer等人,2018年b)。因此,提供基于互联网的压力干预可能是一种非污名化的方法,以提高抑郁症状学生的治疗利用率已经发现基于互联网的压力管理干预(即传达应对可改变或不可改变的压力源的技术的干预)不仅在减少感知压力方面有效(Heber etal., 2017年),但也显示出温和,对抑郁症状有很高的效果(Cohen'sd0.52- 0.95; Ebert 等人,2016 b; Ebert等人,2016 a; Harrer等人,2018 b; Heber等人,2016年),即使在具有临床相关抑郁症状的参与者中(d0.67-1.19;Harrer等人,2018b;Weisel等人, 2018年)。这些影响与基于证据的心理学的影响相当抑郁症的治疗(d0.62- 0.92; Barth等人, 2016年)。基于互联网的干预已被证明在预防方面是有效的(Buntrock等人,2016; Ebert等人,2017 a)和治疗(K?nigbauer等人, 2017)抑郁症。然而,到目前为止,还没有前瞻性的研究来研究基于互联网的学业压力干预是否也对抑郁水平升高的学生有这种潜力。众所周知,感知到的压力有助于抑郁症的发展(Cohen等人,2007),并对其临床过程产生负面影响(Hammen,2005; Mazure,1998)。然而,利用压力和抑郁之间这种强烈联系的干预方法仍然没有得到充分研究。如果发现有效,基于互联网的压力干预可以作为解决抑郁症状的替代方法。特别是,他们可能会实施,以减少抑郁症的学生谁不会考虑传统的抑郁症治疗之间的治疗差距。此外,虽然有大量证据表明,与不活动的对照组相比,基于互联网的压力干预可能是有效的(Harrer等人,2018 a,2018 b; Heber等人,2017),尚不清楚这些干预措施是否也优于参与者积极参与的对照组。因此,在很大程度上仍然不清楚,压力干预具有与所应用的策略相关的增量积极的方面,期望,学习; Cuijpers等人, 2019年)。因此,在这项研究中,我们的目标是评估基于互联网和应用程序的压力干预在远程学习的学生与抑郁水平升高的有效性。我们的目的是调查效果相比,积极控制组接受基于互联网的压力心理教育计划。我们假设基于互联网的压力干预与积极控制组相比更有效。此外,为了评估干预措施的更广泛影响,我们还旨在探索对各种次要结局的影响。这包括通常与抑郁症相关的症状(焦虑、感知压力、担忧、情绪衰竭、行为激活)、抑郁症的可变风险和保护因素(弹性、情绪调节、自我同情、自尊、对压力的信念),以及考虑到精神障碍对学业成绩的有害影响、对工作障碍和学业生产力的影响2. 材料和方法本 研 究 中 研 究 的 试 验 已 在 德 国 临 床 试 验 注 册 中 心 ( DRKS00011800)注册。研究程序由埃尔兰根-纽伦堡大学伦理委员会(埃尔兰根,德国; 33_17Bc)批准。此外,已经公布了详细说明该试验方法的方案(Harrer等人,2019年)。我们根据CONSORT声明(Moher等人,2010),以及互联网干预措施的执行和报告研究指南(Proudfoot等人,2011年)。本研究中用于分析的代码已在开放科学框架(OSF)存储库(www.osf)中公开提供。io/6y9tq/)。2.1. 设计我们在两种情况下进行了一项双臂随机对照试验(RCT)。干预组(IG; n100)收到的医疗保健Fernstudierende , 一 个 基 于 互 联 网 的 压 力 管 理 干 预 。 积 极 对 照 组(CG;n= 100)接受基于互联网的心理教育计划。试验的样本量(N总计200)允许检测d0.40的组间效应量,把握度(1β)为80%,双侧α为0.05。最近的一项基于互联网的压力干预的荟萃分析综述报告了d=0.43的效应量,感知 压力, 和 一 有些 较小 效果 的 D =0.34 onM. Harrer等人互联网干预24(2021)1003743=抑郁症状(Heber等,2017年)。针对高等教育中心理困扰的基于互联网的干预措施的结果是混合的,从不显著的发现到有利于干预的中等效果(Cavanagh等人,2013; Chiauzzi等人, 2008; Day等人,2013; Frazier等人,2015; Hintz等人,2015年)。因此,假设样本量计算的效应量为d0.40。参与者在基线(T1),治疗后(T2;随机化后7周)和3个月随访(T3)进行评估关于研究设计的更多细节描述于研究方案中(Harrer等人, 2019年)。2.2. 参与者当参与者(i)表现出抑郁水平升高时,其被包括在内,抑郁水平由流行病学研究中心抑郁量表的20项德国版本(CES-D; Hautzinger等人, 2012; Radloff,1977)。这样的分数表明,在过去的两个月里,抑郁症的全部症状。参与者还必须(ii)在德国大型远程教育大学(FernUniversi t?t?t?t)注册学士Hagen)在干预开始时,(iii)至少18岁,(iv)能够上网,(五)宣布愿意在所有三个评估点提供自我报告数据,以及(六)给予知情同意。当参与者(i)报告分离症状或精神病(目前或过去),和/或(ii)显示相当大的自杀风险,定义为第九项得分>1,德国版贝克抑郁量表(BDI-II;Hautzinger例如, 2006年:“我觉得我死了会更好”,或者“如果有机会,我会自杀”)。被定义为自杀风险升高的个体被告知有关治疗选择的详细信息,萧条他们还被要求去看他们的医生或精神科医生2.5. 干预措施2.5.1. FundCare Fernstudierende在IG中评估的程序是一个适应性的护理压力(Harrer等人,2018b),一个基于互联网和应用程序的干预大学生。这两个项目都是基于Get.On Stress,一个基于互联网的员工压力干预(Ebert等人, 2014;Ebert例如,2016 b; Ebert等人,2017 b; Heber等人,2013,2016;Weisel等人,2018年)。在其内容中,“压力护理研究”与“压力护理研究”的差异很小,只做了一些修改,以定制干预措施更能满足远程教育大学生的需求。干预使用Minddistrict电子健康平台(Minddistrict GmbH,柏林,德国)交付。内容变化和干预成分的详细总结可以在研究方案中找到(Harrer等人,2019年)。干预措施包括七个模块和一个增强模块(见表1)。一个模块的完成估计需要30和90分钟之间。干预包含两个主要组成部分,第一个侧重于以问题为导向的应对,第二个侧重于通过情绪调节策略以情绪为导向的应对参与者被指示每周完成一个或最多两个模块。因此,干预计划持续5至7周。在模块二到六之后,参与者可以选择在可选的迷你模块上工作。这些迷你模块涵盖了学生感兴趣的特定主题的信息和练习:社会支持,沉思和担忧,时间管理,拖延,表1基于互联网的压力干预(IG)和基于互联网的心理教育计划(主动CG)的模块。模块Care Fernstudierende心理教育尽快开始精神病或心理治疗。参与其中一项干预措施没有金钱补偿。2.3. 招聘参加者是通过以下途径在德语国家招募的:1介绍心理教育、有关压力的信息和后续课程2解决问题压力管理策略,系统地解决问题,介绍压力的流行和类型;对压力的学生中常见的压力源;Lazaru's通过远程学习uni-3大学学生是提述到一网站创建为干预该网站包含一个注册表,6步问题求解启发式肌肉和呼吸放松肌肉和呼吸放松的基本原则的信息,日常使用应力模型压力对所有人都有同样的影响吗压力的短期和长期后果;个体间有意参与研究的人士可申报参与研究的兴趣2.4. 合格性评估和随机化向声明有兴趣参与研究的个人发送一封在线信函,其中包含有关研究程序的全面信息。个人还被要求填写在线筛选问卷,以确定他们是否有资格参加这项研究。 研究管理人员在1 - 2个工作日内检查筛选中提供的答案。4正念应对自我批评,正念练习5接受和容忍处理无法解决的问题,进行心理教育,练习接受和容忍压力反应的差异压力对身体有什么影响?对压力源的生理反应;压力反应的进化背景;压力与绩效认知评价导致感知压力的常见功能失调思维;认知重新评估符合所有入选标准且不符合任何排除标准的个体6然后被要求提供知情同意书并填写基线调查.在接下来的步骤中,参与者被随机分配到IG或CG。对于随机化,我们在自动化的基于计算机的随机整数生成器(Randlist,DatinfGmbH, 图宾根, 德国)。 随机化 是 由一个7研究人员没有参与这项研究。 期间在随机化程序中,分配对参与者、招聘人员和电子教练隐瞒。8不愉快的情绪自我同情在不稳定的情况下进行自我批评,自我价值和表现的融合,积极自我支持的练习,克服功能失调的完美主义思想-行动模式我的宏伟计划识 别 生 理 警 告 信 号 , 为 未 来 的Booster会议关于自助和心理治疗的更多信息,培训转移的评估,所有课程的回顾,以前练习的重复应对和资源压力健康健康的定义和连贯性加强会议回顾以前的材料M. Harrer等人互联网干预24(2021)1003744===测试焦虑、睡眠、动机、营养和锻炼,处理写作障碍和注意力集中。增加了一些功能,以方便转移或学习斯特拉,tegies进入日常生活。可以下载一个日记应用程序来跟踪情绪波动,监测影响一个人压力水平的行为日记包含标准化的自由文本字段和评级鳞片 对 需求, 参与者 IG 还可以接收通过SMS自动发送包含简短激励提示的2.5.2. 心理教育参与者在积极的CG接受了基于互联网的心理教育计划。该方案主要涵盖一般心理社会压力的认知、情感和身体决定因素、症状、结果和应对策略,并涉及远程学习学生(见表1)。该计划是在相同的平台上提供的护理Fernstudierende。它还包括七个模块和一个助推器会议,也打算在五到七周内完成。与实际的压力干预相反,心理教育模块主要是基于文本的。该计划的目的主要是传达有关压力和应对的有用信息,但并不直接帮助实施日常生活中的行为改变2.6. 指导为了促进遵守干预措施,同时最大限度地减少人力资本成本,采用了以遵守为重点的指导概念,并根据需求提供个性化反馈。该指导方法及其理论基础的详细描述可以在先前的文献中找到(Ebert等人,2014;Ebert等人,2016 a; Zarski等人,2016年)。IG中的指导包括三个部分:(一)监测对干预措施的遵守情况,(二)在每个模块后发送标准化的激励信息,以及(三)根据需求提供反馈。遵守情况监测包括向未在七天内完成一个模块的参与者发送提醒。当参与者完成一个主要模块时,就会发送标准化的激励信息。他们总结了该单元的内容,并激励学员继续参与。应要求,在最多48小时内通过干预平台的内部消息系统提供反馈。对参与积极协商小组的人的指导包括第(一)和第(二)部分,但不包括对需求的反馈2.7. 主要结局主要结果是T2时的抑郁症状,通过德国版的流行病学研究中心抑郁量表(CES-D)20项版本(ADS;Hautzinger等人,二〇一二年;20个项目;范围0-60;回顾性时间范围为两周)。更高的CES-D评分表明更严重的抑郁症。该量表的重测信度为rtt0.81,表明该工具的内部效度较高(Hautzinger等人, 2012年)。规模有一个很好的水平,本研究的内部一致性,如Cronbachα = 0. 91所示2.8. 次要结局除非另有说明,否则所有结局均在两周的回顾性时间范围内进行测量。2.8.1. 心理健康次要心理健康结果包括行为激活、反刍和功能障碍,如通过抑郁症行为激活量表(BADS; Fuhr等人, 2016年; 25项;范围0- 150),通过感知压力量表10项版本(PSS-10;Cohen等人, 1983年;10项,范围0-40),州焦虑(Spielberger State-Trait 焦虑量表,STAI-6; Lau X等人,1981; Marteau和Bekker,1992; 6项,范围6- 24;目前)、担忧(学术担忧问卷; AWQ; Wolitzky-Taylor和Telch,2010 ; 10项;范围0 - 40)和情绪耗竭(Maslach倦怠量表学生版的情绪耗竭子量表;MBI-S; Gumz等人,2013; 5项,范围5- 30)。2.8.2. 学术成果为了评估对学术生产力的影响,我们使用了学生的存在主义量表(PSS; Matsushita et al., 2011)工作损害子量表(工作损害量表;WIS; 10项;范围10- 50)。生产力的损失进行了评估的PSS的工作输出规模(WOS),其中参与者表示,他们能够达到他们通常的的在视觉模拟标度上给出等级,范围从0%完全非生产性到100%全生产性。作为PS-S的一部分,我们还评估了学生在过去两周内因心理健康问题而在大学损失的时间(以小时计)。最后,通过大学自我效能量表(CSEI; Solberg et al., 1993;13项;范围13- 65)。2.8.3. 可改变的风险和保护因素我们还包括对精神疾病的几个可改变的风险和保护因素的评估。我们通过Connor-Davidson复原力量表简表(CD-RISC;Connor和Davidson,2003;2项;范围0-27;国家版本;Berking和Znoj,2008;27项;范围27 - 108),自我同情(自我同情量表; SCS-D;Hupfeld和Ruffieu x,2011 ; 12项;范围12 - 60),以及自尊,由Rosenberg自尊量表(RSES; Ferring和Filipp,1996 ; 10项;范围10 - 40)测量。 关于压力的可控性以及有害和积极性质的个人信念使用关于压力量表的信念(BASS; Laferton等人, 2016)积极(4项;范围4- 16),消极(8项;范围8 - 32)和可控性信念(3)的子量表项目;范围3- 12)。2.8.4. 额外措施其他问卷包括人口统计学变量(评估仅在T1时)和患者对干预的满意度(适用于在线环境的患者满意度调查问卷; CSQ-8; Bo J.et al., 2016; Nguyen等人,1983年; 8项),仅在T2时进行评估。2.9. 统计分析2.9.1. 主要效果评价为了评价干预与活性CG相比的有效性,进行了基于意向治疗(ITT)原则的分析使用R版本3.5.2(R核心团队,2013)进行分析使用小鼠软件包(van Buuren和Groothuis-Oudshoorn,2011),通过多重链式方程(MICE)多变量插补(100次迭代)对我们测试了干预是否优于积极控制组,从T1到T2和从T1到T3对参与者抑郁症状严重程度和随访结果的影响我们还比较了反应可靠、症状可靠的参与者比例,在T2和T3时,IG和活动CG之间的症状减轻至少50%。所有分析均采用0.05(双侧)的显著性水平。使用单变量协方差分析(ANCOVA)评估两种研究条件之间的效应差异。每个结局的T1评分用作协变量。我们使用两个ANCOVA模型代替重复测量ANOVA来检验组间M. Harrer等人互联网干预24(2021)1003745=-≥==2==-===-==分别在T2和T3。模型被拟合在每一个然 后 使 用 Miceadds 和 mitml , 按 照 Rubin 规 则 ( Barnard 和 Rubin ,1999)对多重插补数据集和模型估计值进行汇总 包(Grund et 例如,2019年)。 计算组间标准化平均差(即,Cohen对于主要结局,我们还计算了两组的组内效应量。 我们使用Becker(1988)的公式,其控制了组内科恩d基于相关数据的事实根据Cohen(1988),d0.2可以被认为是 小影响,d0.5为中等影响,d0.8为大影响。为了确定参与者的抑郁症状(通过CES-D测量)是否可靠地减少,我们使用可靠变化指数(RCI;Jacobson和Truax,1991)将参与者编码为应答者或无应答者。我们使用χ2检验比较了T2和T3时IG和活动CG中可靠应答者的比例。我们还计算了需要治疗的人数(NNT),以实现与心理教育相比多一个人对干预做出反应。 使用 的 RCI, 我们 确定 例 与一个可靠T2和T3时抑郁症状恶化,并使用χ2检验评估IG和活动CG之间的差异。最后,我们阻止-分别从T1到T2和T3,挖掘两组中抑郁症状减少>50%的参与者数量。还使用χ2检验比较组间差异2.9.2. 敏感性分析我们进行了两次敏感性分析,以评估我们的结果的稳健性。首先,我们根据在所有三个评估点提供数据的参与者样本进行了研究完成者分析。分析遵循与主要有效性分析相同的程序。在这项研究中,包括了相对大量的次要结果,因此增加了由于多次测试而导致的α误差膨胀的风险(Tyler等人,2011年)。避免潜在的α误差膨胀的适当方式是使用联合建模方法(Tei X eira-Pinto等人, 2009年)。因此,作为敏感性分析,我们还使用brms包(Bürkner,2017)拟合了多变量贝叶斯回归模型,其中分别联合估计了T2和T3的所有结局,控制了每个纳入结局的T1评分。该方法具有几个优点,包括明确建模了结局之间的相关性,并且通过结合后验分布可以直接估计多重插补数据集中的累积参数估计值(Bürkner,2019)。2.9.3. 亚组分析为了评估干预对全症状抑郁参与者的影响,我们进行了一项亚组分析,其中只有CES-D得分的学生 T1时纳入20例。20分已经证明CES-D上的“抑郁”是检测一般人群中重性抑郁症的有效截止值(Vilagut等人,2016年)。进行了与主要有效性分析相同的分析2.9.4. 过程评价为了评估用户对IG中提供的压力干预和CG中的心理教育计划的满意度,对T2时获得的CSQ-8数据进行了逐项检查。通过IG参与者的模块反馈分析了他们对压力干预模块的接受程度。通过分析干预平台内跟踪的干预完成率,评估IG和主动CG的依从性。最后,我们还分析了IG中访问日记App的参与者比例。3. 结果该研究的招募工作于2017年 4月开始最后一次随访于2019年5月6日完成。研究流程如图1所示。在活动CG中,我们无法获得T2时6名参与者(6%)和T3时15名参与者(15%)在IG中,分别有18名(18%)和34名入选受试者的人口统计学数据总结见表2。样本的平均年龄为36.97岁(SD:9.52)。这是高于“进行招聘的远程教育大学。约三分之二(n 129; 64.5%的参与者报告说,他们以前没有就心理健康问题咨询过医生、心理治疗师或咨询师,因此可以被视为首次寻求帮助者。所有三个评估点的所有结局的描述性数据见表3。3.1. 主要有效性分析3.1.1. 抑郁症状ANCOVA的结果表明,在T2(F=7.83,p=0.005)和T3(F=5.64,p= 0.005)时,组间对抑郁症状有显著影响。=0.018),有利于IG。在T2(d=0.36,95%CI:0.080.04- 0.59)。 在IG中,我们发现组内效应量为d =0.61(95%CI:0.39-0.83; T2)和d = 1.0(95% CI:0.73 - 1.26; T3)。在-CG中的组效应为d=0.36(95%CI:0.15=0.72(95%CI:0.47-0.96;T3)。 χ2检验结果显示,在T2时,IG(n=26)中被归类为可靠应答者的参与者显著多于主动CG(n= 14)(χ2=4.5,p=0.042)。 这些结果等于NNT为9(95%CI:4.4- 96.3)。 虽然IG中更多的参与者在T3时也表现出可靠的反应(n三十三岁;活动性对照组(n27; 27%),但差异无显著性(χ20.86,p0.454)。只有很小一部分人- 患者在两个T2均出现可靠的症状恶化(IG:n 4,4%;活动CG:n 5,5%)和T3(n两组均为3例,占3%。T2和T3时两组的恶化率无差异(均p>0.999)。在T2时,n=23名参与者的与IG中的T1相比,有抑郁症状,但仅n=12主动CG该差异无显著性(χ=4.19,p=0.052)。在T3时,这些数字上升至n=40(IG)和n=28(CG),但组间差异未达到统计学显著性(χ2=3.67,p=0.089)。3.1.2. 次要结局次要结局分析的结果见表3。对于大多数次要结局,ANCOVA显示出有利于IG的显著(p< 效应范围为d = 0.27(95% CI:0.00-0.54)(对于工作输出(T2))至d0.69(95%CI:0.40- 0.98)的可控性信念的压力(T3)。显著组间ef-在T2和T3两个阶段,压力和自我同情的可控性信念都受到影响,有利于IG。对于知觉压力,焦虑,担心,工作输出,情绪调节能力,自尊和积极的压力信念,一个显着的组间效应被发现在T2,但不是在T3。相反,对于情绪衰竭,工作障碍,工作削减,弹性和对压力的负面看法,在T2没有发现显着的组间效应,而在T2,在T3时可检测到显著效果。对于大学自我效能感,在两个评估点都没有发现影响(T2:p0.660; T3:p>0.999)。3.2. 敏感性分析研究完成者分析的详细结果见补充材料中的表S1。该分析的结果与主要分析结果,但T2(d =0.43,95%CI:0.11- 0.75)和T3(d = 0.46; 95% CI:0.14 - 0.78)时主要结局的效应量略高。联合贝叶斯模型的结果与主要有效性分析的结果密切相关(见表S2、表S3和M. Harrer等人互联网干预24(2021)1003746=≥=-====Fig. 1. 学习流程。附录中的图S1)。然而,虽然在主要分析中对T2时的工作输出的影响显著,但贝叶斯模型中该估计值的95%可信区间包括零(b=7.30,95%CrI:-0.343.3. 亚组分析在T1时,69%(n138)的参与者显示CES-D 20的评分,表明可能存在完全症状的重度抑郁症(IG:n66,66%;活动CG:n72,72%)。在该亚组中进行的分析结果与主要结局分析的结果基本相当(详细结果见补充材料中的表S4)。 在这亚组,我们还发现T2时组间效应量较小(d=0.37,95%CI:0.02-0.03-0.70)。然而,我们无法确定T3时的效应具有统计学显著性(F=3.22,p= 0.074)。3.4. 过程评价3.4.1. 遵守干预措施平均而言,IG的参与者完成了Escherecare Fernstudierende七个模块中的5.23个。在积极的CG,完成心理教育模块的平均数量为6.51。这分别相当于干预的74.7%和93%。IG的参与者在大多数(65.6%)他们可以参加的课程中完成了可选的小型模块。IG中共有64名参与者(64%)下载了至少登录过一次日记应用3.4.2. 干预模块平均而言,IG的参与者认为干预模块有用且不太难(见补充材料中的表S63.4.3. 客户满意度参与者对压力干预的满意度非常高。总体而言,IG中95.1%的参与者(n78)将干预质量评为良好或优秀,96.3%(n79)表示干预有助于他们(很大程度上)更有效地应对他们的问题有趣的是,许多参与积极CG的参与者也对他们收到的心理教育材料感到满意,这是一种干预。总的来说,74.2%(n(69)参与者在CG中,将心理教育计划评为良好或优秀,约一半(48.4%,n45)会向朋友推荐该计划 类似问题(见附录中表S64. 讨论这项试验调查了基于互联网的压力干预在远程学习的学生与抑郁水平升高的有效性。我们发现,与接受基于互联网的心理教育计划的对照组相比,干预组的抑郁症状在随机化后七周(T2)有更大的减少。这些影响在3个月随访(T3)时基本上持续存在。M. Harrer等人互联网干预24(2021)1003747=======表2基线特征。所有参与者干预(N主动控制压力升高(d0.52- 0.95; Ebert等人,2016b;Ebert等人,2016 a;Harrer等人,2018 a,2018 b; Heber等人,2016年)。然而,应该注意的是,这些试验使用了不活跃的等待名单对照组,(N=200)=100)(N=100)社会人口统计学- 年龄,M(SD)36.97(9.52)37.53(9.53)36.40(9.52)- 性别,女性,n(%)一百七十(八十五)八十五(八十五)八十五(八十五)- 在关系中,n(%)一百四十八(七十四)六十八(六十八)八十(八十)- 已婚,n(%)89(44.5)四十(四十)四十九(四十九)- 儿童,是,n(%)83(41.5)四十五(四十五)三十八(三十八)- 就业人数,n(%)163(81.5)八十二(八十二)八十一(八十一)研究- 计算机科学,n17(8.5)第七章十(十)(%)- 经济学,n(%)27(13.5)十(十)十七(十七)- 教育,人数(%)19(9.5)9(9)10(10)- 人文学科,n(%)6(3)3(3)3(3)- 法律,人数(%)16(8)13(13)3(3)- 数学,人数(%)2(1)0(0)2(2)(%)程序,n(%)比较者,这可能导致对干预效果的高估(Mohr等人, 2014年)的报告。在这项试验中,我们测试了干预措施对积极控制组的影响,积极控制组也接受了为期七周的关于压力和应对策略的基本的指导格式。心理教育形式可以是抑郁症状的有效干预,荟萃分析的效果大小估计值在0.20和0.65之间(Cuijpers,1998; Donker等人,2009年)。与此相一致的是,本研究中使用的心理教育形式作为一种干预措施本身就受到了好评。四分之三的CG参与者将其质量评为良好或优秀,并且坚持率很高。总之,这表明,虽然基于互联网提供有用的阅读材料和标准化的反馈可能已经对抑郁症状产生了一些积极的影响,基于互联网的压力干预的具体技术提供了显着的额外好处。然而,应该注意的是,我们不能完全排除主动CG中的效应是基于自然过程的,例如自发缓解或回归平均值(Cuijpers等人, 2017年)。在这项研究中发现的抑郁症的组间效应是共同的,- 学期(当前课程),M(SD)- 学期(共计),男(SD)生活5.49(4.00)5.69(3.99)5.29(4.02)12.22(7.58)12.67(7.43)11.77(7.75)与先前一项具有类似纳入标准的试验结果类似,该试验评估了专门针对抑郁症状的基于互联网的干预与心理教育的比较(d0.36;缰绳例如, 2019年)。效果也与面对面的效果相当- 单独给药,n(%)69(34.5)35(35)34(34)当只有高质量的研究而没有- 与伴侣/父母/公寓共享,n(%)主要资金131(65.5)65(65)66(66)考虑等待列表对照(g= 0.38; Cuijpers等人,2018年)。此外,我们在IG(d)中发现的组内效应0.61- 1.0)达到了一个大规模的第四阶段试验,其中检查了互联网-- 就业,人数(%)144(72)70(70)74(74)- 贷款,n(%)3(1.5)3(3)0(0)在常规护理条件下对大学生进行基于焦虑和抑郁的干预(d = 0.81; Dear等人, 2019年)。一起,这在-- 父母/伴侣/亲属,n(%)39(19.5)16(16)表明基于互联网的压力干预是一种可行的选择- 其他,n(%)14(7)11(11)3(3)第一次求助- 是,n(%)129(64.5)63(63)66(66)在T2和T3时,还发现了一系列次要结局的显著影响。这包括对抑郁症相关症状的益处,如焦虑(T2),担忧(T2),情绪衰竭(T3),感知压力(T2)和行为激活,以及对可改变的风险和保护因素的影响,如自我同情,对压力的可控性信念或弹性(T3)。我们还发现了对学术成果的积极影响。这表明,干预可能有助于补救抑郁症的不利影响,症状在学术表现上。 效应量(d0.27- 0.36)与最近一项关于大学生电子精神健康干预的荟萃分析报告的结果相当(g0.26;博林斯基例如,2020年),尽管该审查仅包括客观的学业成绩衡量标准(即,考试成绩(GPA)。在基线(T1)时,超过三分之二(69%)的招募样本报告抑郁症状足够高,表明可能存在完全症状的重度抑郁症。该亚组中的效应与主要分析中的效应总的来说,干预措施得到了很好的接受。平均完成率为75%,对干预的依从性很高,与大学生先前的考试相当(72%; Ha
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