未受支持的互联网干预抑郁症状的试验结果

互联网干预1（2014）175一项不受支持的互联网干预抑郁症状的试验结果放大图片作者：J.放大图片创作者：Muñoza，b，Omar Contreraa，Melissa D.莱瑟姆aa美国旧金山加利福尼亚大学b美国帕洛阿尔托大学a r t i c l e i n f o文章历史记录：2014年8月13日收到2014年9月13日收到修订版2014年9月13日接受2014年9月28日在线发布保留字：自助无指导干预互联网干预全球卫生a b s t r a c t互联网干预为那些不能或选择不接受传统治疗的人提供了一种选择。大多数关于互联网干预的研究涉及指导或支持的干预。然而，联合国支助的干预措施具有更大的可扩展性和成本效益，这使得它们对大规模实施具有吸引力。 在这项研究中，通过GoogleAdWords招募的309名参与者进入了一个未受支持的网络调查，以获得更好的调查结果。为了最大限度地提高研究的经济价值，参与者没有接受任何激励或与研究人员进行现场接触此外，该研究对任何抑郁症状水平的个人开放，所有参与者都接受了积极的干预。主要结果测量为抑郁症状水平和管理抑郁症状的自我效能在随访时，抑郁评分在每个随访时间点（1、2、4和7个月）均显著低于基线评分，而从随访开始，抑郁评分均显著低于基线评分。Follow-updedepresisionself-eficacycycasescoreS在eachfollow-uppocointt的基础上，其可靠性更高，而pret-pose大小则在适当的范围内当仅分析抑郁评分提示存在重度抑郁发作的参与者时，结果仍然显著;当采用保守的末次观察值结转惯例时，即使在本研究中观察到高损耗的情况下，结果也同样显著这些结果说明了无支持的互联网干预在满足全球社会健康需求方面的潜力。© 2014作者。由爱思唯尔公司出版这是一篇CC BY-NC-ND许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/）中找到。1. 介绍大多数患有抑郁症的人缺乏有效的干预措施（世界卫生组织，2010年）。他们中的许多人访问互联网，以了解他们的症状，并寻找可以解决这些问题的资源 我们先前已经报道，在访问抑郁症筛查网站的大规模全球用户样本中（Leykin等人，2012 b），67%的参与者对当前的重性抑郁发作筛查呈阳性，但只有25%的抑郁筛查呈阳性的参与者报告目前正在接受抑郁治疗。这些数据表明，必须开发创新的抑郁症鉴于互联网已经吸引了寻求替代资源的个人，在互联网上开发和分发这些资源是一个很好的策略。互联网干预的主要优势，包括无与伦比的覆盖范围、可扩展性和成本效益，主要是*通讯 作者 ： 加州大学 旧金 山分 校， 精神病学 系，3333 加州街，Suite 465 ，SanFrancisco，CA 94143-0848，United States联系电话：+1 415 476 8799;传真：+1 415476 7744。电子邮件地址：Yan. ucsf.edu（Y. Leykin）。通过不受支持的干预来实现，即，完全自动化的自助干预，其不依赖于提供者、教练或任何其他人类接触来提供服务或干预有效性。虽然人类接触可以改善互联网干预的参与和结果（Fridrici等人，2009; Leykin等人，2012 a; Muñoz等人，2009年），它还引入了相当大的成本，这可以大大减少甚至否定上述互联网干预的好处。相比之下，完全自动化的无支持干预措施可以可靠地扩展，而不会增加成本，也不需要参与当地卫生系统的复杂网络。事实上，最大的抑郁症互联网干预试验在干预本身和试验管理方面都没有得到支持（Christensen等人，2002年，2004年b）。无支持的干预措施的可扩展性和成本效益允许它们在通常不参与随机试验的人群中进行评估并分配给这些人群，例如具有亚综合征症状的个体（Powell等人， 2013年）。因此，尽管与无指导的干预相比，由临床医生 或教 练 支持/指导的干预可 能会 产 生 更大 的 改善 （ Andersson 和Cuijpers，2009; Johansson和Andersson，2012;Newman等人，2011年），这些额外的好处是有限的范围内考虑到后勤挑战和成本的规模这样的指导，以更大的http://dx.doi.org/10.1016/j.invent.2014.09.0022214-7829/© 2014作者。由爱思唯尔公司出版这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表互联网干预杂志首页：www.invent-journal.com/176Y. Leykin等人 /互联网干预措施1（2014）175 - 181人口（Johansson和Andersson，2012）。为了应对减少全球抑郁症疾病负担的巨大挑战（世界卫生组织，2010年），应作出系统努力，研究和加强无支持的分娩模式。互联网干预的重要好处是能够准确地传播评估结果。这与传统的面对面治疗形成鲜明对比，传统的面对面治疗必须通过培训个人提供者来传播，每个提供者都可以引入“漂移”，即管理自己版本的干预，而不是手动和测试的干预（Shafran等人，2009; Waller，2009）。互联网干预一旦测试并发现成功，就可以在没有任何改变和改动的情况下提供给公众，这大大增加了其在社区中的有效性与试验期间观察到的效果非常相似的可能性，即使它在世界范围内提供给成千上万的用户（这是可能的，没有支持的干预措施）。然而，这种一致性也强烈表明，有必要以与宣传干预措施相同的方式对干预措施进行因此，临床试验中用于提高受试者保留率和参与度的常用方法可能会损害原始试验对其预期传播的可推广性，因为这些方法引入了与最终提供干预的方式的差异例如，财务激励和基于电话的随访可以提高互联网干预试验中的保留率（Fridrici等人，2009; Leykin等人，2012 a; Muñoz等人， 2009年）。然而，付费参与者访问网站或通过电话联系他们提供数据，使他们暴露在广泛部署干预措施时不会存在因此，在财务激励的情况下，生态有效性降低，并且未激励的干预的参与（和有效性）仍然未知。同样，电话随访会引入试验结束后不会出现虽然避免了试验成分，偏离生态有效-这可能会增加其发现的普遍性，这样做也会给传统上重要的试验组成部分带来问题— 对照组如果没有经济激励，在基于互联网的试验中分配到对照条件的参与者将没有理由返回网站提供随访数据;那些留在试验中的人可能不代表所有随机分配到该组的人。未来参与的承诺（等待名单）也不太可能提高随访率，考虑到互联网上的即时性和其他互联网资源的可能可用性。一个可能的解决方案是将试验作为单一条件研究进行，而不使用对照条件。尽管随机对照设计可能更有利于理解疗效，但此类设计也可能系统性地排除可能不愿意参与研究的个体，因为他们无法控制治疗分配或可能有被分配到非治疗组的风险;取消随机化和相关对照组实际上可能增加干预的生态有效性和试验参与者的代表性许多研究和这些研究的荟萃分析证实了互联网干预的有效性和有用性（Andersson和Cuijpers，2009; Andrews等人，2010; Grif fiths等人，2010; Van 't Hof等人， 2009年），但很少有生态有效的研究，进行的方式非常类似于最终的传播，存在。事实上，被描述为自助或无指导的研究使用了财务激励（Clarke等人，2002，2005）或电话采访（ Berger 等 人 ， 2011 年 ; Christensen等 人 ， 2004 a; Spek 等 人 ，2007;Vernmark 等 人 ， 2010 ） ， 或 在 结 构 化 环 境 如 学 校 中施用（O'Kearney et al.，2006年、2009年）。 少数真正不支持的研究（Christensen等人，2002，2004 b; Donker等人，2013; Meyer等人，2009）使用了随机化，这可能会拒绝那些不愿意接受对照条件或非首选条件的参与者。因此，本研究的目的是了解生态有效的全自动、无支持的干预措施对减少抑郁症状的有效 由于阈下抑制具有相当大的负担（Judd等人，1994年），任何人抑郁症状水平的患者被允许参加试验。为了理解用户体验干预的有效性，而不是在可能产生不可复制结果的更理想化条件下，我们的“务实”试验使用了一旦在研究背景之外部署干预时因此，我们没有提供任何经济激励或人力支持，我们采用了单一条件的非随机设计。2. 方法2.1. 参与者通过Google AdWords在全球范围内招募了一个方便的参与者样本-在Google搜索引擎中搜索结果的右侧放置广告当用户搜索抑郁症、抑郁症治疗和相关关键词时，广告就会出现。合格的参与者年龄在18岁或以上，精通英语，定期访问互联网和电子邮件（每周至少3次没有排除抑郁症状评分或地理位置的基础上在1116名提供了足够数据以评估合格性的参与者中，521名（46.7%）签署了参与研究的同意书。其中，309人（59.3%）参加了课程。其余患者（n= 212）未进入课程，原因是他们未能继续进行基线评估结束（在基线评估结束时获得访问权限;n=109），或者是因为他们即使在完成基线后也未进入课程，原因不明（n= 103）。2.2. 措施人口统计调查问卷询问一般人口统计信息，即，年龄、性别、种族、民族、英语水平以及上网和收发电子邮件的频率抑郁症状快速调查表-自我检查（QIDS）（Rush等人， 2003）是一个广泛使用的16项自我报告问卷测量抑郁症状的严重程度。根据DSM-IV（APA，2000），它评估了9种症状的存在和严重程度，这些症状可识别是否存在重度抑郁发作它在许多研究中取得了良好的有效性和可靠性抑郁症自我效能问卷（DSEQ），青少年抑郁症自我效能问卷（Tonge et al.， 2005年），适用于成人使用，并修改，以符合班杜拉（2006年）的指导方针，建立有效性调查问卷。2.3. 程序参与者点击谷歌AdWords广告，进入包含研究信息的登陆页面然后，参与者不合格的参与者被告知他们不合格，并被提供到其他抑郁症资源的链接（即，NIH和WHO抑郁症网站）。有兴趣参加研究的参与者以电子方式签署知情同意书;然后要求他们通过正确回答关于研究性质的后续问题（不能代替心理健康专业人员;临床医生不会实时审查答复）来验证他们对知情同意书关键点的理解那些拒绝同意的人被要求列出拒绝的原因，并提供其他在线抑郁资源的链接参与者被要求提供他们的电话号码（这一步可以跳过），尽管没有参与者实际上通过电话联系然后，参与者完成了几项基线测量，包括QIDS和DSEQ，并在一页纸上总结了对他们反应的详细反馈。那些显示急性自杀倾向的人被出示了一份声明，表明我们的关注，并提供了一个链接到Befrienders.org-一个Y. Leykin等人 /互联网干预措施1（2014）175 - 181177国际自杀电话和电子邮件自杀热线数据库，可在60多个国家以20多种语言提供。然后，参与者被提供了他们唯一的用户名和密码，以及抑郁症管理课程的链接。在知情同意后第5、12和21天，发送电子邮件提醒参与者返回网站在同意日期后1、2、4和7个月向参与者发送随访电子邮件如果参与者未能在4天内回复电子邮件随访电子邮件包含返回研究中心并完成包含QIDS和DSEQ的随访评估以及提供有关研究中心的任何反馈的邀请与基线评估一样，参与者对随访问卷的回答提供了自动个性化反馈，包括建议自杀的回答。参与者没有因参与本研究或完成随访评估而获得报酬除了自动发送的电子邮件外，没有与参与者联系2.4. 干预措施的结构和内容干预包括基于抑郁症认知疗法经典文本的八个课程（Beck，1995; Beck等人，1979），以及使用C o g nitive-B eh a v i oral T he r ap y（C BT）治疗抑郁症的其他文本和手册（e. G. ，Le wi ns ohneta l.， 1978;Muñoz等人， 2000年）。大多数课程包含教育部分、互动部分和家庭作业部分。其中三节课是基于标准的CBT模型（一节关于行为激活，两节关于思想和思想处理）。另外三节课介绍了一些内容，虽然这些内容是基于CBT框架的，但超出了最基本的CBT方法;这些课程教会人们做出更好的决定，在提高自尊的同时克服完美主义，并创造一个不那么抑郁的环境。此外，参与者还可以访问介绍课、课程复习/预防复发课和资源部分（几个互动工具、可下载的教程和信息表）。所有课程在第一次登录干预时可供所有参与者使用，并且参与者能够以任何顺序阅读它们，唯一的例外是课程回顾/复发预防课程，该课程仅在所有其他课程完成后才可用。虽然参与者可以按照他们选择的任何顺序阅读课程，但实际呈现的顺序在参与者之间有所不同，这取决于他们对基线问卷的回答例如，如果参与者将频繁的低情绪识别为他们的主要关注点，则该站点自动重新排列课程列表上的课程顺序介绍和课程回顾/复发预防课程总是分别在第一和最后介绍在介绍之后，提出了三个核心的CBT课程，首先是行为激活课程，或者是两个关于思想的课程。在核心课程之后，关于决策、完美主义和环境的课程按照参与者的反应决定的顺序进行2.5. 分析考虑使用卡方检验、Fisher精确检验和方差分析（如适用）对参与或未参与干预的参与者的特征结果分析仅限于进入干预的参与者;那些从未进入干预的参与者被排除在外，因为他们的结果，无论是积极的还是其他的，都不能表明干预的有效性。为了避免人为地降低QIDS和DSEQ的分数，将跳过3个以上测量问题的个体从给定分析中排除进行配对t检验，以检验与基线评分的显著偏离，每个随访时间点（1、2、4和7个月）的QIDS和DSEQ基线QIDS评分为10或更高的个体的子样本（根据先前的文献，Rush等人，2003，2005;Trivedi等人， 2004），以确定干预是否对患有更严重牙周病的个体有效。进行了两组分析第一项仅检查观察数据;排除未提供关注随访期随访数据的个体第二种方法采用了最后一次观测的前推（LOCF）惯例，其中如Morris和DeShon（2002）所述，使用受试者内设计的测试前和测试后相关性校正，计算Cohen d效应量。3. 结果3.1. 参与者入选者（N= 521）平均年龄为34.5岁（SD= 12.5）女性占样本的三分之二（66.0%），这与一般人群的抑郁症患病率一致; 43.0%报告已婚或恋爱，56.9%报告就业。参加干预的参与者与未参加干预的参与者一样可能报告有伴侣和就业，但他们也报告年龄稍大（35.6（SD=12.8）vs 32.99（SD= 11.9），F（1，516）=5.49，pb 0.02）;参加干预的参与者中女性比例略高于未参加干预的参与者（70.4% vs59.7%，Fisher精确检验，pb 0.02）。参与者的基线QIDS评分范围为2至27（可能范围：0至27），平均值为14.9（SD= 4.7），这表明中度抑郁的范围较高。参与干预的个体的基线QIDS评分显著高于未参与干预的个体（15.3（SD= 4.5）vs 14.1（SD= 4.9），F（1，456）=7.15，p<0.01）。参与者的抑郁自我感觉问卷基线评分范围为2 - 96（可能范围：0 - 100），平均值为45.2（SD= 18.3）。没有观察到基线抑郁症自我效能得分之间的差异，谁做 了 ， 没 有 进 入 干 预 。 参 与 干 预 的 参 与 者 平 均 访 问 了 3.89 次（SD=5.39），观看了1.53（SD= 1.71）节单独的课程，平均观看了2.25（SD= 3.49）节课。3.2. 随访率（Fig. 第一章在进入干预的309名参与者中，109名（35.3%）完成了1个月随访，92名（29.8%）完成了2个月随访，79名（25.6%）完成了4个月随访，72名（23.3%）完成了7个月随访。考虑到整个随访期，超过一半的参与者（162人，或52.4%）完成了至少一次随访，65人（21.0%）仅完成了一次随访，37人（12.0%）完成了两次随访，27人（8.7%）完成了三次随访，33人（10.7%）完成了所有四次随访。3.3. 结果-完整样本3.3.1. 观测数据根据图 2，随着研究的进行，观察到的QIDS评分逐渐下降，而观察到的DSEQ评分逐渐增加。在整个研究期间，107名参与者的第一个到最后一个已知QIDS评分下降（下降范围：1到20分），31名参与者的评分增加（增加范围：1到7分）。24名参与者的QIDS评分保持不变。通过配对t检验将随访评分与基线评分进行比较，发现所有比较均存在显著差异，QIDS的科恩d效应量范围从中等到大178Y. Leykin等人 /互联网干预措施1（2014）175 - 181配对t（271）=−3.98，pb 0.0001; 7个月随访：ES =−0.28，配对t（271）=−4.50，pb 0.0001）。请参见图2中的分数图示。3.4. 结局-抑郁样本3.4.1. 观测数据为了确定干预是否对具有较高抑郁症状的个体有效，我们排除了QIDS基线评分低于10的个体（Rush等人，2003，2005;Trivedi等人，2004年），结果在271个参与者的样本。对于该子样本，使用观察数据，QIDS的基线和随访评分之间仍存在显著和实质性差异，效应量在“大”范围内（1个月随访：ES = 0.73，配对t（84）= 6.36，p b 0.0001; 2个月随访：ES = 0.89，配对t（75）= 7.46，p b 0.0001; 4个月随访：ES =1.06，配对t（84）=t（63）=7.71，pb 0.0001; 7个月随访：ES= 1.30，配对t（56）=9.32，pb 0.0001）。同样，随访时DSEQ评分显著高于基线，效应量大部分在中等范围内（1个月随访：ES=-0.44，配对t（58）=-3.26，pb 0.002; 2个月随访：ES=-0.45，配对t（53）=−3.31，pb 0.002; 4个月随访：ES=−0.38，配对t（43）=−2.48，pb 0.02; 7个月随访：ES=−0.79，配对t（38）=−4.82，pb 0.002）。7个月随访n = 72图1.一、 CONSORT图。DSEQ由小到中。因此，对于QIDS，基线和1个月随访比较产生了0.59的效应量（配对t（98）=5.78，p< 0.0001）;基线和2个月随访比较— 0.82 ES（配对t（84）=7. 50，pb 0. 0001）;基线和4个月随访比较-0. 84 ES（配对t（73）=7. 09，pb 0. 0001）;基线和7个月随访比较-1.06 ES（配对t（63）=8. 38，pb 0. 0001）。使用DSEQ，基线和1个月随访-向上比较产生了-0.44的效应量（配对t（68）=-3.53，pb 0.001）;基线和2个月随访比较--0.39 ES（配对t（60）=-3.03，pb0.004）;基线和4个月随访比较--0.46 ES（配对t（50）=-3.21，pb0.002）;基线和7个月随访比较--0.67 ES（配对t（44）=-3.21，p b 0.002）−4.47，pb 0.0001）。请注意，DSEQ的样本量低于-因为完成这项测试的人更少3.3.2. LOCF如果返回随访的个体更有可能从干预中获益，则观察到的数据分析可能会引入偏倚因此，我们使用LOCF惯例重复分析在随访脱落率显著的试验中，LOCF是一种保守的惯例，倾向于缩小效应的大小，因为它假设所有失访个体相对于症状水平仍处于早期状态，因此组随访值通常比观察数据差得多。尽管如此，在每个随访点，随访QIDS评分仍然显著低于基线评分，效应量在小到中等范围内（1个月随访：ES= 0.30，配对t（306）=5.23，p< 0.0001;2个月随访：ES= 0.30，配对t（306）=6.91，pb 0.0001;4个月随访：ES= 0.41，配对t（306）=7.17，pb 0.0001;7个月随访：ES= 0.48，配对t（306）=8.10，pb 0.0001）。同样，随访DSEQ评分在所有随访期均显著高于基线评分，但影响大小仅在小范围内（1个月随访：ES=− 0.20，配对t（271）=−3.33，pb0.0001; 2个月随访：ES=−0.23，配对t（271）=−3.84，pb0.0001; 4个月随访：ES=−0.24，3.4.2. LOCF使用观察到的数据，同时对严重程度施加下限，可能会由于回归到平均值而无意中消除基线和随访之间的差异，即一些个体可能在研究过程中自然恢复到改善的状态;这些个体也可能更有可能返回接受随访。然而，由于存在严重程度下限，LOCF惯例变得更加保守，因为在未随访的情况下保留了指示更高严重程度的评分。 使用LOCF分析，QIDS基线和随访评分之间的差异仍然显著，并且效应量几乎与参与者的全部样本相同（1个月随访：ES = 0.34，配对t（270）= 5.53，p b 0.0001;2个月随访：ES= 0.43，配对t（270）=7.03，pb 0.0001;4个月随访：ES= 0.50，配对t（270）=7.58，pb 0.0001;7个月随访：ES= 0.55，配对t（270）=8.45，pb 0.0001）。DSEQ也是如此，其中显著性保持不变，效应量基本保持不变（1个月随访：ES=-0.20，配对t（238）=−3.07，pb 0.002; 2个月随访：ES=− 0.28 ， 配 对 t （ 238 ） =−4.15 ， pb 0.0001; 4 个 月 随 访 ：ES=−0.27 ， 配 对 t （ 238 ） =− 4.02 ， pb 0.0001; 7 个 月 随 访 ：ES=−0.32，配对t（238）=−4.69，pb 0.0001）。4. 讨论这项调查的目的是了解无支持的，全自动的互联网干预抑郁症状的有效性这项研究的主要目标之一是最大限度地因此，我们试图避免试验的那些方面偏离最终传播干预网站的方式特别是，我们没有提供财务激励措施，以鼓励使用该网站或提供后续数据（Clarke等人，2002，2005）;我们也不要求与真人的访谈被接受到研究中（Berger等人，2011;Spek等人，2007; Vernmark等人， 2010）或提供随访数据（Christensen等人，2004年a）。此外，由于要求个体同意随机化可能会排除具有强烈偏好的个体或希望对其治疗决策进行更多控制的个体（Brewin和Bradley，1989; Ward等人，1999），我们使用了一种基于最小最小计算标准的电子计算方法。我们能够同意521人参加试验，其中309人进入干预现场;这309人的数据排除：n =521不合格、不感兴趣或仅浏览：n = 595筛选合格性：n = 1，1162个月随访n = 924个月随访n = 791个月随访n = 109访问的DMC：n = 309Y. Leykin等人 /互联网干预措施1（2014）175 - 181179图二、采用A. 观测数据，B.最后一次观察结果。注：误差条表示标准差。虚线误差条表示DSEQ平均评分的SD;实线误差条表示QIDS平均评分的SD参与者被用于结果分析。重要的是，进入干预网站的人有更高的基线抑郁评分，这表明互联网干预等资源吸引了那些最需要它们的人。这一务实试验的结果令人鼓舞。我们发现，抑郁症状快速量表测量的抑郁症状从基线到第一次随访显著减少，并且在所有后续随访中保持较低水平 虽然我们的研究设计不允许对照组，但我们的预期效应大小与文献中报道的预期效应大小一致（Hedman et al.，2014; Spek等人，2007; VanVoorhees等人，2005; Wagner等人，2014），其提供了更多的证据，即这些观察到的症状水平的下降是由于干预的有益效果，而不是其他因素，如自发缓解。我们发现抑郁症自我效能感从基线到随访的增加进一步支持了我们干预的有效性。抑郁症自我感觉问卷测量管理和改善抑郁症状的能力。虽然症状可以随着自发缓解而改善，但对于管理症状所需的技能和能力来说，这并不一定是正确的;然而，症状管理正是CBT旨在培养的技能。改善个人。因此，自我效能感评分的提高是非常令人鼓舞的。互 联 网 干 预往 往 有 相 对 较 高 的 流 失率 。 无支持的干预使问题恶化（Christensen等人，2006; Donker等人， 2013），实际上，在这项研究中，虽然随访率肯定不太理想，但实际上与其他无支持的干预措施相似（Donker et al.，2013;Newman等人，2011年）。高损耗率引起了对返回随访的患者的代表性的担忧，特别是这些患者可能是从干预中获益最多的患者，这增加了效应量。为了解决这些问题，我们使用“末次观测值结转“惯例进行了分析，该惯例保留了最后一个可用数据点以代替缺失数据。这是一个保守的策略，有效地在高损耗率的试验中，这种“惩罚”显然更大，因为更大比例的参与者被假定为未完成。在我们使用LOCF分析的研究中发现了显著的预测差异，特别是考虑到我们的高检出率，这为我们的发现带来了更多的可信度，这一点通过效应量与其他未支持的结果的相似性得到了进一步证实。180Y. Leykin等人 /互联网干预措施1（2014）175 - 181研究（Meyer等人， 2009年）。当样本进一步限制为症状水平较高的患者时，正如我们在分析QIDS评分为10或更高的患者时所做的那样，LOCF施加的我们发现，即使在LOCF中，甚至在排除低症状患者时，抑郁症状显著减少，抑郁自我效能显著增加，这强烈表明我们的干预措施有效这项研究有局限性，应该得到承认。其中大部分是由于避开了传统的随机对照试验方法，精心挑选了参与者，赞成更生态有效的因此，本研究中不包括对照组，这仅使我们能够进行与对照组一起的预防性试验。我们已经改进了以最小化可能的偏差的方式来分析这个问题，并查阅了其他文献，以确定我们的效应量是否与其他团队发现的一致然而，与对照组相比，进行积极的队列维持策略（例如，个人后续行动，财务或其他激励措施），以及建立一个更严格的选择标准，可能会尽量减少误差方差将产生一个更准确的估计，我们的干预措施的效果（同时也损害生态有效性和传播潜力的理解）。使用Google AdWords作为招聘方法，参与者仅限于使用Google搜索引擎并点击其广告的人结果可能不适用于通过其他方式（例如，社会网络和公共卫生网站）。最后，我们的参与者是在网上寻找抑郁症信息的计算机识字的人这是不受支持的抑郁症互联网干预的目标受众，包括我们的;因此，结果可能无法推广到识字率较低的人群，不使用互联网的人，或者那些至少对自己症状的性质没有多少意识的人像其他治疗一样，不受支持的互联网干预不可能对所有有抑郁症状的人都有好处。事实上，我们发现，对于我们的31名参与者，QIDS的抑郁评分恶化了1到7分。虽然这个数字比107名抑郁评分下降（最多20分）的参与者要小得多，但这个发现仍然令人沮丧。很难知道症状水平的增加是否真的是医源性的（即，使用干预措施的直接后果，如果此人不使用干预措施，就不会发生），或者是由于对这种干预措施缺乏反应以及抑郁症的自然恶化尽管如此，这一发现应该提醒人们，互联网干预不能为所有用户服务，我们很可能会发现，就像面对面的干预一样（Coffman等人，2007; Koenig等人，2014;Lampropoulos，2011）有些人在治疗期间会恶化。缺乏回应可能有几个原因这种干预，像大多数其他互联网干预一样，是基于CBT的，一些有抑郁症状的人不太可能对这种治疗方式做出反应，尽管他们可能会对另一种类型的心理治疗或药物产生反应。互联网干预可能不太可能是有意义的个人与高度特异质的症状表现或抑郁症的病因。这对于没有支持的干预来说可能尤其如此，在那里没有治疗师提供干预计划之外的指导。与支持的治疗不同，不支持的干预措施在很大程度上依赖于项目的吸引力和用户的参与，因为没有社会承诺治疗师或教练使用该网站，这强烈表明需要开发具有吸引力和用户友好的干预措施不受支持的互联网干预措施是可扩展的，具有成本效益，可能是有效的;因此，通过为无法或不愿寻求传统治疗资源的个人提供治疗选择，此类干预措施最终可以减少 随着全球互联网普及率的提高，有互联网接入的个人，无论是个人还是公共，都可以获得信息、资源和干预措施，事实上，大多数互联网用户已经在网上搜索健康信息（Fox，2006; Powell等人，2003年）。在非洲、中东和拉丁美洲等传统上服务不足的市场，互联网的渗透尤其迅速，鉴于这些市场缺乏现有服务，互联网干预对数百万可能无法获得治疗的人来说可能是一个宝贵的工具没有支持的互联网干预可能是唯一的治疗工具，足以在全球范围内为有需要的个人开发、评估和提供这些干预措施有可能对全球公共卫生产生重大影响致谢这项工作得到了罗伯特·伍德·约翰逊健康和社会学者种子基金（Leykin，P.I.）的支持。和NIMH资助5K08MH091501（Leykin，P.I.）。我们要感谢谷歌公司，感谢您授予我们AdWords基金（PI的Muñoz），感谢Brin- Wojcicki基金会的慷慨支持，感谢Nancy E.阿德勒博士和健康与社区中心对他们的支持。我们还要感谢玛格丽特·格罗斯、鲁奇塔·帕特尔和维罗妮卡·皮特布拉多的贡献引用安德森，G.，屈伊佩斯山口2009年基于互联网的和其他计算机化的心理治疗，用于预防疾病：一种治疗方法。 C og n. 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