互联网干预抑郁症患者的自动反馈有效性

互联网干预25（2021）100435基于网络的抑郁症患者自动反馈的有效性筛选：德国，三臂，随机对照试验DISCOVERFranziskaSikorskia，*，Hans-HelmutK？nigb，KarlWegscheiderc，AntoniaZapf c，BerndL？ wea，塞巴斯蒂安·科尔曼aa德国汉堡Eppendorf大学医学中心心身医学和心理治疗系b卫生经济学和卫生服务研究系，汉堡-埃彭多夫大学医学中心，德国c德国汉堡Eppendorf大学医学中心医学生物统计学和流行病学系A R T I C L EI N FO保留字：抑郁症筛查早期发现量身定制的反馈患者参与互联网干预随机对照试验方案A B S T R A C T背景：抑郁症是世界上最致残的疾病之一，但它往往未被发现。一个有希望的方法来解决早期发现和疾病负担是抑郁症筛查，然后直接反馈给患者。有证据表明，人们经常在互联网上寻求有关心理健康的信息。因此，基于互联网的自动反馈筛查具有很大的潜力，可以解决未被发现的抑郁症患者。目的：确定与没有反馈相比，基于互联网的抑郁症筛查后的自动反馈是否降低了抑郁症的严重程度。方法：基于互联网的双盲DISCOVER RCT旨在招募总计1074名受试者。将使用患者健康问卷（PHQ-9）对患者进行抑郁症筛查如果是阳性筛选结果（PHQ-9≥ 10），未检出抑郁症的受试者将被随机分配至三个平衡的研究组接受（a）无反馈（对照组），（b）标准反馈，或（c）关于其筛选结果的定制反馈。定制的反馈版本将根据参与者的特点进行调整即症状概况、偏好和人口统计学特征。主要假设是，与没有反馈相比，反馈在筛选后6个月降低了抑郁症的严重程度。第二个假设是，定制反馈比标准反馈更有效。进一步的结果是抑郁症护理、求助行为、健康相关的生活质量、焦虑、躯体症状严重程度、干预接受度、疾病信念、不良事件和健康经济学评估。将在筛选后1个月和6个月通过自我报告问卷和临床访谈进行随访。根据统计分析计划，将在意向治疗基础上采用多水平模型分析主要结局。讨论：DISCOVER RCT的结果将告知基于互联网的筛查后的自动反馈如何改善抑郁症的早期发现和解决。 传播的方式，以及如何审判可以有助于寻求帮助的行为过程的理解将进行讨论。如果研究结果表明，基于互联网的抑郁症筛查后的自动反馈可以降低抑郁症的严重程度，那么干预措施就可以很容易地实施，并可能大大减少未被发现的抑郁症患者的疾病负担。伦理批准：本研究获得汉堡医学会伦理委员会的批准试验注册：该试验于2020年11月在ClinicalTrials.gov注册（标识符：NCT04633096）。* 通讯作者：汉堡-埃彭多夫大学医学中心心身医学和心理治疗系，马丁尼斯特。52，20246 Hamburg，Germany.电子邮件地址：f. uke.de（F.Sikorski），s. uke.de（S. Kohlmann）。https://doi.org/10.1016/j.invent.2021.100435接收日期：2021年3月24日;接收日期：2021年7月16日;接受日期：2021年7月16日2021年7月21日在线提供2214-7829/©2021的自行发表通过ElsevierB.V.这是一个开放接入文章下的CCby-NC-ND 许 可 证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）中找到。可在ScienceDirect上获得目录列表互联网干预期刊主页：www.elsevier.com/locate/inventF. Sikorski等人互联网干预25（2021）1004352≥≥1. 背景重性抑郁症是全世界最致残的疾病之一，并且在其一生中影响十分之一的个体（Busch等人， 2013; Vos等人，2020年）。未经治疗的抑郁症导致医疗保健成本上升，慢性病程和治疗抗性的可能性增加，最重要的是，导致疾病负担增加（Chisholm et al.，2016; Fichter等人，2010;Ghio等人，2014年）的报告。尽管如此，抑郁症通常仍然未被发现：例如，在初级保健中，估计只有50%的抑郁症患者被正确诊断为抑郁症（Mitchell等人，2009; Trautmann andBeesdo-Baum，2017）。一个解决抑郁症早期检测的有希望的方法是广泛使用的抑郁症筛查。然而，单独的标准化抑郁症筛查似乎不足以改变疾病负担（Gilbody等人，2008年; Alberbs等人，2014年）的报告。提高抑郁症筛查效果的一个有价值的方法是通过直接向个人提供反馈来提高患者的参与度。根据健康行为的自我调节理论（例如Leventhal等人，2003年），反馈使个人认识到他们患有抑郁症，并激励个人积极参与功能性健康行为，如寻求帮助和抑郁症护理。反过来，从长远来看，这应该会降低抑郁症的严重程度。事实上，我们之前的DEPSCREEN-INFO RCT的结果表明，反馈干预-包括筛查结果以及进一步诊断咨询和寻求帮助的建议-可以增加患者寻求抑郁信息的参与，最重要的是，降低冠心病患者6个月后的抑郁严重程度（L？we et al.， 2016年）。为了将抑郁症筛查后反馈的证据扩展到初级保健环境，我们目前运行多中心RCT GET. FEED-BACK.GP（Kohlmann et al.，2020年）。然而，诸如害怕污名化或自己处理问题的愿望等障碍通常会阻止抑郁症患者寻求专业帮助（Boerema等人，2016年; Schomerus和Angermeyer，2008年）。然而，尽管具有污名化症状的个体可能不愿意向健康专业人员呈现，但是互联网已经越来越多地成为抑郁严重程度升高的个体积极寻求心理健康信息的来源（Berger et al.，2005年）。例如，在德国，四分之一的人会考虑在线寻求心理健康帮助（Eichenberg等人， 2013年）。因此，将反馈干预作为一种基于互联网的干预，似乎有很大的潜力可以接触到医疗系统之外的大量受影响的个人。在其他领域，如预防和干预精神障碍，基于互联网的干预已经被证明是有效的（例如Ebert等人，2017; Karyotaki等人，2017; Richards和Richardson，2012）。此外，它们还可以带来促进匿名性、成本效益和可扩展性的好处，从而使大量人群能够被覆盖（Andersson，2016;Andersson和Titov，2014; Ebert等人， 2017年）。值得注意的是，基于互联网的格式还提供了根据个人特征个性化定制反馈的可能性（Andersson和Titov，2014）。与标准健康信息相比，定制信息更常被阅读、更好地被记住并被认为更相关（Ryan等人，2001年）。关于抑郁症，定制的健康信息激励患者参与抑郁症护理，并有助于降低抑郁症的严重程度（Levesque等人，2011; Shah等人，2014年）的报告。抑郁症筛查后的定制反馈提供了将抑郁症相关信息与个人特征相匹配的机会，目的是使其更加突出。因此，与标准化反馈相比，定制反馈有可能增强对患者参与度和抑郁严重程度的影响。在这里，我们描述了三臂DISCOVER RCT，通过测试基于互联网的抑郁症筛查后自动反馈与无反馈相比的有效性，来解决抑郁症的早期检测和解决。此外，我们将比较标准化版本的反馈与定制版本的反馈的有效性。参与者的症状概况、偏好和社会人口特征。主要结果将是基于互联网的筛查后6个月的抑郁严重程度。为了进行全面评价，将进一步审查次要成果和过程变量。1.1. 试验假设主要假设是，与无反馈研究组相比，两个反馈研究组（标准反馈和标签化反馈）中的每一个在筛选后6个月的抑郁严重程度较低。由于我们假设定制反馈可以最大化标准化反馈的功效，次要假设是，与标准反馈组相比，标签化反馈组在筛选后6个2. 方法2.1. 设计DISCOVER试验设计为一项基于互联网的、观察者设盲、随机对照临床试验，有三个平行组，在德国全国范围内进行。在用患者健康问卷-9（PHQ-9; Kroenke等人， 2001年;Lowe等人，2004a，b），疑似抑郁障碍（PHQ-9 10分）的受试者将被随机分配到三个平衡研究组之一：（a）无反馈，（b）标准反馈，或（c）筛选结果的标准反馈。将在线和通过电话进行评估，并计划在基线（随机化前：T0;随机化后2天：T1）、1个月（T2）和6个月随访（T3）时进行评估。本试验的主要目的是在筛选后6个月显示两个反馈组与对照组相比在抑郁严重程度方面将根据适当的CONSORT 2010扩展和CONSORT E-HEALTH声明（Boutron等人，2017; Eysenbach 和Group，2011; Moher等人，2010; Montgomery等人， 2018; Schulz等人， 2010），以及SPIRIT2013声明（Chan等人， 2013年）。2.2. 入选和排除标准将在T0时的自我报告在线调查中评估合格性标准。参与者将被要求（a）年满18岁或以上，（b）具有足够的德语水平，（c）显示至少中度抑郁症（PHQ-9 10分）的适应症，（d）提供联系方式，（e）能够访问互联网，（f）具有足够的计算机/互联网知识，（f）愿意提供知情同意。（a）如果受试者在过去12个月内被诊断患有抑郁症，或（b）如果受试者在过去12个月内正在接受或曾经接受抑郁症治疗，则将被排除。2.3. 征聘和程序这项试验将作为一项“压力和心理健康”的研究公开推广。研究受试者将通过传统和社交媒体活动（例如，在相关网站/新闻稿和谷歌上的广告，在Facebook、Instagram和Twitter上的帖子）以及通过在几个德国城市的公共场所的印刷广告（例如，传单、海报）从普通人群中招募。为了获得一个在年龄和性别方面具有德国人口代表性的样本，一家营销公司将通过一个人口范围的在线访问调查小组进一步宣传这项研究。将监测招募成功率和样本特征（即年龄、性别）如有必要，将调整战略。招聘已于二零二一年一月开始，计划为期12个月。F. Sikorski等人互联网干预25（2021）1004353≥×≥≥所有招募方式将导致开放访问研究网站（https://www.discover-studie.de），该网站采用响应式设计，以确保所有类型设备（例如移动设备、平板电脑）的最佳可用性。该网站包含有关研究、数据安全程序、研究团队和联系信息的详细信息。感兴趣的申请人将被要求提供在线知情同意书，然后完成T0评估。所有表明自杀风险升高的受试者（PHQ-9自杀项目2分）将显示一个屏幕，其中包含寻求帮助的紧急建议和可用帮助服务的相关信息（例如，全科医生、当地精神病急救中心和国家急救电话）。完成调查后，所有合格的参与者将被随机分配，并将直接获得有关其抑郁症筛查结果的反馈（标准和标签反馈）或“谢谢”-说明（无反馈）。将通过在线随访评估（T1-T3）的电子邮件联系并提醒他们，并通过电话联系并提醒他们进行心理咨询临床访谈（T1和T3）。虽然T0评估不会得到经济奖励，但对于每一次完成后续评估，参与者立即获得5欧元的代金券补偿（即总共3张5欧元的代金券）。图1提供了研究流程的详细概述。本研究涉及的所有程序均符合符合公认的道德实践标准，如赫尔辛基宣言，并于2019年 7月获得汉堡医学会伦理委员会的批准（参考编号：PV7039）。该试验于2020年11月在ClinicalTrials.gov2.4. 随机化和设盲随机化将基于计算机生成的随机化序列（1：1：1分配比例），由医学生物统计学和流行病学系的独立研究员进行，任何其他研究团队成员均无法访问。该序列由随机排列大小（6、9和12）的排列区组组成，并按基线抑郁严重程度（中度：PHQ-9）分层10-14分;重度：PHQ-915分），以保证研究组和严重程度水平之间样本量的公平性。分配将由计算机化系统执行，以确保分配隐蔽。多次参与的个体将自动分配至与之前相同的研究组。该过程由隐私保护记录链接服务来确保，该服务基于个人数据和IP地址来识别双重条目（Mainzelliste; Rohde等人， 2021年）。参与者将知道他们的分配，由于性质的干预，但将保持不知道试验假设，以尽量减少预期偏差。在电话访谈中评估结果的研究人员在任何时候都不知道分配情况。控制盲态的步骤包括：每次访谈后，评估员（a）被指示记录参与者是否披露了其随机化状态，（b）被要求猜测研究组。研究结束后，将该猜测与实际状态和Cohen's kappa进行比较 将被计算，以确定命中率是否不同于可以从机会预期。Fig. 1. 根据SPIRIT 2010声明的DISCOVER试验流程图。注. PHQ-9=患者健康问卷-9。T1：随机化后2天（在线+电话）T2：1个月随访（在线）T3：6个月随访（在线+电话）预期失访：35%排除- 18岁- PHQ-9 10分- 去年抑郁症- 去年抑郁症诊断排除：- 无知情同意书- 没有联系方式- 不精通德语- 不懂计算机/互联网主要分析数据（n= 233）主要分析数据（T3）（n= 233）主要分析数据（n= 233）无反馈（n=358）标签红色反馈（n= 358）标准反馈（n= 358）随机化（如果PHQ-9 ≥ 10）（n= 1074）T0基线评估（在线）访问研究网站;提供研究信息和在线知情同意书招募和包围随机化和分配分析后续行动F. Sikorski等人互联网干预25（2021）1004354==你的回答揭示了什么您表示在过去的两周内，您感觉到一些症状根据我们的评估 *，无抑郁中度抑郁显著症状症状抑郁症状这些症状很可能是抑郁症的征兆。请注意，这种反馈并不能代替全面的医疗诊断。* 评价依据是现在-我应该先做什么你的症状很常见-寻求建议会有所帮助。最好与您的全科医生预约，谈谈您的评估。你可以把它打印出来，然后带着它开始谈话。或者，您也可以通过全国预约服务中心，快速轻松地安排与附近的专家（例如心理治疗师）进行初步咨询打印您的反馈预约2.5. 样本量图二、 标准反馈：DISCOVER研究 网站上 显示的 第一个 屏幕（英文翻译）。反馈干预是一个多阶段的过程。首先，前面使用的基础反馈版本根据先前DEPSCREEN-INFO试验的结果（L？we等人，2016），该研究有能力在所有三个研究组之间的任何成对比较中检测主要结局（抑郁严重程度）的小平均差异（Cohen's f 0.118）。该计算基于针对基线抑郁严重程度调整的总体单因素ANCOVA，α为0.05（双侧），把握度为80%。这导致每组需要n233名参与者的样本量（PASS，2008）。估计有35%的人辍学（比照 Christensen等人，2009年），每组将招募358名参与者（共1074人）。2.6. 个研究组在T0完成PHQ-9抑郁筛查问卷后，所有得分≥ 10分的合格受试者将直接随机分配至三个研究组之一。独立于研究组，将向所有受试者提供“感谢信”和有关进一步随访程序的信息。2.6.1. 没有反馈该研究组用作被动对照条件。参加者不会收到任何有关其筛选结果的反馈。2.6.2. 标准反馈本研究组的参与者将收到标准化的反馈，包括以下四个部分：（a）抑郁症筛查结果，(b) 寻求健康专家诊断咨询的说明，（c）关于抑郁症的简要一般信息，和（d）关于抑郁症治疗的信息（基于德国国家单相抑郁症临床实践指南; DGPPN等人，2015年）。根据自我调节的常识模型（Leventhal等人，2003年，2016年），反馈内容旨在触发适应性疾病信念，如充分的疾病身份，对病情的连贯理解和乐观的控制期望。反过来，这些应该指导患者参与功能性健康行为，如寻求帮助和抑郁症护理。DEPSCREEN-INFO试验在几个焦点小组中进行了重新评估和更新，涉及抑郁症患者代表（Seeralan等人，2020年）。基于该定性研究的结果，可 以 评 估 和 实 施 目 标 群 体 的 需 求 和 偏 好 ， 从 而 产 生 当 前 运 行 的GET.FEEDBACK.GP试验中使用的反馈版本（Kohlmann等人，2020年;见Supple-mental Fig. I）。为了在DISCOVER中使用，一家数字艺术/图形机构（Wood Agency，Hamburg）进一步调整了反馈材料，以适应基于互联网的演示的可能性。也就是说，目前的版本是由（动画）图形元素，自适应可用的具体内容的进一步信息，直接链接到参考的健康或社会服务（如在线治疗，自助团体），并有可能下载反馈表作为一个pdf文件，其中包括从网站的活动链接。在整个过程中，内容、设计和语言的选择与患者在基于技术的心理健康干预中的需求的当前证据相一致（例如，Bakker等人，2016; Hadjistavropoulos等人，2018; Rozbroj等人，2014; Torous等人， 2018年）。图2描绘了如在图1中显示的反馈屏幕的摘录。桌面版（完整版见补充图II）。对于平板电脑和智能手机等较小的设备，内容以响应式设计显示（即设计自动适应输出设备的大小和类型）。2.6.3. 定制反馈为了触发更多的显著性，标准反馈版本的内容针对参与者的特征定制如下：首先，根据参与者的个体症状概况（例如，“你表示在过去的两周里，你情绪低落，睡眠障碍，精力丧失。参见图3）。其次，寻求进一步诊断咨询的注释与参与者的专家偏好（全科医生vs.心理健康专业人员）相匹配。第三，关于抑郁症的信息是根据参与者的症状特征定制的（例如，“抑郁症的典型症状是例如情绪低落和睡眠障碍”）。F. Sikorski等人互联网干预25（2021）1004355你的回答揭示了什么您曾表示您情绪低落，睡眠障碍，精力丧失在过去的两周里。根据我们的评估 *，无抑郁中度抑郁显著症状症状抑郁症状这些症状很可能是抑郁症的征兆。请注意，这种反馈并不能代替全面的医疗诊断。* 评价依据是这种反馈一开始可能会让人不知所措或感到困惑我们愿意帮助你。请回答以下两个问题，您将获得更详细的信息。你觉得你的症状你担心你的症状吗？抑郁症的症状是不可能是不图3.第三章。 定制反馈：DISCOVER 研究 网站上 显示的第一个 屏幕（英文翻译）。以及他们的症状因果归因（例如，“触发因素是例如与伴侣的压力，消极的思维模式或身体疾病。最后，治疗方案和帮助寻求建议将根据参与者的医疗保险提供者和德国当地居民（例如，通过提供到位于附近的自助团体或到由参与者的健康保险提供商承保的在线治疗的链接）。此外，在获得筛查结果后，参与者会被问到以下两个问题：“你认为你的症状是抑郁症的迹象吗？”’ ’ 根据与会者的回答，以下三个反馈部分按不同顺序排列。如果参与者表示将他们的症状分配给抑郁症并担心它们，则关于抑郁症治疗的信息被预先固定到关于抑郁症的一般信息中，导致以下顺序：（b）寻求诊断咨询的注意，（c）关于抑郁症治疗的信息，（d）关于抑郁症的信息。如果参与者认为他们的症状与抑郁症无关和/或不担心他们，则有关抑郁症的信息将优先于其他部分，导致以下顺序：（b）有关抑郁症的信息，（c）寻求诊断咨询的注意事项，（d）治疗信息。此外，根据答案的组合，关于抑郁症的信息和寻求诊断咨询的说明措辞不同，并通过关于抑郁症患病率和抑郁症的负面后果的信息进行扩展，两者都是针对参与者的风险状况（e.G.影响。“，从长远来看，抑郁症状会产生负面影响--例如，它们会使糖尿病的病程恶化。'）.所有答案组合的最终反馈版本的示例可以在补充图中找到。三.2.7. 成果研究的主要结局是筛选后6个月自我报告的抑郁严重程度（患者健康问卷-9）。次要结果是基于指南的抑郁症治疗（即根据德国抑郁症指南治疗的个体比例）、抑郁症相关求助行为（即寻求正式/非正式帮助的个体）、健康相关的生活质量、焦虑严重程度、躯体症状严重程度和不良事件，均在筛选后6个月，以及抑郁严重程度和干预接受度，均在筛选后1个月。此外，筛选后6个月，将根据直接成本（医疗保健利用）、间接成本（生产力损失）和健康相关生活质量进行健康经济学评价。相应措施见第2.8。2.8. 数据收集和措施将在基线（随机化前：T0;随机化后2天：T1）、1个月（T2）和6个月随访（T3）时安排数据收集。评估将包括在线自我报告问题（T0-T3）以及临床电话访谈（仅T1和T3）。两天后将基线评估分为T0和T1，原因有两个：（a）减少T0时PHQ-9评估对后续临床访谈的潜在回忆影响，以及（b）最大限度地减少参与者负担并促进T0时的调查完成。后者的合理性在于，仅对不太可能直接受干预影响的回顾性指标（例如，过去6个月的医疗保健利用率）进行后续评估。为了提高留存率，在线调查的电子邮件邀请将包括强调后续评估重要性的信息，如果参与者的调查未完成，将定期向其发送电子邮件提醒（T1、T2和T3分别最多5、7和10次提醒）。所有的程序都将计算机化管理。所有措施都将输入电子数据采集系统。自我报告数据系统在研究网站中实施，每个屏幕显示一份问卷（桌面版）或一个问题（智能手机版）。它在提交之前检查问卷的完整性，允许参与者更改他们的答案，并在适用的情况下使用自适应提问来降低问卷的复杂性。为了可能发现无效条目，所有在线调查都将包括以下两个问题作为有效性检查：（a）“你自己回答了这些问题吗？“及（b）”你有没有认真回答问题？“F. Sikorski等人互联网干预25（2021）1004356=表1措施和评估时间点。措施T0 T1 T2 T3主要结局抑郁严重程度，PHQ-9 xXXa次要结局/过程测量基于德国国家单相抑郁症临床实践指南（GermanNationalClinicalPracticeGuidelineforUnipolarDepression）（DGPPN等人，2015年），并以开放的形式提出问题。对于正式的求助和抑郁症护理，将评估时间点（干预后的月数）和具体特征（例如联系的专业人员类型）。在类似的版本中，这些问题已经成功基于指南的抑郁症护理（例如，抑郁症诊断、心理治疗、药物治疗）抑郁症相关的求助行为（例如，寻求有关抑郁症的信息）x在先前的DEPSCREEN-INFO试验中进行了测试（Lowe et al.， 2016年）。x2.8.3. 焦虑严重度过去两周的焦虑严重程度将通过焦虑严重程度，GAD-7X X躯体症状严重程度，SSS-8X X健康相关生活质量，EQ-5D-5LXX医疗保健利用率和生产力损失，CSSRIXX干预接受度，USEXX疾病信念，简要IPQX XX干预依从性X Xb重大生活事件Xb抑郁症诊断，联合免疫缺陷综合征Xbxb网站使用xX XX特性社会人口数据x医疗数据x抑郁症发病的危险因素X注. T0=随机化前; T1=随机化后2天; T2= 1个月随访，T3= 6个月随访; PHQ-9=患者健康问卷-9; CSSRI=客户社会人口统计学和服务接收调查表; EQ-5D-5L= EuroQol-5D 5-L; GAD-7=广泛性焦虑症-7; SSS-8=躯体症状量表-8; SCID=DSM-5疾病的结构化临床访谈; USE=患者信息材料的认知量表;简明IPQ简明疾病感知问卷。一 主要成果。B 通过电话访谈评估措施。表1显示了所有测量和相应评估时间点的概述。2.8.1. 抑郁严重程度抑郁严重程度将通过患者健康问卷-9（PHQ-9;Kroenke et al.， 2001年;Lowe等人，2004年a、b）。PHQ-9由9个项目组成，涵盖DSM-5中规定的所有重度抑郁症症状标准。每个项目都是指过去两周的情况，并采用4分制的李克特量表（0-3）进行评分，总分范围为0 - 27。PHQ-9是最常用和最有效的自我报告抑郁问卷之一：它具有良好的心理测量特性，对变化敏感，对治疗有反应（Kroenke等人， 2001年;Lowe等人，2004年b）。 当在线交付时，它已经显示出对纸质版本具有良好的格式间可靠性（Erbe等人，2016年）。关于抑郁症筛查，在最近的荟萃分析中，与其他工具相比，PHQ-9（10分的截止值）被推荐为最合适的工具（Miller等人，2021），显示出高灵敏度（0.88）和特异性（0.85; Levis等人，2019年）。此外，PHQ-9也被国家临床专家协会推荐用于抑郁症筛查，例如美国预防服务工作组（Siu et al.，2016）和德国国家单相抑郁症临床实践指南（DGPPNet al.，2015年）。2.8.2. 基于指南的抑郁症护理与抑郁症相关求助行为在缺乏根据德国国家指南评估抑郁症相关健康行为和抑郁症护理的标准化措施的情况下，将通过自行开发的问卷进行评估。问卷包括基于指南的抑郁症护理（如由健康专业人员进行抑郁症诊断、心理治疗、药物治疗）、正式求助（如联系任何健康专业人员）和非正式求助（如寻求信息、进行锻炼）以及感知的帮助。项目7项广泛性焦虑症量表（GAD-7; Spitzer等人， 2006年），其被广泛用于此目的，并在其德语版本中得到了很好的验证（Lowe et al.，2008年）。2.8.4. 躯体症状严重度躯体症状量表-8（SSS-8; Gierk等人，2014）将用于评估躯体症状严重程度。该问卷由8个项目组成，反映了初级保健中常见的躯体症状，并涉及过去两周。它具有良好的心理测量特性，并且对变化敏 感（Gierk等人， 2017年）。2.8.5. 健康相关生活广泛使用的EuroQol-5D（EQ-5D-5L; Herdman等人，2011年）将用于评估与健康相关的生活质量。通用问卷包括与以下维度相关的5个项目：移动性、自我护理、日常活动、疼痛/不适和焦虑/抑郁。此外，视觉模拟量表记录了所有感知的健康状况。该仪器被广泛使用并且对治疗有响应（Sobocki等人，2007年）。从EQ-5D-5L导出的基于偏好的效用（Ludwig et al.，2018年）将用于计算健康经济学评价的质量调整生命年（QHLS）。该方法被评估为适合于抑郁症领域中的该目的（Lamers等人， 2006; Sapin等人， 2004年）。2.8.6. 医疗保健利用率和生产力损失医疗保健利用率和生产力损失将使用客户社会人口统计和服务接收清单的改编版本进行评估（CSSRI; Chisholm等人，2000年）。它登记了医疗保健服务的使用情况（如住院、保健专业人员联系）、医疗（如药物类型、剂量水平）和工作损失天数（例如，住院日、缺勤）。2.8.7. 抑郁症诊断为了验证由PHQ-9抑郁症筛查指示的抑郁症的疑似诊断，DSM-5疾病的结构化临床访谈（SCID-5-CV; Beesdo-Baum等人，2019年）将进行。SCID能够根据DSM-5标准对抑郁症进行可靠、有效和高效的评估。访谈将通过电话进行，与面对面访谈相比，电话访谈显示出较高的评分者间可靠性（Crippa等人，2008年）。为了确保有效性和可靠性，评估员（心理学学士或硕士）将接受标准化培训，并由经验丰富的心理治疗师（博士）监督2.8.8. 干预接受患者信息材料的精确度量表（Holzel等人， 2015年）将用于评估反馈干预措施的接受情况。原始工具由9个项目组成，评估认知、情感和行为方面的有用性，并具有良好的心理测量特性。在本研究中，增加了一个项目来评估反馈信息是否可信。为了评估抑郁症筛查的可接受性，在填写PHQ-9后，将直接添加以下二分项目(c) 太/不太F. Sikorski等人互联网干预25（2021）1004357=（f）“在类似的生活情况下，你会在互联网上再次回答这些问题吗？”此外，在电话访谈（T3）中，参与者将被问到两个关于反馈的感知有用性的开放性问题（“你觉得反馈有用吗（为什么/为什么不）？”）以及基于互联网的抑郁症筛查的感知帮助2.8.9. 疾病信念关于抑郁症状的疾病信念将用经过充分验证的简短疾病感知问卷的修改版本来测量（Brief IPQ，Broadbent等人，2006年）。简明IPQ基于自我调节的常识模型（Leventhal等人，2016），涵盖了疾病的因果，认知和情感表征（身份，连贯性，原因，后果，时间轴，个人和治疗控制，以及担忧）。由于未确诊个体的目标人群可能不会将其症状与“疾病”联系起来，因此在整个调查问卷中，该术语将被“症状”取代。评估疾病身份的项目将被“你能想象患抑郁症吗？”’ ’ 你觉得你得了抑郁症吗？”（T3电话采访）。此外，因果陈述的开放性问题将通过从关于抑郁症的信念问卷（Lynch等人， 2011年）。2.8.10. 不良事件为了估计反馈干预的可能非预期不良事件，在T3时，将询问受试者是否发生了归因于试验的任何负面事件，并提出开放性问题。2.8.11. 重大生活事件在T3时，将提出三个评估相关积极和消极关键生活事件的开放性问题：“在过去的六个月内，. （b）你是否(c)当你感觉不好的时候，什么对你特别有帮助？”2.8.12. 干预依从性干预依从性将通过项目“请说明您阅读反馈及相应信息的程度”进行评估。以及以下响应选项：“50%”、“25%”、“10%”和“0%”。为了补充这一自我报告数据，该系统还将跟踪反馈使用的技术数据（例如：花在屏幕上的时间，下载的文件）。2.8.13. 网站使用为了获得应用程序可接受性和可用性的其他指标，以及监测和潜在改进试验期间的过程（例如，招募成功、可用性问题），系统将记录网站（包括问卷）使用的技术数据（例如，每页点击数、使用时间）。2.8.14. 特性T0时记录的受试者特征将包括社会人口学数据（例如年龄、性别、教育、家庭状况、农村/城市生活、当地居住地、健康保险提供者）、抑郁发作的风险因素（例如慢性躯体合并症、妊娠、酒精和尼古丁摄入）和医学数据（抑郁的诊断和治疗2.9. 数据存储和管理为确保受试者的数据安全，研究数据和个人数据将存储在单独的数据库中。从数据采集软件到数据库的数据传输安全性由TLS加密连接保证。在研究期间，大学主办的虚拟化服务（Mainzelliste; Lablans等人，2015年）将使个人与研究数据的临时连接成为可能，这是后续评估所必需的。确保这些程序符合《欧洲通用数据保护条例》以及德国法律规定的安全要求。将由一家外部信息技术公司（柏林的Timo Stolz）确保对数据进行持续监测和备份以及密码限制访问。根据德国研究基金会关于研究数据处理的指南，去识别数据将保存至少10年（即可分析数据集、方案、统计分析计划和统计编程代码）。数据共享将遵循公平数据原则（可查找、可解释、可互操作和可重用），以最大限度地提高透明度和科学可重复性。数据管理计划将（a）确保长期可访问性，（b）提供全面、可靠的数据视图，以及（c）为国际医疗保健互操作性提供面向未来的解决方案。2.10. 数据分析数据分析将由医学生物统计学和流行病学部门的独立统计学家进行，该统计学家对研究假设不知情。所有预先规定的分析将根据意向治疗（ITT）原则进行，即包括所有随机分配的受试者。除以下描述外，将根据欧洲药品管理局的现行统计学建议，在统计分析计划中规定计划分析，该计划将在破盲前由主要研究者和负责统计学家将受试者作为随机项纳入的多水平模型将应用于同一受试者的重复测量，包括因素组和调整基线值。主要分析将在该模型的框架内进行，作为PHQ-9变化评分（T0至T3差异）的ANCOVA，随后通过相应对比的检验对干预进行成对比较。将在双侧α 0.05水平下进行每项检验。这种封闭测试原则将确保5%的族误差水平。即使在非随机缺失（NMAR）的情况下，多水平建模方法也限制了处理缺失数据时的偏倚。但是，将采用替代缺失数据机制作为灵敏度检查，以检查结果的稳定性。未预先规定亚组分析。在卫生经济学评价中，将确定反馈干预与无反馈干预的比较。为此，增量成本效果比（ICER）将计算为两个干预组和对照组之间的平均成本差异除以平均QOL差异。将进行净效益回归，以确定点估计值的不确定性，并调整潜在的基线差异和混杂因素（Briggs等人，2002年）。为了显示干预措施在不同支付意愿边际下与两种比较物相比具有成本效益的概率，将推导出成本效益可接受性曲线。3. 讨论未被发现的重性抑郁症的高患病率强调了新方法的相关性，这些方法理想地针对其早期发现和解决。在DISCOVER RCT中，我们通过测试基于互联网的抑郁症筛查后自动反馈的有效性来解决这个问题。F. Sikorski等人互联网干预25（2021）1004358试验的主要结局将是筛选后6个月的抑郁严重程度。 根据我们先前试验的结果（L？we等人，2016），我们预计反馈干预对抑郁症的严重程度有很小的影响。此外，我们预计定制的反馈版本将在很小程度上放大标准版本的效果。尽管幅度很小，但该效应量具有临床相关性，因为它必须解决迄今为止未诊断的人群，直到现在，这些人群都不在任何形式的抑郁症护理范围内。因此，我们认为，在个体水平上的小影响会导致在更大的群体水平上的大影响。然而，我们之前的RCT DEPSCREEN-INFO和GET. FEED-BACK.GP研究了冠心病患者抑郁筛查后的反馈（L？we等人， 2016）和初级保健（Kohlmann et al.， 2020年），基于互联网的形式的发现允许更广泛的覆盖面，也可能吸引那些不愿意寻求传统的健康服务，但使用互联网的心理健康信息的人（c. f。Berger等人，2005年）。针对医疗系统外的这一庞大的受影响人群，DISCOVER的结果将在我们先前试验的基础上得到扩展此外，DISCOVER RCT将有助于更深入地了解早期发现和解决过程。到目前为止，还不清楚如何确切地告知患者他们的筛查结果转化为改善抑郁症的严重程度（Lowe et al.， 2016年）。此外，似乎缺乏关于如何将未被发现的疾病纳入治疗的知识。对疾病信念和抑郁相关求助行为等过程变量的全面检查可能在这方面有所贡献。根据最终达到的招募率和产生的功效，还可以进行过程集中分析。关于抑郁症筛查后反馈的潜在过程的结果可以改善进一步反馈的完善和发展，以及针对早期抑郁症检测中患者参与的其他干预。就实际影响而言，反馈干预的简短性使其在进一步验证后适合在不同情况下广泛实施：潜在的传播模式可以针对例如与精神健康有关的网站（例如健康保险、医生执业），而且还包括社交媒体（例如关于心理健康主题的论坛）或具有广泛影响力的社区机构（例如大学）的网站。考虑到这些方面，基于互联网的反馈干预可能是一个有价值的贡献，改善抑郁症的早期发现和解决3.1. 优势和局限性在基于互联网的试验中测试反馈干预涉及可能的限制，我们试图使用以下方法克服这些限制。首先，该试验依赖于参与者的自我选择，精通互联网的个人和/或对心理健康感兴趣的人可能会被过度代表。为了尽量减少这种潜在的偏倚，我们将在招募期间监测样本特征，并适当调整策略（例如，通过有针对性的广告和通过涉及整个人群的调查小组）。其次，基于互联网的干预中的辍学率可能是中等偏高的（Melville等人，2010年），这可能导致分析能力降低。我们将以不同的方式处理这个问题。为了促进保留，将在所有研究说明中强调随访的重要性，受试者将收到自动电子邮件提醒。此外，为了处理不可避免的脱落，我们预计样本量计算中的脱落率为35%，并将使用适当的机制处理缺失数据，在ITT基础上进一步分析数据。第三，部分干预效果可能是由于反馈干预增加了个人对自己症状的认识。不能排除在基线上的提问和访谈可能会引发类似的过程。由于随机化，所有三个研究组均应发生该效应。然而，由于它可能与干预效果混淆，与现实生活条件最后，一些研究人员认为，通过自我报告问卷进行抑郁症筛查可能会造成过度诊断抑郁症的风险，这可能会再次导致过度治疗（Bibbs等人，2014年）的报告。为了解释这一点，我们调查了可能的过度治疗，由于我们的干预，通过验证可疑的抑郁症诊断与金标准临床访谈（SCID），并通过记录参与者的医疗保健使用六个月后的干预。DISCOVER试验的几个优点也应该强调。首先，反馈干预是精心设计的多阶段开发过程的结果，该过程结合了不同领域的优势和观点：临床、研究和IT/图形设计专业知识、经验证据以及第一手患者的需求和偏好（Seeralan等人，2020年）。其次，选择广泛的进一步结果（抑郁症护理和求助行为，其他临床结果，干预接受度，疾病信念，不良事件和健康经济学评价），可以进行全面的试验评价。第三，DISCOVER广泛利用了基于