使用AI聊天机器人进行抑郁症干预：大学生有效性随机试验

互联网干预27（2022）100495使用AI聊天机器人为抑郁症患者提供自助干预大学生：有效性的随机试验☆刘浩a，彭华明a，宋星宇 b，徐辰子c，张梦c，*华南理工大学设计学院，华南理工大学大学城校区B11楼，广州市番禺区高等教育城，510006广州，中国b华中师范大学心理学院，中国武汉市珞喻路152号华中师范大学南湖综合楼8楼，邮编430079c广州市天河区五山路381号华南理工大学五山校区5号楼华南理工大学社会工作研究中心邮编：510640A R T I C L EI N FO保留字：公共卫生信息学AI人工智能mHealthA B S T R A C T背景：抑郁症影响着大量大学生的生活基于移动的治疗聊天机器人越来越多地被用于帮助患有抑郁症的年轻人。然而，以前的试验的随访期很短。在语用条件下的有效性的证据仍然缺乏。目的：本研究旨在比较聊天机器人疗法与阅读疗法，阅读疗法是一种被广泛接受并被证明有用的自助心理干预。这项研究的主要目的是增加聊天机器人疗法作为一种方便、负担得起、互动式自助干预抑郁症的有效性的证据。方法：采用非盲法随机对照试验，对83名大学生进行研究。参与者被随机分配到聊天机器人测试组（n= 41）接受新开发的聊天机器人提供的干预，或阅读疗法对照组（n= 42）接受最低水平的阅读疗法。在基线和每4周一次的一段时间内，实施一组问卷调查作为临床变量的测量采用患者健康问卷（PHQ-9）、广泛性焦虑量表（GAD-7）、积极与消极情感量表（PANAS）进行评定。客户满意度问卷-8（CSQ-8）干预后采用工作联盟量表（WAI-SR）评定患者满意度和治疗联盟情况。还收集了参与者自我报告的依从性和对治疗聊天机器人的反馈结果：研究对象均为在校大学生（本科生31人，研究生52人）。年龄19 ~ 28岁（平均23.08岁，标准差1.76），女性占55.42%（46/ 83）。24.07%（20/83）的受试者失访。未发现显著的组间差异，基线。在意向治疗分析中，聊天机器人测试组的个体显示PHQ-9评分（F= 22.89;P 0.01）和GAD-7评分（F=5.37;P= 0.02）显著降低。<对完成者的随访分析表明，焦虑的减少仅在前4周有显著意义。聊天机器人组的WAI-SR评分高于阅读疗法组（t=7.29;P 0.01）。<用户反馈显示，过程因素比内容因素更有影响力结论：事实证明，聊天机器人提供的自助抑郁干预在减少抑郁、焦虑和与参与者达成治疗联盟方面优于最低水平的阅读疗法。缩略语：IPI，基于互联网的心理干预; AI，人工智能; PHQ-9，患者健康量表-9; CBT，认知行为疗法; GAD-7，广泛性焦虑症量表-7（GAD-7）; PANAS，积极和消极情感量表（PANAS）（Watson et al.，19s88）; CSQ-8，客户满意度量表-8; WAI-SR，工作联盟清单-简短修订版; ANOVA，方差分析; ANCONA，协方差分析;ITT，意向治疗; SD，标准差; DST，对话状态跟踪; DPO，对话政策优化。☆所有作者都已阅读并同意将我们的稿件提交给互联网干预。没有任何作者的利益冲突，成绩. 本文件未在其他地方提交供考虑出版。* 通讯作者。电子邮件地址：sdliuhao@mail.scut.edu.cn（H. Liu），hmpeng@scut.edu.cn（H. Peng），mengzh@scut.edu.cn（M. Zhang）。https://doi.org/10.1016/j.invent.2022.100495接收日期：2021年9月17日;接收日期：2021年12月14日;接受日期：2022年1月4日2022年1月6日上线2214-7829/©2022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/inventH. Liu等人互联网干预27（2022）1004952==- -1. 介绍心理健康是人类福祉的重要组成部分。抑郁症是世界上最常见的精神疾病之一。 截至2015年（世界卫生组织，2017年），全世界有3.22亿人患有抑郁症，占全球人口的4.4%。有证据表明，抑郁症是极其危险的，因为它与自杀倾向有关（Hawton等人，2013年）。抑郁症在大学生中普遍存在（Guo等人，2020; Sheldon等人，2021），导致学习成绩不佳（Andrews和Wilding，2004; Hysenbegasi等人，2005）、不健康的人际关系（Lee et al.，2021），以及低生活质量（Zhong等人，2019年）。尽管大多数大学为学生提供免费治疗，但许多学生在遭受心理健康问题时拒绝寻求帮助，因为他们认为需要的程度很低（Andrade et al.，2014），态度障碍（Andrade等人，2014; Neathery等人，2020），以及缺乏心理健康教育（Neathery等人，2020年）。学者们提出了许多解决方案， 上述 问题， 包括 IPI.1 IPI （Andersson，2016;Wang等，2018）已被证明是有效的，因为客户可以随时随地进行私人自助干预。IPI可以帮助减少与看治疗师相关的耻辱感，但它很难与客户建立治疗联盟（Donkin等人， 2013年），并具有相对较差的遵守率，在（Kaiser等人，2021）对用户的接受度和依从性产生积极影响。AI2技术在过去十年中的巨大飞跃导致了越来越多的文献认识到人工智能在IPI领域的重要性。最近的证据表明，AI聊天机器人是全自动IPI的潜在有效调解人（Gratzer和Goldbloom，2020; Vaidyam等人，2019），因为他们可以更好地反映人类治疗师。早期的研究（Bickmore等人，2005）创建了一个旨在增加锻炼的具体的人类心理学聊天机器人，表明可以在客户端和具体的聊天机器人之间建立治疗联盟。先前的随机对照试验（Burton等人， 2016; Shinichiro等人，2018）验证了由具体代理人提供的心理治疗的有效性。然而，大多数供客户使用的聊天机器人都没有体现。相反，关于心理健康中基于文本的同步对话系统的综述（Hoermann等人，2017）认识到基于文本的治疗聊天机器人的重要性。近年来，关于通过移动设备上的聊天机器人提供治疗的主题，积累了大量的文献。治疗聊天机器人已被证明具有相当高的依从率（Vaidyam等人，2019年，比上一个IPI。此外，一项研究（李等，2020）记录了使用聊天机器人进行治疗后客户自我披露水平的增加。到目前为止，研究人员已经为大学生部署了基于移动的治疗聊天机器人（Dekker等人，2020）、青少年（Huang等人，2015）、老年人（Ryu等人， 2020），患者（Greer等人， 2019年），等等。据报道，在一个重新-视图 （Abd-Alrazaq et 例如， 2019年）， 最 激烈 讨论的主题聊天机器人提供的治疗是抑郁症和自闭症。尽管越来越多的对照研究赞成在抑郁症干预中使用聊天机器人，但目前关于这一主题的研究仍处于初步水平，需要进一步研究（Abd-Alrazaq et al.， 2020; Vaidyam等人，2019年）。据我们所知，之前的随机对照试验都是在相对较短的时间内（大多数是4周）进行的，并且未能揭示抑郁症治疗聊天机器人的实际有效性，因为抑郁症的病程通常可以持续三到四个月。本研究的目的是检查新开发的聊天机器人提供的自助抑郁干预的优越性，最低水平的阅读疗法，涉及（1）减轻抑郁症状的疗效，（2）坚持，和（3）治疗联盟。 我们有三个假设：与阅读疗法相比，聊天机器人干预将（1）在16周的随访期内更显着地减少自我报告的抑郁症状，（2）在16周的随访期内保持更高的依从率，（3）与参与者实现更好的治疗联盟。在这项研究中，开发了一个治疗聊天机器人XiaoNan。对83名中国大学生进行了为期16周的随机对照试验。这项研究评估了聊天机器人作为自助抑郁症治疗的有效，方便和可扩展的解决方案的潜力。2. 方法2.1. 参与者和样本量参与者 是 招募 使用 一个 在线 海报 从三在中国的不同大学，分别在哈尔滨，武汉和广州。可接受的显著性水平设定为P=0.05，研究的预期把握度为1β 80%。获得的预期疗效 从 先前 研究 是 一 减少 的 坳陷为通过PHQ-93测量（Kroenke等人，2001）得分为3.6，标准差为5.因此，计算预期样本量，在每一个组中是n 31。由于在以前的研究中有15%的流失率，预期招募到每组的参与者人数为37人。PHQ-9是心理抑郁试验中常用的测量方法（von Glischinski et al.，2021），用于选择参与者。符合以下标准的个体被纳入试验：年龄在18岁或以上，是全日制大学生，能够毫无困难地用中文交流，熟练使用智能手机，PHQ-9评分为9分或更高，目前未接受任何形式的心理健康干预。PHQ-9评分等于或大于9的资格标准是根据先前抑郁症试验中的平均纳入PHQ-9评分决定的（vonGlischinski et al.，2021年）。所有参与者均已确认同意参与，并考虑到安全原因，向他们提供了当地免费心理援助热线的电话号码。本试验程序经华南理工大学伦理委员会批准。2.2. 干预措施2.2.1. 聊天机器人提供的干预一个名为XiaoNan的治疗聊天机器人被开发用于试验。聊天机器人通过“微信公众号平台”部署。用户可以使用智能手机应用程序“WeCha t“来访问聊天机器人，该聊天机器人XiaoNan是一个基于管道的聊天机器人，由开源对话AI“RASA”提供支持。聊天机器人的文本内容基于根据CBT4原则，由专业治疗师审查和批准。小 楠 的整体工作流程如图所示 。 1（A），小南的结构见图1（B）。输入消息可以是文本消息或语音消息。当收到语音信息时，首先通过自然语音识别服务将其转换为文本，由“科大讯飞开放平台”提供。接下来，短信发给小楠自然语言理解。语言理解模块包括三个机器学习模型：自然语言处理、意图分类和情感识别。自然语言处理模型负责从用户那里收集必要的信息，通过处理来支持会话1 网络心理干预。2人工智能。3 患者健康问卷。4 认知行为疗法H. Liu等人互联网干预27（2022）1004953“实体% s“、“插槽% s“和“表单% s“。意图分类和情感识别模型能够用预定义的意图和情感标签来标记输入文本。最后，输出文本消息将由对话管理模块使用参考的模板以作为“域“，并基于响应数据库在自然语言生成模块中生成。“域”包括一组预定义的“实体”、“插槽”、“表单”、“规则”和“故事”。“表格“、“插槽“和“表单“用于包含响应中所需的动态信息。“规则”和“故事”基于“RASA”提供的机器学习模型。“规则s”指定针对意图“再见”而强制执行的命令，例如，“规则e”将迫使聊天机器人生成响应以结束对话。元素之间的联系，这是根据CBT的原则创建的。所有机器学习模型都经过训练，以满足90%的最低分类准确率要求。图2描绘了与小楠互动的示例。聊天机器人被训练来缓解抑郁症。它将估计输入中的抑郁程度，然后使用预先编写的模板向用户说明CBT。聊天机器人可以帮助用户分离他们的情绪，思想，反应和行为，并建立新的自动思维，就像在CBT会话中一样。用户还可以使用XiaoNan来跟踪他们的日常情绪，随机对话，聊天机器人会同情地回应。2.2.2. 阅读疗法干预阅读疗法是自助疗法中最重要的形式之一。它指的是用文献来缓解病人问题的治疗方法阅读疗法是指在专业人士的指导下，通过阅读文献以往的研究表明，阅读疗法对中度抑郁症的治疗是有效的阅读疗法的长期效果也在随机临床试验中得到验证，如系统综述中所记录的（Gualano et al.，2017年）。据报道，接受认知阅读疗法的成年患者可以在3个月的随访期内保持良好的改善水平（Floyd等人， 2004;Jamison和Scogin，1995）。阅读疗法的效果在自动思维的改变中尤其明显（Moldovan et al.， 2013年）。2.2.3. 参与者管理参与者被随机分配到聊天机器人测试组或阅读疗法对照组。被分配到聊天机器人测试组的参与者被提供了与治疗聊天机器人XiaoNan的链接。他们被要求使用聊天机器人16周。与此同时，阅读疗法对照组的参与者接受了Fig. 1. （一）聊天机器人小楠的工作流程。 (B)聊天机器人小楠的结构。H. Liu等人互联网干预27（2022）1004954≤≤图二. 使用聊天机器人的例子。(A)文本和语音消息都支持。第一次使用聊天机器人时会有说明。用户可以通过点击文本或回复相关数字或内容来选择选择列表中的选项。(B)CBT治疗的例子。聊天机器人将尝试识别、评估和处理输入文本中的负面情绪。（C）“E x ploring depression “提 供 了 一 个 关 于 抑 郁 症 主 题 的 问答 系统 。最低水平的阅读疗法干预：他们被要求阅读《改变你的思维-积极的和实用 的 方 法 来 克 服 压 力 、 负 面 情 绪 和 使 用 CBT 的 自 我 挫 败 行 为 》（Edelman，2007），这本书旨在帮助人们在16周内以自助的方式使用CBT原则来解决常见的心理健康问题，包括抑郁症。参与者被告知不要寻求任何其他治疗，除了他们在试验期间提供的干预。出于安全考虑，当参与者报告他们需要紧急心理援助时，专业人员将通过电话（心理援助热线）进行干预。专业人员将与患者保持联系，直到确保患者安全。然而，在这种情况下，所涉及患者的数据将从统计分析中排除。2.3. 措施主要结局是抑郁、焦虑、积极和消极情感症状的减少。用户满意度，患者的依从性和治疗依从性被认为是次要结局。试验中使用的关键指标是PHQ-9、GAD-7 5（Spitzer等人，2006）、PANAS 6（Watson等人，1988年）。其他测量包括CSQ-8 7（Kelly等人，2018）、WAI-SR 8（Munder等人，2010），以及通过4点Likert量表测量的自我报告的依从性（未使用= 1;几天= 2;超过一半的天= 3;几乎每天= 4）。5 广泛性焦虑症量表-7。第六章积极和消极的情绪表7 客户满意度调查问卷-8。8 工作联盟清单-短期修订。在干预结束时提出了两个开放式问题在聊天机器人组中获得关于聊天机器人的反馈。这些问题是关于他们使用聊天机器人的经验。 第一个问题是“使用小楠最好的地方是什么？”另一个问题是“使用小楠最糟糕的地方是什么？”“2.4. 随机化设盲不适用，因为聊天机器人干预和阅读疗法干预是以不同的方式提供的，这对参与者来说是显而易见的。参与者被随机分配了一个数字0 n< 1，它是由社会科学统计软件包（SPSS）v.26（IBM公司，Armonk，NY）。那些收到数字0 n 0.5的人被分配到聊天机器人测试组，而其他人被分配到对照组。<2.5. 统计方法使用SPSS v.26评估结果，显著性水平设定为0.05。方差分析9和卡方分析用于基线变量，表（年龄，性别，教育，基线临床变量），以查看组间是否存在任何重大差异。对于主要结局，在ITT11分析中使用单变量ANCOVA在对基线临床变量进行校正后，评价组成员资格对结果的单变量影响。缺失数据（假设为随机缺失）使用多重9 方差分析。10 协方差分析。11 意图治疗。H. Liu等人互联网干预27（2022）1004955======-===-=-=-=-==-=-=-SPSS中的数据处理。科恩的d效应量进行了计算。对CSQ-8评分、WAI-SR评分和自我报告的依从性进行独立t检验。最后，收集两个开放式问题的答案，并进行词频分析.3. 结果3.1. 受试者流程本次招聘于2021年2月11日开始，4月15日结束。共收到187份回复，其中83名参与者（46名女性）被认为有资格参加试验。所有参与者均为大学生（本科生（n（第三十一条）或研究生（n 52））。年龄19 ~ 28岁，平均23.08岁，标准差121.76岁。他们的母语都是中文。试验于2021年4月17日开始，持续了16周，在此期间，要求参与者每四周提供一次随访数据（基线=T1，4周=T2，8周=T3，12周T4，16周T5）。在T5时，采用CSQ-8和WAI-SR评估客户满意度和工作联盟。20名参与者失访。参与者的总体流程如图3所示。总脱落率为24.10%（20/83）。通过独立t检验和卡方分析，未发现基线时存在显著差异的证据，完 成 研 究 者 与 退 出 研 究 者 在 以 下 方 面 的 差 异 有 统 计 学 意 义（ χ2=0.93;P=0.34 ） ; 性 别 （ χ2=0.22;P=0.64 ） ; 年 龄 （ t=0.53;P=0.60）;教育程度（t=0.44;P= 0.66）; PHQ-9（t=0.28;P= 0.001）。GAD-7（t=1.70;P= 0.09）; PANAS阳性（t=0.08;P= 0.93）情感得分为负（t=0.55;P= 0.58）。3.2. 基线数据如表1所示，ANOVA和卡方分析检测到基线（T1）时组间在年龄、性别、教育和临床变量（通过量表测量）方面无显著差异3.3. ITT分析在T5测量的主要结局变量用于ITT分析。如表2所示，单变量ANCOVA显示，聊天机器人增强的自助干预在减少抑郁症方面显示出显著的优势，通过PHQ-9测量的效应量（d 0.83）和低效应量（d 0.30）的焦虑（F22.89;P 0.01 ） 和 GAD-7 （ F<5.37;P 0.02 ） 。 显 著 变 化 的 变 量（PHQ-9评分和GAD-7评分）的趋势如图所示。 四、的多重比较的Bonferroni校正后，抑郁（P0.01）和焦虑（P< 没有迹象-在积极情感和消极情感上观察到显著的组间差异。3.4. 辅助分析在完成试验的受试者中进行多变量方差分析，以检测是否存在任何主效应。结果表明组属（F37.77;P0.01）和时间（F8.40;P<<团体成员对GAD-7评分有主效应（F 15.89;P 0.01）。<不同时间变量之间的单变量方差分析显示，前4周（T1和T2）的时间是主要影响因素（F0.50;P0.48），表明组成员差异是在前四个星期。没有发现其他主要影响12 标准偏差在T5时对完成者进行了独立的t检验，结果显示，聊天机器人测试组中通过WAI-SR测量的治疗联盟明显优于阅读疗法对照组。组（t7.29;P 0.01），高效应量d 1.85。<而CSQ-8评分无明显差异（t0.88;P0.38）。聊天机器人测试组和阅读疗法组的自我报告依从率分别为1.96（SD0.70 ） 和 1.97 （ 0.62 ） 。 独 立 t 检 验 显 示 两 组 依 从 率 无 显 著 差 异（t0.68;P0.50）。然而， 如图5所示。在此期间，聊天机器人组参与者的依从率呈下降趋势，而阅读疗法的依从率在前8周保持小幅上升。试验中未观察到不良事件表3显示了“使用小楠最好的地方是什么？“和“使用小南最糟糕的是什么？”“的。词频分析显示了两个主要主题：亲，幸福和满足此外，值得注意的是， 她说，小楠越来越愿意寻求专业治疗师的帮助。反馈表明，过程因素比内容因素稍重要4. 讨论结果表明，聊天机器人是实用条件下自助抑郁症治疗的有效媒介。治疗聊天机器人在16周内显著减少了PHQ-9测量的抑郁症，并在前4周内轻微减少了GAD-7测量的焦虑症。聊天机器人干预的有效性优于阅读疗法。两组患者的满意度和自我报告的依从性相似。然而，发现聊天机器人的遵守率呈下降趋势，这可能是由于聊天机器人的技术和内容缺陷造成的。聊天机器人用户的WAI-SR分数在聊天机器人用户中更高，这表明使用会话AI可以帮助建立治疗联盟。结果与先前的一些研究一致（Fitzpatrick等人，2017; Fulmer等人，2018年），其中干预期较短，为2周和4周。 先前的研究（Lee等人，2020）报告了自我表露的增加，这一现象也在用户反馈中观察到，其中发现了更高的自我表露表达。此外，对小楠的反馈表明，过程因素比内容更有影响力。在这项研究中可以发现一些局限性第一，内容聊天机器人是有限的，因为我们的目标是确保所有的内容都得到专业人士的批准。扩大话题和内容可以减少对话的重复，从而带来潜在的改进。未来的工作可以分析聊天机器人生成的重复对话的内容，并相应地向聊天机器人添加更多临床上健壮的从技术角度看，聊天机器人的未来版本可能包括DST13和DPO 14模块，减少重复，提高个性化。在会话期间，DST模块负责处理会话的开始、暂停和结束。它还将匹配输入文本与以前的上下文，以找到连接，并保持较短的内存来支持对话。DPO模块将在对话后分析每次干预的成功性（Meinlschallen等人，2020年），并保持长期记忆，以标记和文件的所有对话。对话期间识别的关键信息（如患者投诉和严重症状）将记录在长期记忆中，并在后续会话中与用户讨论。此外，将定期比较对话，以跟踪患者的症状和需求，以便进一步决定个性化的治疗计划。13 对话状态跟踪。14对话政策优化。H. Liu等人互联网干预27（2022）1004956表1图三. 参与者的流动。等， 2021年），以测试其在更长时间内的有效性。基线（T1）时参与者的人口统计学和变量a组22（52.38）一 数值为平均值（标准差）或n（%）。治疗。例如，如果在对话中检测到失眠，DPO模块将跟踪此症状。在未来的对话中，DPO模块将比较失眠的描述与以前的记录，并为用户提供必要的指导。接下来，小楠在本试验中的治疗目标被限定为抑郁症。然而，客户的症状往往是两个或两个以上的问题的混合物。鉴于聊天机器人为其他目标提供治疗的事实，例如恐慌症（Oh et al.，2020），物质成瘾（Barnett等人，2020）和注意力缺陷（Jang等人，2021年），目前正在评估中。 两个或多个主题的组合可能有利于提高效率。此外，这项研究招募了一个缺乏多样性的参与者样本。在未来的工作中，这种随机对照试验应在不同的人口统计学中重复，以增加结果的普遍性。最后，在本迪格（Bendig）进行了经度研究表2T5时的ITT分析。段时间资金这项工作没有得到任何资金。伦理批准研究设计和方案已获得华南理工大学机构伦理委员会的批准。 这项研究是根据赫尔辛基宣言进行的。获得所有参与者的书面知情同意书数据和材料为本研究生成的数据集可根据相应作者的合理要求提供。CRediT作者贡献声明刘浩：概念化，方法论，调查，形式分析，写作彭华明监督、验证。星语歌：方法论、调查、验证。陈子旭：方法论，调查，验证。张猛：超透视，验证.竞争利益作者声明，他们没有已知的竞争性金融聊天机器人测试组阅读疗法对照组FPdcT5a95%CIbT5a95%CIbPHQ-97.92（0.48）6.98GAD-714.23（0.34）13.56积极情绪28.29（0.27）27.76负面情绪27.80（0.77）26.28** 结果在0.01水平上具有显著性* 结果在0.05水平上具有显著性一 这些数字是合并的平均值（标准误差）。B 95%置信区间。cCohen d显示了使用T5时的平均值和标准误的受试者间效应。Chatbot测试组A阅读疗法控制χ2/tP年龄（岁）23.41（1.77）22.76（1.70）1.690.09性别男性女性17（41.46）24（58.54）20（47.62）0.320.57教育（年）17.29（1.78）16.62（1.65）1.770.08量表，平均值（SD）抑郁（PHQ-9）13.17（3.32）13.59（4.44）0.490.63焦虑（GAD-7）15.59（3.70）16.69（3.77）1.330.19积极情感28.17（8.49）27.24（9.39）0.470.64消极情感27.07（9.60）28.10（8.92）0.500.62H. Liu等人互联网干预27（2022）1004957聊天机器人测试阅读疗法对照组32.521.510.5012345聊天机器人疗法PHQ-9聊天机器人治疗GAD-阅读疗法PHQ-9阅读疗法GAD-720151050T1T2T3T4T5见图4。 期间的临床变量a数字为平均数（SD）。图五. 自我报告的依从率。a数字为平均数（SD）。表3关于“使用小楠最好和最坏的事情是什么？”问题的答案“的。一引用Abd-alrazaq，A.A.，Alajlani，M.，Alalwan，A.A.，Bewick，B.M.，Gardner，P.，Househ，M.，2019. 聊天机器人在心理健康方面的特点概述：范围审查。国际医学杂志。https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2019.103978。Abd-Alrazaq，A.A.，Rababeh，A.， Alajlani，M.，Bewick，B.M.，Househ，M.，2020年。使用聊天机器人改善心理健康的有效性和安全性：系统综述和荟萃分析 J. Med. 因特网资源22，1- 17。 https://doi.org/10.2196/安德森，G.，2016年。网络心理治疗。Annu. Rev. Clin.心理学。https://doi.org/10.1146/annurev-clinpsy-021815-093006网站。安德拉德，L.H.，阿隆索，J.，Mneimneh，Z.，威尔斯，J.E.，哈姆扎维，博尔赫斯，G.，Bromet，E.，布鲁费茨河De Girolamo，G.，德格拉夫河，泽维尔，M.，Kessler，R.C.，2014. 精神卫生治疗的障碍：来自世界卫生组织世界精神卫生会议的结果健康调查。心理学。 Med. 44，1303- 1317.https://doi.org/10.1017/S0033291713001943.Andrews，B.，威尔丁，J.M.，2004.大学生抑郁、焦虑与生活压力、学业成绩的关系。Br. 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