简短的在线动机访谈对互联网认知行为疗法的作用

互联网干预25（2021）100394简短的在线动机访谈治疗前干预对增强互联网提供的认知行为疗法的作用：一项随机对照试验Joelle N.作者：Soucy a，Heather D. [10]Adjistavropoulos a，*，Eyal Karin b，Blake F. 亲爱的b，尼古拉·蒂托夫ca加拿大里贾纳大学心理学系b澳大利亚悉尼麦考瑞大学心理学系eCentreClinicc澳大利亚悉尼麦考瑞大学心理学系MindSpot诊所A R T I C L EI N FO保留字：基于网络的动机性访谈认知行为疗法随机对照试验A B S T R A C T虽然治疗师指导的互联网提供的认知行为疗法（iCBT）对焦虑和抑郁的疗效已经确立，但很大一部分客户使用这种方法几乎没有改善。鉴于动机访谈（MI）被发现可以增强面对面的焦虑治疗，目前的试验研究了在治疗师指导的iCBT之前进行简短的在线MI干预的潜在益处。在常规护理中申请跨诊断治疗师指导的iCBT的客户被随机分配接受iCBT，（n=231）或无（n=249）在线MI预处理。客户在筛选和预iCBT时对动机进行在治疗前和治疗后以及入组后13周和25周随访时的焦虑和抑郁MI + iCBT组的客户在他们的电子邮件中做出了更多的动机陈述，并且与仅接受iCBT的客户相比，他们参加了更多的课程，但在完成MI干预后没有表现出更高的动机或完成更高的课程。在这两个群体的客户，在筛选和预iCBT，报告了高水平的动机。随着时间的推移，主要症状的变化率没有统计学显著的组间差异，两组都报告焦虑和抑郁大幅减少治疗前后（Hedgesg范围= 0.96-1.11）。在随访期间，仅iCBT组的客户报告额外的焦虑减少，而MI + iCBT组的客户没有。MI + iCBT组在随访期间抑郁症也略有增加，而iCBT组的改善持续存在。它的结论是，在线MI并没有出现，以提高客户的结果时，在预处理的动机是高的。1. 介绍焦虑和抑郁是普遍存在的（Pearson等人，2013）和致残条件（Baxter等人，2014），其可以用互联网递送的认知行为疗法（iCBT）有效地治疗（Andersson等人，2019年）。随着越来越多的证据显示治疗师指导的iCBT的功效，注意力已经转向探索可能进一步增强临床结果的过程（Andersson等人，2019年）。在面对面治疗中，动机性访谈（MI）是一种干预措施治疗师用来帮助促进客户通过加强客户改变谈话语言和解决移情和协作人际环境中的矛盾心理来改变（Miller和Rollnick，2013）。提高客户改变，治疗师通常会问开放式的问题，练习反射性倾听，提供肯定和总结陈述，并告知和建议客户（Miller和Rollnick，2013）。迄今为止，MI主要作为CBT之前的短暂预治疗提供（Westra，2012）。有人认为MI是CBT的理想辅助工具，因为该方法旨在通过唤起和加强客户改变谈话来增加改变的内在动机，而不是假设准备好改变（Arkowitz Westra，&2004）。值得注意的是，通过自我报告措施以及通过对会话中的客户动机语言进行定性编码来评估的客户动机与CBT结果和依从性有关（例如，Bados等人，2007; deHaan等人，1997;Sijercic等人，2016; Wergeland等人，2005年）。系统评价的结果显示，MI可增强CBT反应，* 通讯作者：3737 Wascana Parkway，Regina，SK S4S 0A2，Canada.电子邮件地址：hadjista@uregina.ca（H.D.Hadjistavropoulos）。https://doi.org/10.1016/j.invent.2021.100394接收日期：2021年1月18日;接收日期：2021年4月12日;接受日期：2021年4月14日2021年4月20日网上发售2214-7829/©2021的作者。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/inventJ.N. Soucy等人互联网干预25（2021）1003942=≥相对于单独CBT的焦虑完成率（Ekelund，2016;Randall和McNeil，2016）。关于MI和iCBT的研究有限，迄今为止的研究仅集中在由静态开放式问题组成的MI上。具体来说，Titov等人（2010）发现，在社交焦虑自我指导iCBT之前接受在线动机增强问题的客户，相对于没有接受问题的人，完成所有八节课的可能性更大（75%对56%），尽管两组从治疗前到治疗后，社交焦虑症状的改善相似。在考虑开发在线MI干预时，研究表明，除了基于文本的开放式问题外，还应向客户提供视频和个性化的书面反馈，以更准确地模拟面对面的MI（例如，亚历山大等人，2010;Friederichs等人，2014; Hester等人，2005; Osilla等人，2012年）。在治疗师指导的iCBT治疗焦虑和抑郁之前，更互动的在线MI干预的有效性仍然未知。Beck等人（2020）评估了在线MI的直接影响治疗前与MI更加一致。作者研究了在线MI干预如何立即影响两个样本的动机变化，一个样本具有既往治疗师指导的iCBT经验，另一个样本没有既往治疗师指导的iCBT经验，通过社交媒体招募。 从这个试点研究的结果表明，MI课程完成后，两个样本的参与者报告立即统计学显着增加感知能力，以减少症状和增加，接近统计学显着减少症状的感知重要性。Beck等人（2020）建议进一步严格研究课程是否会对iCBT结果产生直接影响。1.1. 研究目的和假设本研究的目的是在一项随机对照试验（RCT）中检查在线MI预治疗的疗效。在常规护理中申请跨诊断治疗师指导的iCBT治疗焦虑和抑郁的客户被随机分配到第一次接受在线MI预治疗或持续时间相似的无预治疗等待期。在筛选时和iCBT前的动机水平、iCBT前后主要和次要结局的症状改善以及入组后13周和25周随访时，比较各组的iCBT完成情况（例如，治疗后获得的经验教训）和参与（例如，课程登录），治疗经历（例如，值得时间的课程），以及初始客户电子邮件通信期间的激励性语言（例如，改变谈话内容）。假设与仅接受iCBT的客户相比，接受额外在线MI治疗前课程的客户将表现出更大的动机、完成率和参与度，所有时间点的症状改善更大，治疗体验改善，以及更多的客户动机语言。由于没有可比性，已开发了简短的在线MI干预，治疗师指导的iCBT焦虑和抑郁，对客户收集了MI干预的经验，但没有提出假设。2. 方法2.1. 设计、伦理和试验注册目前的研究是一项务实的RCT，旨在检查跨诊断iCBT治疗焦虑和抑郁症的疗效，并在治疗前提供在线MI。除了被随机分配到在线MI或没有，客户也被随机分配到两个治疗设置之一，以反映当地的环境（治疗师受雇于在线治疗单位和社区心理健康诊所），从而控制治疗师设置通过随机分配。治疗师之间没有差异，iCBT诊所或社区心理健康诊所是预期的，因为过去的研究没有发现这两个群体之间有意义的差异（Hadjistavropoulos等人，2016年）和所有治疗师，无论设置，有类似的培训，并工作或部分或全职提供iCBT。在参与iCBT之前，分配到MI + iCBT组的客户参加了一个在线MI治疗前课程，而分配到仅iCBT组的客户经历了类似持续时间的等待期。该试验获得了机构研究伦理委员会的批准，并在国际试验注册中心注册（NCT03684434，网址：ClinicalTrials.gov）。试验开始后，对方法首先，我们招募了比最初预期更多的参与者，因为在研究期间有更多的客户要求治疗（n480实际与300计划），这最终允许更大的权力。基于先验功效分析，每组需要150个客户。在线测量管理的技术错误导致Kessler 10项量表（K10; Kessler et al.，2002）在筛选时仅对59%的样品施用，这限制了该测量在下述分析中的使用。如方法部分所述，动机语言的编码与计划的不同，以提高编码质量（例如，通过编码更多数据）。2.2. 设置、受试者招募、筛选和随机化通过在线治疗股网站（www.onlinetherapyuser.ca）招募客户。该单位是一个政府资助的诊所，专门从事iCBT。客户通过各种来源了解该单位（例如，医生推荐，口碑）。包括在2018年9月27日至2019年3月1日期间完成在线筛选过程的客户。在线筛选问卷评估了客户是否符合以下入选标准：（1）18岁或以上;（2）居住在加拿大Saskatch-ewan;（3）至少出现轻度至中度焦虑和/或抑郁症状，焦虑和/或抑郁的主要指标评分为5分（见第2.3.2节）;（4）能够访问安全的计算机和互联网，并且能够舒适地使用技术;以及（5）愿意提供紧急医疗联系人。除了资格查询，作为在线筛选问题的一部分，潜在客户还描述了动机（例如，参与在线治疗的原因），临床病史（例如，焦虑和抑郁症状的持续时间），和过去的治疗经历（例如，使用药物和心理疗法治疗焦虑和抑郁）。在线筛选程序完成后，在线治疗股的一名工作人员通过电话与潜在客户联系，以进一步评估无法在网上完全掌握的排除标准（例如，自杀风险）。如果个人：（1）在过去一年内因精神健康和/或自杀风险问题住院;（2）具有高自杀风险;（3）有未受管理的酒精，药物，精神病或躁狂症问题;（4）正在寻求定期的焦虑和/或焦虑心理治疗，抑郁创建潜在为冲突治疗活动（5）在8周的治疗期间不出现在萨斯喀彻温省，以确保治疗师有能力管理可能出现的任何危机;以及(6)对参加iCBT表示担忧。在电话采访结束时，筛选人员向符合条件的客户提供了有关iCBT课程的详细信息，然后按照简单的随机化程序将其分配到四个治疗组中的一个。如上所述，iCBT课程的治疗支持由两个独立的在线诊所提供：在线诊所的治疗单元（即，“单位”）和位于社区精神卫生诊所的治疗师，该诊所专门提供iCBT（即，“commu- nity”）。为了便于分组，由一名与本研究无关的研究人员创建了一个计算机化的随机序列发生器。产生了1到4之间的随机数序列，其中“1“ 和 “2“ 代 表 分 别 由单 位 和 社 区 的 治 疗师 提供 的 MI + iCBT 组 的 随 机 化 ， “3” 和 “4” 代 表 分 别 由 治 疗 师 提 供的MI + iCBT 组的随机化。J.N. Soucy等人互联网干预25（2021）1003943代表随机分配至仅iCBT组，分别由单位和社区的治疗师提供。然后由主要研究者将随机数字序列导入研究电子数据采集（REDcap），这是一种安全的网络应用程序，用于构建和管理在线调查和数据库，包括随机化管理，并在数据收集前锁定外部操作。符合条件的客户随后根据序列代码分配到下一个治疗组。所有的客户都被告知，他们将从电话屏幕的日期开始iCBT两个星期一，他们将收到一封电子邮件，在各自的开始日期与登录到iCBT课程的说明客户分配MI + iCBT组的患者还被告知他们将在即将到来的周六通过电子邮件收到参与在线MI的链接，并被鼓励在一周内完成预治疗。 见图 一是参与者流动。2.3. 成果当以下措施没有完成时，第一作者（JS）或团队成员会管理一到三个自动电子邮件提醒以及一到三个784人完成了在线iCBT筛选问题没有继续手机屏幕（n= 174）在“筛选”时进行问卷610人开始电话采访排除电话访谈（n= 130）高自杀风险（n= 44）将不在省内接受治疗（n= 18）希望帮助治疗其他疾病（n= 15）酒精或药物主要问题（n= 13）去年住院（n= 12）目前正在接受其他治疗（n= 10）无法控制的双相或躁狂（n= 5）轻微症状（n= 3）对ICBT格式的担忧（n= 3）对医疗接触的担忧（n= 2）难以管理的精神病（n= 2）医疗状况干扰（n= 1）等待面诊（n= 1）未提供健康卡（n=1）480名患者符合所有入选标准，并随机接受MI + iCBT或单独iCBT治疗MI + iCBT组（n= 231）完成MI预治疗（n= 201; 87%）完成变更问卷（n= 201;87%）仅iCBT组（n= 249）完成变更问卷（n= 236; 95%）完成iCBT前问题（n= 203; 88%）- 无法联系开始（n= 20; 9%）- 正式退出iCBT（n= 8; 3%）完成iCBT前问题（n= 234; 94%）- 无法联系开始（n= 14; 6%）- 正式退出iCBT（n= 1; 0.5%）在“pre-iCBT”时进行问卷调查符合分析条件（n = 203）访问≥第1课（n= 203; 100%）访问≥第2课（n= 193; 95%）访问≥第3课（n= 183; 90%）访问≥第4课（n= 168; 83%）访问第5课（n= 138; 68%）治疗后完成（n= 145; 71%）符合分析条件（n = 231）访问≥第1课（n= 231; 100%）访问≥第2课（n= 217; 94%）访问≥第3课（n= 195; 84%）访问≥第4课（n= 176; 76%）访问第5课（n= 149; 65%）治疗后完成（n= 157; 68%）在“治疗后”进行问卷后续行动完成13周随访（n= 118; 58%）完成25周随访（n= 118; 58%）后续行动完成13周随访（n= 141; 61%）完成25周随访（n= 128; 55%）在“随访”时发放Fig. 1. 客户流程图。注. MI=动机访谈; iCBT=互联网提供的认知行为疗法。J.N. Soucy等人互联网干预25（2021）1003944======2.3.1. 主要和次要激励措施在筛选和iCBT前进行主要和次要动机测量。值得注意的是，“筛选“表示第一接触点（即，基线）和“pre-iCBT“表示MI之后但iCBT之前的时期。这些措施已发送给所有客户，通过REDcap在电子邮件链接中进行治疗分配。主要的动机措施是改变问卷3项版本（CQ;米勒和约翰逊，2008年），其中客户评价他们的重要性，他们的能力，以及他们对改变的承诺在0（“绝对不”）到10（“绝对”）的范围内，确定一个具体的改变目标。然而，在目前的研究中，期望的变化（即，“以减少我经历的焦虑和/或抑郁”）预先输入CQ 中，以确保客户之间的一致性。类似于原始版本中，将三个项目相加以创建总分，0和30，较高的总分反映了减轻症状的更高水平的动机。过去的研究支持CQ的预测有效性（Lombardi等人，例如，较高的动机分数预测较低的CBT后担忧分数。 此外，虽然过去研究支持测量的内部一致性（α=0.81），在本研究中，CQ得分的内部一致性范围为α0.54到0.67。Titov et al.（2010）开发的两个问题用于测量参与iCBT的动机，并将其作为动机的次要结局指标。具体而言，客户对他们参与iCBT的动机和克服当前困难使用9分Likert量表（1=“完全没有”，9 =“完全没有”）的治疗障碍“E除了上述客户动机措施外，接受在线MI预治疗的患者还被要求完成开放式和封闭式问题，以收集有关其干预经验的反馈。完成在线MI课程并且来源于先前用于评估MI教训的问卷（Beck等人，2020年）。使用1（“一点也不”）到5（“非常如此”）的量表，客户评估了治疗前的练习激励他们学习减少焦虑和抑郁的策略的程度。在每个问题之后，客户有机会提供关于治疗前课程中每个练习的书面反馈。客户随后使用1（“完全没有”）至5（“E x tremely”）量表对MI课程中视频的信息量进行评级。最后，客户被要求描述他们学到了什么关于自己，并提供改进MI教训的建议。出于当前试验的目的，仅报告封闭式问题的结果。2.3.2. 治疗完成和参与通过检查访问iCBT的客户的百分比以及治疗后访问的课程数量来衡量治疗完成情况。通过检查发送给治疗师的电子邮件数量、登录网络应用程序的次数以及从第一次登录到最后一次登录的天数2.3.3. 症状结局指标在筛选时、第1 - 5课之前、治疗后以及入组后13周和25周随访时进行主要症状测量。在所有阶段，但不是在第2至5课之前，同样获得次要症状测量。通过REDCap提供筛选时以及13周和25周时管理的措施，而在第1至5节课之前和治疗后管理的措施通过在线治疗单元网络平台提供，允许治疗师使用信息积极监测客户进展和风险。用于评估在线MI对iCBT结果的影响的主要症状测量包括广泛性焦虑症7项（GAD-7; Spitzer等人，2006）和患者健康问卷9项（PHQ-9;Kroenke等人， 2001年）。GAD-7是一种自我报告的测量方法，评估焦虑的严重程度，过去2周，使用7个项目进行评分，评分范围为0 - 3，总分范围为0 - 21。GAD-7评分为10或更高提示可能诊断为广泛性焦虑疾病（Spitzer等人，2006年）。在本研究中，GAD-7评分的内部一致性范围为α0.87 - 0.91。PHQ-9是一种有效的抑郁症严重程度自我报告测量方法在2周的时间内，使用9个项目，从0到3的量表进行评分，得到的总分范围为0到27。PHQ-9上8和11之间的截止分数提示抑郁症（Manea等人，2012年）。本试验中PHQ-9评分的内部一致性范围为α0.84 - 0.90。用于评价在线MI对iCBT结果包括K10和Sheehan残疾量表（SDS;Sheehan，1983）。K10是过去一个月心理困扰的自我报告措施，使用10个项目，从1到5的量表进行评分，总分从10到50。在当前试验中，K10评分的内部一致性范围为α0.86 -0.92。SDS是一种简短的3项功能损害自我报告指标，在工作/学校、社会生活和家庭生活或家庭责任方面，每个项目的评分范围为0至10，总分为0至30。分数的内部一致性本研究中的SDS范围为α=0.79 - 0.93。2.3.4. 治疗经验与过去的研究一致（Hadjistavropoulos等人，2017年），无论治疗分配如 何 ， 患 者 都回答了 一系列问题关于他们在课程中的经历。具体来说，客户被要求用“是”或“否”的回答来表明他们是否有信心向朋友推荐治疗，以及完成课程是否值得他们花时间。2.3.5. 客户端电子邮件编码在iCBT的前两周，客户给他们的治疗师的电子邮件进行了定性检查，以了解支持和反对改变和抵抗行为的动机语言。治疗师和客户之间的所有信息首先由在线治疗单元的独立工作人员进行去识别，然后导入NVivo 12，一种定性编码软件。借鉴过去的文献在面对面领域和审查的消息，适应客户阻力代码（Sijercic等人，2016）和动机面试技能代码版本2.1（MISC; Miller et al.， 2008年）被广泛用于获得编码指南，以识别耐药的BTV-电流以及变化（例如，持续谈话声明（例如，“我无法做出改变”）在线。值得注意的是，在目前的试验中，抵抗被定义为当客户端在他们的电子邮件通信中表达了与他们的治疗师的不同意见。与过去的文献一致（Sijercic等人，2016），尝试将维持谈话进一步编码为对立或矛盾的陈述;然而，由于难以识别电子邮件中的这些陈述，维持谈话陈述没有进一步编码为不同类型。在编码指南制定之后，为了与以前的在线客户端通信编码方法保持一致（例如，Soucy等人，2018），主要研究者（JS）和另一名工作人员联合编码了来自先前治疗师指导的iCBT试验的6封独立客户电子邮件，以熟悉编码指南。然后，两位研究人员独立编码了10%的数据（n43封电子邮件）的随机样本，以建立主数据集的评分者间可靠性一致性很强（Cohen0.83），编码器解决了任何差异，在编码时出现。然后，主要研究者（JS）根据编码指南对剩余数据进行编码。编码后，使用NVivo中的查询功能计算每类声明的频率，并计算每封电子邮件的字数，并将其相加，得出每个客户的总得分。值得注意的是，编码者不是当前试验中的治疗师，并且对治疗师身份和客户J.N. Soucy等人互联网干预25（2021）1003945======-条件2.4. 干预措施2.4.1. 健康课程所有客户都接受了相同的治疗师指导的iCBT课程，即由澳大利亚悉尼麦考瑞大学eCentreClinic开发的幸福课程。健康课程是一个为期8周的跨诊断治疗师指导的焦虑和抑郁iCBT计划，包括五个在线课程，包括：认知行为模型和症状识别（第1课），思想监测和挑战（第2课），去唤醒策略和愉快的活动安排（第3课），分级暴露（第4课）和复发预防（第5课）（例如，Dear等人，2015; Dear等人，2016; Fogliati等人，2016; Titov等人，2013; Titov等人，2014; Titov等人，2015年）。每节课包括幻灯片演示和可下载的信息，包括书面文本、视觉图像、客户故事和建议的活动，以促进学习。在整个课程中都可以获得其他资源，这些资源与各种主题有关（例如，自信、沟通技巧、结构化解决问题）。客户可以按照预定的时间表访问每节课，使得第1、2、3、4和5节课在第2、3、5周开始时可用， 6、8、报名后。对于目前的试验，健康课程与每周安全的异步电子邮件相结合，治疗师回答客户问题，提供症状变化的支持和反馈，鼓励治疗坚持和使用技能，帮助实施技能，强调治疗进展和技能实践并澄清了行政程序（Hadjistavropoulos等人， 2016年）。只有当客户报告自上次联系以来症状显著增加时才进行电话联系（例如，自杀意念），在过去一周内没有登录该计划，或要求电话联系以获得额外的支持。2.4.2. 规划变革课程在健康课程之前，被分配到MI + iCBT组的客户首先获得了“规划变革”课程（第2版）的访问权，这是一个由在线团队成员开发的在线MI预处理课程。治疗单元，用于当前试验。课程旨在增加客户介绍，专家，和结论）和五个互动的在线MI练习（即，价值澄清、重要性标尺、回顾、信心标尺、展望）。保持一致根据多元智能的基本原则和这一方法中使用的技能，练习包括开放式问题和反思式书面反馈声明，录像中包括试图展示同情和接受的信息。该课程的设计使用了积极的，支持性的和同情的语言风格，没有压力，并通过在提供信息之前寻求许可来给客户选择。治疗前MI干预是在4个月的时间内制定的，并与专门研究MI传播的顾问进行了磋商。2.5. 数据准备和统计分析使用社会科学统计软件包（SPSS）第26版进行所有统计分析。在假设检验之前，使用独立样本t检验来检验筛选时人口统计学和临床变量的可能组间差异，这些变量本质上是连续的（例如，年龄），而Pearson卡方检验用于检验筛选时类似变量的可能组差异，其本质上是分类的（例如，种族）。将这些初步分析的显著性α水平从0.05调整至0.01，以帮助控制进行的大量分析。如表1所示，未观察到统计学显著性组间差异，因此表明筛选时组间等效。使用多重插补程序替换缺失数据，当处理随机临床试验中的缺失值时，该方法已经显示出产生更精确的治疗效果估计（Armijo-Olivo等，2009年）。在接受iCBT的434名客户中，30%（n132）的主要结局数据在治疗后缺失，40%（n175）在13周随访时缺失，43%（n188）在25周随访时缺失。如文献中所推荐的（例如， Karin等人，2018 a; Karin等人， 2021; Little等人，2012年），对作为人口统计学和临床变量函数的缺失病例进行分析， 以确定系统性评估缺失和未完成。结果显示，课程完成是缺失数据的单一主导预测因素，治疗后（Wald< p <0.001Nagelkerke R平方37.4%），表明多重插补适用于处理缺失值根据客户的课程完成情况（Karin等人，2018 a，b; Karin等人， 2021年）。特定分析包括来自5个插补的汇总估计值，每个模型内的显著性检验用p汇总表示。为了检查各组间主要和次要结局随时间的变化，进行了一系列广义估计方程（GEE）分析。在iCBT试验中测试纵向数据的一种越来越流行的方法（例如，Hadjistavropoulos等人，2016; Hadjistavropoulos等人，2017），GEE是一种建模技术，该建模技术在因变量中随着时间的推移和在每个组内进行改变，同时还控制受试者内的方差（例如，哈伯德例如，2010; Karin等人，2018年b）。在当前研究中，在GEE模型中选择了非结构化工作相关性以及伽马分布和对数链接响应量表，以解决因变量内的偏度。为了比较有和没有MI的iCBT的结果，GEE分析检查了从筛选到治疗前的动机结果的变化（即，参与iCBT问题的动机）以及从iCBT前到iCBT后以及从iCBT前到25周随访的临床结果变化（即，症状结果）。对于针对上述主要和次要症状测量进行的GEE模型，筛选时的客户动机评分分别作为模型协变量。两组在第一次接触时的症状评分相似(i.e.、筛选;参见表1）以及当在两周后开始iCBT时（即，预处理;见表2）。考虑到筛选时的症状评分通常高于治疗前（例如，Hedman等人，2013; Hedman等人，2014; Lutz等人，2017），更保守的方法涉及在治疗前而不是筛选时开始评估治疗结局。如果我们从筛查开始就使用症状评分，我们就有夸大整体效果的风险。在我们的分析中，我们感兴趣的是MI如何影响iCBT的结局，这最好通过探索治疗前至治疗后的结局来表示。使用GEE模型得出的估计边际平均值计算不同时间和组的平均百分比变化对于每一个结果测量。基于估计的边际均值，还计算了组内和组间效应的相应Hedges 为了检验治疗完成和iCBT经验的可能组间差异，进行了一系列Pearson卡方检验。 每-形成了此外，为了测试iCBT参与和动机语言和抵抗行为的可能组差异，执行了一系列独立样本t检验。使用独立样本t检验分析的变量在异常值和正态分布方面进行了检查。当发现文献中推荐的常用程序可改善数据时，使用这些程序（Field，2013;Tabachnick和Fidell，2001）。对数变换用于课程登录，对数变换用于电子邮件字数和更改谈话陈述，平方根变换用于发送给治疗师的电子邮件。由于访问的课程数量、从J.N. Soucy等人表6互联网干预25（2021）1003946一一按组筛选人口统计学和临床特征。变量所有样本（434人MI+ iCBT组（n=203）仅iCBT组（n=231）统计学意义人口特征n%n%n%平均值（SD）37.67（12.91）范围18性女性325 74.9 153 75.4 172 74.5χ2（1）=0.05，p=0.83男109 25.1 50 24.6 59 25.5族裔白人390 89.8 180 88.7 210 90.9χ2（2）=1.33，p=0.51梅蒂斯16 3.7 7 3.4 9 3.9其他位置大城市（>20万）183 42.2 87 42.9 96 41.6χ2（4）=4.97，p=0.29小城市（10，000 - 200，000）109 25.1 54 26.6 55 23.8城镇或村庄（10，000）农场40 9.2储备金关系状态49 21.226 11.25 2.2已婚200 46.1 101 49.8 99 42.9χ2（4）=4.80，p=0.31单人118 27.2 54 26.6 64 27.7与伴侣一起生活离婚或分居40 9.2寡妇6 1.4生活安排45 19.420 8.63 1.4与家人同住310 71.4 149 73.4 161 69.7χ2（3）=5.02，p=0.17独居与室友同住其他教育大学证书/文凭132 30.4 62 30.5 70 30.3χ2（5）=4.29，p=0.51本科学位103 23.7 53 26.1 50 21.6高中文凭大学52 12.0研究生/专业学位45 10.4高中12 2.8临床特点52 22.524 10.428 12.17 3.1筛选期GAD-7评分12.39（5.17）筛选期PHQ-9评分13.11（5.66）筛选K10评分29.08（6.95）筛选SDS评分19.48（6.69）筛选GAD-7≥ 10 287 66.1 139 68.5 148 64.1χ2（1）=0.94，p=0.33筛选期PHQ-9≥ 10 308 70.9 152 74.9 156 67.5χ2（1）=2.83，p=0.09心理健康寿命-是322 74.2 153 75.4 169 73.2χ2（1）=2.75，p=0.60<3个月-是254 58.5 124 61.1 130 56.3χ2（1）=0.82，p=0.37目前的心理健康治疗是206 47.7 98 48.3 108 46.8χ2（1）=1.00，p=0.75当前提供者家庭医生-是148 34.1 70 34.5 78 33.8χ2（1）=0.03，p=0.88精神科医生-是63 14.5 27 13.3 36 15.6χ2（1）=0.45，p=0.50iCBT兴趣方便性235 54.1 119 58.6 116 50.2χ2（1）=3.07，p=0.08倾向于自我管理231 53.2 111 54.7 120 51.9χ2（1）=0.32，p=0.57听说并想尝试178 41.0 84 41.4 94 40.7χ2（1）=0.02，p=0.89推荐ICBT 135 31.1 64 31.5 71 30.7χ2（1）=0.03，p=0.86经济困难130 30.0 65 32.0 65 28.1χ2（1）=0.78，p=0.38症状使面对面治疗变得困难100 23.0 47 23.2 53 22.9χ2（1）=0.00，p=0.96时间限制96 22.1 53 26.1 43 18.6χ2（1）=3.52，p=0.06对变化的不需要进行任何工作3 0.7 2 1.0 1 0.4χ2（5）=7.78，p= 0.17也许是时候做出改变了120 27.6 50 24.6 70 30.3我可以改变的145 33现在做一些改变改变/努力保持良好75 17.3取得进展但有所回落55 12.778 33.823 10.031 13.428 12.1a客户选择了所有适用的陈述; α显著性水平0.01，试图帮助控制进行的大量分析;报告的筛选评分用于非插补数据; MI=动机访谈; iCBT=互联网提供的认知行为疗法;GAD-7=广泛性焦虑症-76733.0136.44421.72713.34723.2146.910.43818.72813.8178.452.52512.3209.931.4J.N. Soucy等人互联网干预25（2021）1003947表2各组结果的平均值、标准差和效应量边际平均数从ICBT之前iCBT前的组内效应量组间效应量后续行动CQ（3.95）（3.64）【-3/1】[-0.1/0]0.1]iCBT仅25.59（3.72）Gad-725.82（3.74）-10.06[-0.1/0]MI+iCBT（5.12）仅iCBT（5.22）PHQ-9MI+iCBT（5.83）仅信通技术（5.70）次要结果问题6.26（4.78）6.22（5.05）6.61（5.21）6.33（5.19）6.25（4.57）5.81（4.66）7.28（5.14）6.35（5.20）6.42（4.74）5.44（4.43）7.60（5.26）6.56（5.20）47[38/55]44[37/51]45[37/54]45[35/56]45 [38/53]1.2]51 [42/61] 0.96 [0.9/第1页]37 [29/46] 0.99 [0.9/1.1]43 [30/56] 0.96 [0.9/第1页]1.08 [1/1.2]1.18 [1.1/1.3]0.81 [0.7/0.9]0.92 [0.8/第1页]-0.01[-0.1/0.1]-0.05[-0.1/0]-0.21[-0.3/0.1]-0.20[-0.3/0.1]MI+iCBT 15.81（2.27）16.19（2.24）-0.17[-0.3/–[-0.1/iCBT仅16.13（2.23）K1016.24（2.25）–-1]个-1【-3/1】-0.1]-0.05[-0.1/0]0.1]MI+iCBT（7.66）仅iCBT（7.89）SDSMI+iCBT（8.02）仅iCBT（8.67）21.91（7.84）21.36（7.95）12.01（8.07）11.27（8.38）21.33（7.14）20.64（7.55）11.00（8时）9.46（7.70）22.12（7.55）21.13（7.91）11.41（8.34）9.47（7.99）22[17/27]22[16/28]32[22/41]32[23/41]21 [17/26] 0.79 [0.7/0.9]23 [15/31] 0.76 [0.7/0.8]35 [26/44] 0.69 [0.6/0.8]43 [23/62] 0.62 [0.5/0.7]0.78 [0.7/0.9]0.79 [0.7/0.9]0.76 [0.7/0.8]0.85 [0.8/0.9]-0.07[-0.2/0]-0.09[-0.2/0]-0.13[-0.2/0]-0.24[-0.3/-0.2]注. MI=动机访谈; iCBT=互联网提供的认知行为疗法; CQ=改变问卷; GAD-7=广泛性焦虑症-7治疗师和登记的持续时间，因此，将引导方法（具有1000个样品）应用于这些参数测试。然后检查所有变量用于检测统计学显著性离群值的标准化评分（Tabachnick和Fidell，2001）。虽然转换后的变量不需要调整，但无法转换的变量具有统计学显著性离群值，只能通过改变极端评分进行部分校正（Tabachnick和Fidell，2001）。考虑到自举法是一种有助于进一步校正分布中显著离群值的适当技术（Field，2013），因此认为未解决的极端评分没有问题。值得注意的是，未尝试对变量维持谈话语句进行异常值的转换或调整。约99% 的样本表达或不表达持续的谈话状态。正如Field（2013）所建议的，因变量的所有水平因此被折叠以创建二进制变量，使得客户端或者表达（编码为此外，还进行了亚组分析，以探索结果是否受筛选时年龄和症状严重程度的调节，但不显著（见补充材料）。考虑进行子分析，以探索动机水平是否会调节结果，但由于CQ和动机问题的评分分布缺乏变异性，因此未进行此类分析。只有5名客户在CQ上的得分低于中点，只有2名客户在动机问题上的得分低于中点。3. 结果3.1. 背景特征各组的背景特征报告见表1。客户的平均年龄为37.67（SD=12.91）筛选mi后预处理后13周25周张贴到6-张贴到25-开机自检时25周时ICBTICBT后续行动后续行动月随访周后续行动主要结局MI+ iCBT25.4425.62––––-1–-0.05–-0.06[0/–J.N. Soucy等人互联网干预25（2021）1003948岁，90%（n=390）是白人，75%（n=325）是女性，42%（n=183）生活在大城市地区。大多数患者使用精神药物（n=J.N. Soucy等人互联网干预25（2021）1003949======-=--==≥=-=-=-=-=--=-=254; 59%），71%（n=308）的PHQ-9≥ 10提示抑郁障碍，66%（n=287）的GAD-7评分≥10显示GAD-7（p合并=0.37）、PHQ-9（p合并=0.30）和K10（p合并=0.10）的时间-组相互作用无统计学显著性，可能是焦虑症 约取一半样品表明向iCBT中添加MI不会导致进一步的注意到方便（n= 235; 54%）和自我管理的偏好（n=231; 53%）促成了他们寻求iCBT的决定。大多数客户赞同表示愿意改变的声明，例如“可能是时候做出一些改变了”（n = 120; 28%）或“我知道有些事情我可以改变”（n = 145; 33%）。两组间无统计学显著性差异3.2. 在线MI依从性和反馈分配到MI + iCBT组的大多数客户开始（n207/231;