互联网治疗癌症幸存者焦虑抑郁：基于正念认知疗法的预测反应因素

互联网干预23（2021）100365互联网提供的基于正念的认知疗法治疗癌症幸存者的焦虑和抑郁：治疗反应的预测因素Eva Rames Nissena，*，Robert Zachariaea，b，MajaCarstenRen'eJørgensena，IngerHøjrisb，MichaelBorree，MimiMehlsenaa丹麦奥胡斯奥胡斯大学心理学和行为科学系b丹麦奥胡斯奥胡斯大学医院肿瘤科c瑞典斯德哥尔摩地区卡罗林斯卡医学院斯德哥尔摩卫生保健服务部临床神经科学系精神病学研究中心&d瑞典瓦舍林奈大学心理学系丹麦奥胡斯奥胡斯大学医院泌尿科A R T I C L EI N FO保留字：基于正念的认知治疗焦虑症乳腺癌前列腺癌A B S T R A C T背景：本研究调查了在治疗师支持下，互联网提供的基于正念的认知疗法（iMBCT）干预中治疗反应的可能预测因素。该iMBCT计划是一种完全在线提供的干预措施，具有异步治疗师支持，此前已被证明在减少乳腺癌治疗女性和前列腺癌治疗男性的焦虑和抑郁症状方面有效。方法：82名经历心理困扰的乳腺癌和前列腺癌幸存者接受了为期8周的治疗师指导的iMBCT。主要结果是焦虑和抑郁评分从基线到治疗后以及从基线到6个月随访的改善。临床预测因素包括筛选时和基线时的抑郁和焦虑水平人口统计学预测因素包括年龄和教育水平。治疗相关的预测因素包括工作联盟，自我同情和正念的五个方面。采用混合线性模型检验随时间推移的预测效应结果：较高水平的基线抑郁与治疗后焦虑的治疗反应增加相关，较在6个月随访时，没有一个建议的预测因子能显著预测治疗反应。结论：研究结果表明，iMBCT可以提供给癌症幸存者，无论他们的年龄，教育水平和自诊断以来的时间（长达五年），治疗联盟并不是治疗反应的关键。我们没有确定预测治疗反应的特征，尽管测试了许多因素。尽管如此，其他特征也可能是预测因素，考虑到样本量相对较小和大量的统计检验，应谨慎解释结果1. 介绍乳腺癌和前列腺癌分别是北欧妇女和男子最常见的癌症。拥有5年乳腺癌女性和前列腺癌男性的生存率均为87%（2012年至2016年）（Engholm et al.，2010年），很大一部分人生活在癌症疾病和癌症治疗的身体和心理晚期效应中。心理困扰，我。缩略语：MBCT，基于正念的认知疗法; iMBCT，互联网提供的基于正念的认知疗法; MBI，基于正念的干预; iMBI，互联网提供的基于正念的干预; MBSR，基于正念的减压; RCT，随机对照试验; BDI-II，贝克抑郁量表II; STAI-Y，状态-特质焦虑量表，Y型; WAI-C，工作联盟量表-客户表; SCS-SF，自我Compensation量表-简表;FFMQ-SF，五方面正念问卷-简表; FFMQ-SF-DS、FFMQ-SF子量表描述; FFMQ-SF-NR、FFMQ-SF子量表对内部体验无反应性; FFMQ-SF-NJ、FFMQ-SF子量表对内部体验无判断; FFMQ-SF-OB、FFMQ-SF子量表观察; FFMQ-SF-AA、FFMQ-SF子量表意识行为。*通讯作者：丹麦奥胡斯大学心理学与行为科学系，BartholinsAl l'e11，DK-8000AarhusC。电子邮件地址：enissen@psy.au.dk（E.R.Nissen）。https://doi.org/10.1016/j.invent.2021.100365接收日期：2020年7月22日;接收日期：2021年1月2日;接受日期：2021年1月5日2021年1月14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/invent急诊室 Nissen等人互联网干预23（2021）1003652====例如， 抑郁和焦虑的症状，甚至在成功治疗后也影响相当大比例的癌症患者（Honda和Goodwin，2004; Mitchell等人， 2013; Dalton等人， 2009年）。 与一般人群相比，情绪障碍在癌症幸存者中的流行率是2至4倍（Mitchell等人，2013年; Mitchell等人，2011年），呼吁研究有效的 治疗方法。已经发现基于正念的干预（MBI）在治疗癌症患者和幸存者的心理困扰中是有效的（Piet et et al.，2012; Cillessen等人，2019年）。最近，互联网提供的基于正念的干预（iMBIs）也被证明是有效的在治疗心理 窘迫 之间 癌 患者和- 幸存者（Nissen等人，2020; Compen等人，2018; Zernicke等人，2014; Bruggemann-Everts等人，2015; Matis等人，2020），最近的系统综述报告了与对照条件相比，焦虑和抑郁症状的科恩d 0.42的中位效应量（Matis et al.，2020年）。互联网提供的干预措施为患者提供了灵活的解决方案，并提供了更广泛地传播干预措施的可能性，而不受地理限制和缺乏受过教育的治疗师的影响（Holm等人，2012; Barak等人，2008; Grifiths和Christensen，2007; Stanton，2006）。尽管被证明是有效的，但对iMBIs治疗反应的可能预测因子知之甚少（Matis等人，2020年）。调查治疗反应的可能预测因素有助于确定受益最大的患者，并建议可能的项目内容修改，–procedures (Steketee and Chambless, 1992 几个潜在的坎迪-日期可能影响干预的有效性。首先，它可能是相关的，以探讨是否心理困扰水平在基线预测iMBIs的癌症患者和幸存者的疗效。与之前的荟萃分析（Piet et et al.，2012），最近对癌症的MBIs（包括基于正念的认知疗法（MBCT）和基于正念的减压（MBSR））的荟萃分析发现，与没有将心理困扰作为入选标准的研究相比，将心理困扰作为入选标准的研究对心理困扰的影响没有差异（Cillessen等人，2019年）。关于这是否也适用于iMBIs，我们知之甚少。在互联网传递的MBCT（iMBCT）的随机对照试验中，发现基线时较高水平的痛苦预测随访时较高水平，但没有探讨基线痛苦水平是否预测治疗效果（Cillessen等人，2018年）。一方面，低基线症状水平可能导致地板效应，使改善的可能性较小。另一方面，考虑到iMBCT的高度自助性，较高水平的基线症状可能导致较低水平的依从性，从而降低积极效果的机会。因此，探索基线痛苦水平是否预测治疗反应具有重要的临床意义。iMBCT疗效的第二个预测因素可能是年龄。在最 近 的 荟 萃 分 析 显 示 ， 较 老 的 平 均 样 本 年 龄 与 较 小 的 效 应 相关（Cillessen等人，2019年），这也是在之前的一项在线正念癌症康复计划的研究中发现的，该计划通过视频会议分组交付（Zernicke等人，2016年）。一项调查癌症患者计算机素养和参与在线支持小组的研究发现，与教育水平较高的年轻参与者相比，教育水平较低的老年参与者的数字素养水平较低，心理困扰的改善较少（Lepore等人，2019年）。一般来说，已经发现年龄越大，癌症患者的心理痛苦水平越低（Linden等人， 2012;Gotze等人， 2020年），而且，由于下限效应，因此年龄较大也可能与较小的影响有关。然而，在iMBCT的单一先前研究中，年龄和教育水平都不是治疗效果的预测因素（Cillessen等人，2018年）。然而，iMBI的另一项研究确实发现年龄较小是治疗效果的预测因子（Zernicke等人，2016年）。综上所述，先前关于年龄作为MBIs和互联网提供的干预措施的治疗反应的预测因子的研究结果与年龄较大与较小的治疗反应相关的趋势不同。第三，探索自诊断以来的时间的作用可能是相关的。在接受癌症诊断后的第一年内，痛苦症状水平通常似乎随着时间的推移而降低（Linden等人，2012），这表明诊断后较长的时间可能与较小的影响有关。另一方面，一旦患者达到生存轨迹的后期，当比较诊断后5年和10年的幸存者时，发现痛苦水平的升高同样普遍（G？tze et al.， 2020年）。因此，癌症幸存者可能在最近对MBIs的荟萃分析发现，自诊断以来的时间与干预增益无关（Cil-lessen等人，2019年）。据我们所知，没有关于iMBIs的研究探讨过这一预测因素。治疗联盟是第四个潜在的预测因素，定义为治疗师和患者之间的合作和情感纽带（Horvathet al.，2011年）。治疗联盟被认为是跨心理治疗方法的治疗效果的重要促进者（Horvath等人，2011年;诺克罗斯和兰伯特，2011年;诺克罗斯和兰伯特，2018年）。先前的研究已经提供了证据，证明在完全互联网提供的治疗中，可以成功地建立治疗联盟，甚至达到与之相当甚至更高的程度。在传统的面对面治疗中（Pihlaja等人，2018; Hadjistavro-poulos等人，2017; Cook和Doyle，2002; Sucala等人，2012; Andersson等人，2012年）。尽管有这些发现，关于治疗联盟是否对互联网提供的干预的结果影响较小的证据是矛盾的（Pihlaja等人，2018; Hadjistavropoulos等人，2017; Bisseling等人，2019年a）。在最近的一项研究中，调查了基于面对面小组的MBCT和iMBCT对癌症患者的痛苦的影响，较高的治疗联合预测了面对面递送的MBCT中的治疗反应（Bisseling等人， 2019 a），但不是iMBCT（Bisseling etal.，2019年b）。研究治疗联盟的预测效果与未来优化iMBIs的尝试高度相关。最后，它可能是相关的，以探讨预测作用的颗粒-被试的正念，即，保持对思想、感觉、身体感觉和周围环境的非判断性 、 时 刻 意 识 的 能 力 是 MBIs 训 练 的 核 心 技 能 （ Hollis-walker 和Colosimo，2011），并且，虽然效果大小通常很小，但已经发现MBIs可以增加正念（Cillessen等人，2019年）。当考虑天花板效应的可能性时，可以假设高基线正念水平与心理困扰的较小治疗效果相关。这一假设在之前的一项研究中得到了支持，该研究报告称，在iMBCT干预后，基线正念水平与较低水平的心理困扰相关（Cillessen等人，2018年）。自我同情，被描述为对自己的善良和理解，并对自己的思想和情绪采取平衡和温和的方法（Neff等人，2007），与正念的结构有关，并被认为是正念干预的一种可能机制（Hollis-walker和Colosimo，2011）。同样，探索自我同情的基线水平是否是iMBCT治疗反应的潜在预测因子可能是相关的1.1. 目标和假设在本文中，我们的目的是扩展先前的一项iMBCT随机对照试验的结果，该试验用于乳腺癌和前列腺癌幸存者的心理困扰，与常规治疗等待名单对照相比，发现焦虑（d 0.45）和抑郁症状（d 0.42）的统计学显著前后效应，以及焦虑症状（d 0.40）的统计学显著随访前效应（Nissen et al.，2020年）。在本文中，我们探讨了一系列可能的预测因素的治疗反应的参与者随机分组积极治疗。预测变量急诊室 Nissen等人互联网干预23（2021）1003653≥≥≥≤包括临床因素、人口统计学因素和治疗相关因素。临床预测因素包括筛选入选时和基线时的抑郁和焦虑水平，以及自癌症诊断以来的时间。人口统计学预测因素包括年龄和教育水平。治疗相关的预测因子包括治疗联盟、自我同情和正念的五个方面：描述（DS）、对内心体验的非反应性（NR）、对内心体验的非判断性（NJ）、观察（OB）和意识行动（AA）。基于上述研究结果，我们假设更高水平的治疗联合与更大程度的改善相关，而自诊断以来的时间更长和年龄更大与更少的改善相关。由于现有的研究有限，研究结果相互矛盾，对心理痛苦基线水平的分析，即，抑郁和焦虑，自我同情，正念和教育水平，被认为是探索性的。2. 材料和方法2.1. 参与者和招募这项研究是在丹麦奥胡斯大学医院肿瘤系和心理学与行为科学系的研究单位心理肿瘤学和健康心理学单位进行的。本研究包括82名接受iMBCT干预的乳腺癌和前列腺癌幸存者作为随机对照试验的参与者（Nissen等人，2020年）。在这项随机对照试验中，共有1282名乳腺癌和前列腺癌幸存者在临床科室的常规对照访视期间接受了心理困扰筛查，结果有389名合格的幸存者。其中，237名患者收到了关于该项目的进一步信息，150名患者同意参与并返回了基线问卷。以2：1的比例随机分配104名幸存者进行干预，46名幸存者进行等待控制。在分配到干预的104名参与者中，有82人启动了干预计划，因此成为本研究的分析对象。 参见图1中的研究流程图。1.一、入选标准为：a）评分为3（0到10位数字评定量表），b）完成原发性乳腺癌或前列腺癌的初级治疗后3个月和5年，c）年龄18岁，d）理解和阅读丹麦语的能力，e）互联网接入，和f）移动电话所有权。排除标准为：a）复发性癌症或积极的癌症治疗（辅助内分泌治疗除外），b）定性评估的IT技能不足，以及c）自我报告的严重精神疾病。本研究已获得丹麦中部地区当地伦理委员会的批准（ 注 册 号 ：1-10-72-16-16 ） ， 在 ClinicalTrials.gov 注 册 （ 注 册 号 ：NCT03100981），并在丹麦数据保护局注册。 RCT的详细描述Fig. 1. 研究流程图。急诊室 Nissen等人互联网干预23（2021）1003654=====并且其主要效果已在别处发表（Nissen等人， 2020年）。2.2. 措施2.2.1. 主要结局指标在基线、10周后治疗后（post）和6个月随访（FU）时评估主要结局（焦虑和抑郁症状）。2.2.1.1. 萧条采用贝克抑郁量表（BDI-II）评估抑郁症状，BDI-II是一种在4分Likert量表（0-3分）上评分的21项自我报告量表。该量表被设计用于测量过去两周内的抑郁症状（Beck等人，1996年）。在本样本中，内部一致性（Cronbach’s α）为0.856。2.2.1.2. 焦 虑 焦 虑 症 状 用 状 态 - 特 质 焦 虑 量 表 Y 型 （ STAI-Y ）（Spielberger et al.， 1983），在4点Likert量表上评分的20项自我报告量表（Engholm等人， 2010; Honda和Goodwin，2004; Mitchell等人，2013; Dalton等人， 2009年）。仅使用状态度量，因为它被认为对变化敏感。该量表测量当前的焦虑状态。在本研究中，我们发现了第2项中的一个打字错误。这个问题被假定为“我感到安全”，是一个颠倒的项目。本案中的短语在丹麦语翻译中对应于“我感到不安全“，因此该项目在评分计算中没有颠倒。然而，基于基线数据的内部一致性仍然存在。高（Cronbach2.2.2. 预测因子临床、人口统计学和治疗相关的预测因素均在基线时进行测量，但治疗联合除外，其在干预第三周开始时进行评估2.2.2.1. 临床预测因素。在乳腺癌患者的肿瘤科和前列腺癌患者的泌尿科的常规对照访视期间进行焦虑和抑郁症状筛查。筛选措施包括一项抑郁症（“在过去的一周内，你有多沮丧和悲伤？”）还有一项是焦虑（“在过去的一周里，你有多担心和不安？”）。 这两个项目在11分的Likert量表上回答（0完全没有-10非常多）。如上所述，用BDI-II和STAI-Y测量焦虑和抑郁的基线水平。为了防止重叠，省略了包括与预测因子和结局相同的变量（分别为BDI-II和STAI- Y）的预测因子分析。根据自我报告的诊断月份和完成基线问卷的日期，计算自诊断以来的时间（月）。2.2.2.2. 人口预测。参与者提供了基线时的社会人口学信息，包括出生日期和教育水平。教育水平分为三类：短期（小学或类似学校、高中、学徒和短期（1-2年）继续教育）、中期（2-4年继续教育）和长期（5年或以上继续教育）。年龄（岁）基于自我报告的出生日期和完成问卷的日期。2.2.2.3. 治疗相关的预测因素。在干预第三周开始时，使用工作联盟清单-客户表（WAI-C）（Horvath和Greenberg，1989）在线评估治疗联盟。WAI-C是一个12项自我报告量表，采用1-7分Likert量表评分。WAI-C量表旨在从客户的角度衡量治疗联盟，并基于Bordin对治疗联盟的泛理论三方概念化，包括债券，目标和治疗任务（Horvath和Symonds，1991）。虽然最初是为了测量面对面治疗中的联盟而开发的，但该量表被其他人广泛用于评估互联网提供的干预中的治疗联盟（Pihlaja等，2018; Sucala等人，2012; Bis-seling等人，2019年b）。本样本的内部一致性（Cronbach's α）为0.915。正念是用五方面正念问卷-简表（FFMQ-SF）测量的，这是一种在1-5分Likert量表上评分的24项自我报告量表。FFMQ-SF包括正念的五个方面，包括“描述”（DS），“对内在体验的非反应性”（NR），“对内在体验的非判断性”（NJ），“观察”（OB）和“意识行动”（AA）（Baer等人，2008年）。5个分量表的内部方差为0.837（DS），NR：α=0.700（NR），NJ：α=0.646，OB：α=0.763，AA：α=0.829。自我-采用简明自评量表（SCS-SF）测量心功能SCS-SF是在5点Likert量表上评分的12项自我报告量表（Engholm等人，2010年;本田和古德温，2004年;米切尔 例如，2013; Dalton等人，2009; Mitchell等人，2011年）。SCS-SF旨在测量自我同情，包括自我善良，自我判断，共同人性，孤立，正念和过度认同（Raes等人， 2011年）。本研究的基线数据内部一致性为Cronbach2.3. 干预iMBCT程序改编自原始的面对面MBCT手册（Segal等人， 2013）由临床心理学家（M.O.C. 和E.R.N.），两人都在OXFORD正念中心接受过培训，并具有先前对癌症幸存者进行MBCT的经验（Johannsen等人，2016年）。八个为期一周的模块中的每一个都包括书面材料，癌症特定案例，患者和专家的视频，音频练习以及书面反思和认知任务。在分配到干预后，参与者接到了他们的治疗师的介绍性电话。参与者和治疗师之间的剩余计划联系是通过程序平台进行的书面联系。如果参与者在一周内没有坚持干预任务，或者在每周问卷中表示有自杀想法，治疗师会打电话给他们。参与者完成了每周的训练日记，他们的治疗师可以看到，治疗师在一周中预先安排的一天给出了书面的异步反馈。参与者在提交本周的任务后可以进入下一个模块。该计划包括一个可选的为期一周的休息时间，让参与者在治疗师的支持下总共有九周的时间来完成八个模块。有关干预内容的详细概述，请参见补充材料（S-i）。完成该计划后，参与者可以获得6个月的治疗材料。安全加密的干预平台由网络精神科提供，KarolinskaInstitutet，Stockholm，Sweden（Titov et al.， 2018年）。用于图形用户界面的示例，参见补充材料，S-二.一个智能手机兼容的网站，登录提供访问每日音频练习。九名治疗师，包括八名接受MBCT培训的硕士级心理学学生（Farver-Vestergaard等人，2016年）和一名经验丰富的心理学家在MBCT（E.R.N.）提供了治疗师的反馈学生治疗师，由两位作者（M.O.C.，E.R.N.），根据他们对参与者的书面反馈，编写了本研究的手册指南。iMBCT的项目内容，包括癌症特异性辅助治疗的纳入，以及整个研究项目的程序，是与癌症幸存者代表合作进行的。关于该过程的进一步细节，参见（Nissen等人，2018年）。在总体RCT中，iMBCT的有效性，iMBCT的统计学显著效应（p 0.05）<从基线到干预后（Cohen0.40），以及抑郁症从基线干预后（d0.42）与常规治疗等待名单对照条件相比（Nissen等人，2020年）。急诊室 Nissen等人互联网干预23（2021）1003655×DF√̅̅̅==≤=-==2.4. 统计分析所有统计分析均使用IBM SPSS Statistics v. 26（IBM，Chicago，IL）。先前已经使用混合线性模型（MLM）建立了iMBCT对乳腺癌和前列腺癌幸存者群体中的抑郁和焦虑症状的主要影响（Nissen等人，2020年）。基线结果测量和预测变量之间的关系首先用Pearson相关系数进行探讨然后采用MLMs来测试预测因子随时间（预测因子时间）对抑郁症状（BDI-II）和焦虑（STAI-Y）变化的影响在每个时间点（基线至治疗后和基线至6个月随访）的每个主要结局（焦虑和抑郁）的单独线性模型中探索了每个拟议的预测因子。数据被分层安排在两个级别与时间在1级，嵌套在个人在2级。MLMs容许缺失值，因此未插补缺失值，这是推荐的程序（Chakraborty和Gu，2009）。效应量（Cohen预 测 因 子 × 时 间 F 检 验 ， 计 算 公 式 为 d=2*F （ VerbekeandMolenberghs，2000），数值为0.2、0.5和0.8时，分别视为小、中、大。如果双向相互作用项达到统计学显著性，则认为变量是预测因子。3. 结果3.1. 研究流程和样品特征研究流程见图1。在82名参与者中，5名仅基于抑郁筛查，14名仅基于焦虑筛查，63名基于两项评分。在干预期间退出研究的原因是缺乏动力，缺乏IT技能，癌症复发，其他身体问题和未知原因。 样品特征总结见表1。表1样品特性。3.2. 预测分析表2总结了潜在预测因子与基线症状之间相关性的相关性分析结果。从基线至治疗后的数据分析结果总结见表3。从基线至随访的分析结果总结见补充材料S-iii。3.2.1. 预测因子与结果Pearson相关性分析显示，基线抑郁水平（BDI-II）与抑郁筛查水平、基线焦虑水平（STAI-Y）、年龄、自我补偿水平（SCS-SF）和FFMQ-SF分量表DS、NJ和AA水平较高相关。较高水平的基线焦虑（STAI-Y）与较高水平的抑郁筛查、基线BDI-II和较低水平的SCS-SF以及FFMQ-SF子量表DS、NJ和AA相关。预测分析探讨了建议的变量是否可以预测结果变量随时间的变化。3.2.2. 临床预测因素如图2所示，基线时较高水平的抑郁症状（BDI-II）与治疗后焦虑症状（STAI-Y）的较大改善在统计学上显著相关（d 0.36，p.036），但在随访时未达到统计学显著性（d0.33，p.064）。筛选时的抑郁症状和焦虑水平不能预测对抑郁症状的影响（BDI-II），干预后或随访时的焦虑症状（STAI-Y）（d 0.14，p> 0.05）。基线STAI-Y评分不能预测任何时间点对BDI-II评分的影响（d 0.23，p>0.163）。此外，在任何时间点，自诊断以来的时间都不能预测对任何主要结果变量的影响（d= 0.01至0.17，p> 0.308）。表2基线结果评分与基线预测变量的相关性。Pearson基线抑郁（BDI-II）15.06（7.33）基线焦虑（STAI-Y）40.88（9.82）自诊断以来的时间（月）54.47（10.10）人口统计学[N= 82]癌症类型和性别乳腺癌/妇女75人（91.5%）前列腺癌/男性7例（8.5%）年龄（岁）54.47（10.10）教育水平Likert量表）规模）基线抑郁（BDI-II）<基线焦虑（STAI-Y）0.683（0.001）诊断后时间（月）0.074（0.511）-0.116（0.298）人口统计学[N= 82]年龄（岁）±0.341（0.002） -0.095（0.398）教育程度-0.083（0.458）-0.159（0.153）治疗相关预测因素WAI-C，A1 [N=71]-0.044（0.718）-0.029（0.808）做空35家（42.7%）中等32（39.0%）长期15（18.3%）SCS-SF？0.541（0.001）FFMQ -分量表0.471（0.001）治疗相关预测因素DS≤0.326（0.003） ≤0.413WAI-C，A1 [N7 1 ]57.87（15.40）SCS-SF 37.38（7.56）NRFFMQ-NJ分量表（0.001）-0.146（0.190）-0.136（0.223）0.330（0.002）0.385（0.001）OB-0.215（0.052）-0.121（0.279）AA¡0.457（0.001）0.409（0.001）注：BDI-II：贝克抑郁量表-II; STAI-Y：状态-特质焦虑量表，Y-表; WAI-C：工作联盟量表-注：BDI-II：贝克抑郁量表-II; STAI-Y：状态-特质焦虑量表，Y-表; WAI-C：工作联盟量表-内在经验的判断; OB：观察; AA：带着觉知行动。文本粗体表示p ≤ .05时的显著结果。值M（SD）/N（%）临床预测因素[N= 82]临床预测因素[N= 82]抑郁症状，筛选（0抑郁症状，筛查（00.349（0.001）0.218（0.049）焦虑症状，筛选（0焦虑症状，筛查（00.160（0.150）0.108（0.336）DS17.11（3.75）NR13.57（3.09）NJ16.12（3.16）OB14.34（3.19）AA16.65（3.62）急诊室 Nissen等人互联网干预23（2021）1003656≥≤=≤ ≥ ≤≥==-表3混合线性模型中预测因子分析的结果BDI-II STAI-Y驿邮M= 10.33，SD= 6.42 M= 37.04，SD= 8.83F p d F p d与较低水平的自我同情相比。基线时的正念技能在任何时间点都不能预测抑郁或焦虑（d 0.24，p.130）。在干预第三周开始时测量的治疗联盟（WAI-C）在任何时间点都不能预测抑郁或焦虑（d≤0.16，p≥.349）。4. 讨论临床预测因素抑郁症，筛查焦虑，筛查0.01.957 0.01 0.38.541 0.10基线抑郁（BDI-II）基线焦虑（STAI-Y）1.96.163 0.23本研究探讨了在iMBCT试验中治疗反应的人口统计学、临床和治疗相关的预测因素，该试验针对接受乳腺癌治疗的女性和接受前列腺癌治疗的男性，造成心理困扰我们发现，只有基线水平的自诊断以来的时间（月）人口统计学预测因素1.05.308 0.17 0.01.978 0.01抑郁和自我同情是治疗反应的预测因子，参与者之间的其他差异与他们的治疗反应无关。年龄（岁）教育程度治疗相关预测因素0.08. 781 0.05SCS-SF5.13.025 0.383.23.074 0.30FFMQ-SF DS 1.48.225 0.20 2.31.130 0.26FFMQ-SF NRFFMQ-SF NJ 0.43.514 0.11 1.29.257 0.19FFMQ-SF OB 0.54.462 0.12 0.05.828 0.04FFMQ-SF AA 2.05.154 0.24 1.25.266 0.18BDI-II： 贝 克 抑 郁量 表 -I I ;S T A I - Y ： 状 态 - 特 质 焦 虑 量 表 -Y - 表 ;W A I - C ： 工 作 联 盟 量 表 - 客 户 表 ; S C S - S F ： 自 我 同 情 量 表 - 简 表 ;F F M Q - S F ： 五 方 面 正 念 量 表 - 简 表 ; D S ： 描 述 ; N R ： 对 内 部 体验 无 反 应 ; N J ： 对 内 部 体 验 无 判 断 ; O B ： 观 察 ; A A ： 有 意 识 地行 动 。粗体文本表示p ≤ .05时的显著结果。4.1.1. 人口统计学预测因素年龄（d 0.1，p 0.542）和教育水平（d 0.26，p.114）预测任何时间点的任何结果。4.1.2. 治疗相关预测因素基线自我同情（SCS-SF）预测评估后抑郁水平（d0.38，p0.025），但在随访时未发生（d0.29，p.096）。如图3所示，高水平的自我同情与 与 少 改进 在 抑郁 治疗后iMBCT后的结果重要的是要知道该计划是否适合癌症幸存者与较轻和更严重的痛苦水平，因此，我们探讨了基线水平的症状预测治疗反应。基线水平的抑郁症状与基线时的焦虑呈正相关，并成为一个统计学显著的预测因子，基线抑郁水平越高，治疗后焦虑症状的改善越大。这一发现可能表明基线时抑郁症状升高的患者的潜在获益更高，这与其他人的发现一致，他们发现基线严重程度越高，MBI治疗的获益越大（Lengacheret al.，2016年）。这也可能表明在整个样本中存在地板效应，因为焦虑和抑郁的基线得分都相对较低。整个样本的平均抑郁评分在BDI-II轻度抑郁症状的范围内，整个样本的平均焦虑评分刚刚超过STAI-Y量表评估的临床显著焦虑的截止值。所包括的患者的相对低的平均痛苦评分可以表明这组癌症幸存者没有经历与先前报道的相同程度的心理痛苦（Linden等人，2012; Christensen等人， 2009; Riba等人，2019年），或者患者同意参加比那些拒绝的人的痛苦程度要低。然而，我们没有发现任何禁忌症，包括患者更多的se-非常痛苦另一个问题是，初步筛查的结果是否可以确定从该计划中受益更多的幸存者。积极* 低与高BDI-II评分基于中位数（中位数= 14.0）图二、 按基线BDI-II列出的STAI-Y随时间的变化。* 低与高BDI-II评分基于中位数（中位数=14.0）。急诊室 Nissen等人互联网干预23（2021）1003657=* 低与高SCS-SF评分基于中位数（中位数= 36.5）图3.第三章。 BDI-II随时间推移的自我补偿。* 低与高SCS-SF评分基于中位数（中位数=36.5）。抑郁筛选项目与抑郁（BDI-II）和焦虑（STAI-Y）症状之间的基线相关性被发现，但两个筛选项目都不能预测随时间的结果反应。小而不显著的效应量（d 0.1-0.14）表明，无论患者的筛查水平如何，参与iMBCT都可能是有益的。这一发现与最近对MBIs的荟萃分析一致，该分析没有发现心理困扰的筛选水平可以预测结果（Cillessen等人，2019年）。由于我们仅纳入了在某种程度的痛苦中筛查为阳性的患者，因此我们无法评估癌症幸存者中的心理痛苦筛查是否完全相关，然而，似乎不太可能在筛查时未表示任何痛苦的幸存者将有动机进行干预和/或需要干预。根据本研究中发现的抑郁症筛查与抑郁和焦虑症状基线水平之间的相关性，筛查可以为临床医生提供一个简单的指标，说明哪些患者最需要心理治疗。此外，筛查可能已经检测到有需要的抑郁患者，他们自己不会要求帮助管理他们的症状，这与癌症患者中心理困扰筛查的研究一致，该研究显示筛查增加了在转诊时接受心理治疗的抑郁患者的数量（Bauwens等人， 2014年）的报告。通过系统性筛选招募患者的替代方案心理困扰是自我转诊，这已经在先前的几项互联网提供的干预研究中采用（Hoffmann等人，2019年）。在此，已经发现，自我提及治疗的患者同样很好地满足入选标准，甚至比临床医生所提及的患者更好（Hoffmann等人， 2019; van Scheppingen等人，2014年）的报告。自我推荐的方法学优势可能是研究参与者的更高水平的动机，这反过来可能会减少研究损耗（Cavanagh，2010; Schellekens等人，2016; Thewes等人，2018年）。在未来的研究中，在决定招募程序时，应考虑如何最好地满足有需要的患者并降低采样偏倚的风险。在考虑未来的实施时，了解一些群体是否会从该计划中受益更多也很重要。因此，我们探讨了iMBCT对癌症诊断后数年的幸存者是否仍然具有相关性。诊断后3个月至5年的时间，在任何时间点都不能显著预测抑郁或焦虑小而不-显着的影响大小，这一发现表明，心理困扰， 在癌症幸存者中，无论他们处于生存轨迹的哪个阶段（最多五年），都可能减轻。这是一个积极的发现，因为它为经历持续性心理困扰的患者提供了一种潜在的治疗选择，已经发现5至10年后癌症幸存者中同样普遍存在这种情况（Gotze等人， 2020年）。此外，互联网提供的干预措施可能不同样适合年轻和老年癌症幸存者，或者可能取决于他们的教育水平。我们的分析没有发现年龄或教育水平可以预测结果反应，这与先前iMBCT研究中的发现相对应（Cillessen et al.，2018年），但与另一项先前的iMBI研究相反，该研究发现年龄较小可预测较大的影响（Zernicke等人，2016年）。我们的研究结果表明，无论年龄和教育水平如何，患者都可以从治疗中受益，考虑到现有的医疗保健差异，这是一个积极的发现。然而，正如我们的主要研究（Nissen et al.，2020年），较高的年龄与自然减员有关。因此，除了年龄和教育水平之外，在未来的研究中，还可以考虑计算机素养，以前发现计算机素养也与年龄较大和教育水平较低有关与治疗反应一样（Lepore等， 2019年）。此外，我们还探讨了患者特征与干预内容的相关性是否会影响治疗效果。在这里，我们发现自我同情与基线抑郁和焦虑症状呈负相关，并且更高水平的自我同情预测治疗后抑郁症状的改善较少。自我同情先前已 被 证 明 是 MBCT 变 化 的 机 制 ， 并 与 抑 郁 症 状 呈 负 相 关 （ Neff ，2009），这也是在本研究中发现的。自我同情作为结果反应的预测因子的研究结果可能是一种天花板效应的指示，即在基线处具有一定水平的自我同情的参与者在干预期间可能有较少的改进空间，因此受益较少，因为他们已经掌握了一种主要机制。与治疗前的自我同情相比，个体差异幸存者尽管抑郁和焦虑症状与正念三个方面的基线水平之间存在负相关：描述，不判断内心体验和有意识地行动，但正念的五个方面都不能预测抑郁的结果急诊室 Nissen等人互联网干预23（2021）1003658≤≥或焦虑的症状因此，该计划可能对具有高和低初始正念特征水平的幸存者有所帮助。最后，特别相关的是这个程序，从面对面的干预，以互联网提供的干预，我们测试的治疗效果的治疗联盟的意义。没有发现治疗联合预测结果反应，这与我们的假设和针对癌症患者的iMBCT的其他研究的发现相矛盾（Bisseling等人，2019年b）。然而，这与Bisseling et al.（2019b）描述的趋势一致，其中与面对面MBCT条件相比，治疗联合与iMBCT的结局反应相关性较低。对抑郁和焦虑的引导性互联网治疗计划的系统性回顾（Pihlaja等，2018）在六项纳入研究中仅三项研究中发现了较高水平的治疗联盟与积极治疗反应之间的关联，而治疗联盟通常被发现是面对面提供的个体心理治疗中治疗反应的预测因子（Horvath等人，2011年）。对我们的发现的一个可能的解释可能是，治疗联盟在一般的互联网递送治疗中是一个不太重要的预测因子（Andersson et al.，2012年）。也可能是一种本质上不同类型的治疗联盟在互联网提供的干预中建立，患者和治疗师之间很少或没有非结构化的互动，就像现在一样。程序. 如果是这样的话，就有必要重新评估这一不足-治疗联盟在因特网递送治疗中的作用的地位（Hadjistavropoulos等，2017年）。其他人已经发现，在互联网提供的治疗中的治疗师支持确实增加了结果，但不是作为直接的一般效果，而是通过调解患者参与和参与重要的治疗过程，这强调了理解治疗师在这些类型的干预中的作用的复杂性（Kaldo等人，2015年）。为什么治疗联盟在本研究中没有预测结果的另一种解释可能是，MBIs的变化机制一般来说更依赖于参与者的思维过程和