简评抑郁症患者进行在线心理干预的有效性

国际贸易研究中心第13期（2018）73对抑郁症患者进行简短的无指导在线心理干预的评价：一项包括探索性调节分析的Thies Lüdtkea，c，J.，Stefan Westermannb，Lilian K.布鲁克·C·普特Schneidera，Gerit Pfuhlc，d，Ste EscherenMoritzaa德国汉堡，汉堡-埃彭多夫大学医学中心精神病学和心理治疗系b瑞士伯尔尼伯尔尼大学临床心理学和心理治疗系c挪威特罗姆瑟北极大学心理学系d挪威特隆赫姆挪威科技大学心理学系A R T I C L E I N F O保留字：心理在线干预抑郁症行为激活认知重构A B S T R A C T背景：心理在线干预（POI）可以减少抑郁，但我们对影响其有效性的因素知之甚少。我们评估了一个新的，简短的POI抑郁症，并进行了探索性的主持人分析。方法：在这项在线试验（德国临床试验注册; DRKS 00011045）中，我们将参与者分配到常规治疗组（TAU;n= 67）或POI组（n=65）。首先，我们对参与者进行了随机化;后来，我们根据抑郁症的严重程度对参与者进行了分配，以对抗基线差异。无指导的POI在一个包含25个网页（包括智能手机应用程序）的单一模块中解决了行为激活和抑郁思维。我们在基线时进行了一次评估，四周后进行了一次后评估结果：在评估后，抑郁（p = 0.586），行为激活（p = 0.332）和功能失调的态度（p= 0.499）没有组间差异。当同时治疗（药物/心理治疗）保持不变/减少时，POI优于TAU（p = 0.031）。改变意愿较低（p=.030）或教育程度较高（p=.017）的POI参与者不太可能恶化（即，与TAU相比，抑郁症状增加。讨论：未达到目标样本量，自我报告测量结果，随机化失败。POI的内容可能过于有限。TAU参与者更常寻求的同时治疗减少了群体差异，应在未来的研究中予以考虑。简短的兴趣点可以防止受教育程度高的参与者或改变意愿低的参与者的抑郁症状恶化。1. 介绍尽管抑郁症有几种有效的治疗选择，但只有一部分人接受基于经验的治疗（Kazdin，2017; Kohn等人，2004年）。已经提出心理在线干预（POI）可以帮助缩小这种治疗差距（Kohn等人，2004年）。荟萃分析已经证实，POI在减少抑郁症状方面是有效的，对于未引导的POI产生小的效应（d = 0.25-0.36，Hedges' g = 0.27），对于引导的POI产生中等至大的效应（d = 0.58-0.78）（Karyotaki等人，2017年; Richards和Richardson，2012年; Sadamarha等人，2014年）。最近的一项Meta分析发现，共病焦虑和抑郁的干预（Pasarelu等人， 2017年）。虽然它们的有效性已经很好地确立，但在很大程度上仍然没有解决POI对谁有效，对谁无效，以及对谁有害。在这种情况下，可以在结果预测器之间进行区分（即，预测积极结果而与接受的治疗无关的变量）和调节因子（即，影响治疗是否优于对照条件的变量;参见Kraemer等人，2006年）。关于结果预测因素，据报道，女性以及受教育程度较高或不良态度较少的残疾人的结果更好（Donker等人，2013; Warmerdam等人，2013年）。基线抑郁严重程度作为结果预测因子的效果仍然不清楚，通讯作者：精神病学和心理治疗系，大学医学中心Hamburg-Eppendorf，Martinistraße 52，20246 Hamburg，Germany;心理学系，UiT挪威北极大学，Hansine Hansens veg 18，9019，Tromswehr，Norway。电子邮件地址：thies. uit.no（T. Lüdtke）。https://doi.org/10.1016/j.invent.2018.06.004接收日期：2018年2月14日;接收日期：2018年6月23日;接受日期：2018年6月25日Availableonline28June20182214-7829/©2018Authors.由ElsevierB.V. 这是一个不可操作的CC，它与CCBY-NC-NDLicense（http：//creativecommons.org/licenses/BY-NC-ND/4。0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表互联网干预杂志首页：www.elsevier.com/locate/invent国际贸易研究中心第13期（2018）73T. Lüdtke等人74p发现基线抑郁症是抑郁症更大改善的预测因子（Warmerdam等人，2013），而Sunderland et al. （2012）发现，高症状严重程度是低改善的预测因子。El Alaoui et al.（2016）研究了在自然环境中接受基于互联网的认知行为治疗（iCBT）的大型抑郁症患者队列，没有对照组。他们发现，坚持治疗，在接受治疗时全职工作，以及认为治疗是可信的，与更大的改善率和更低的治疗后抑郁症相关，如蒙哥马利抑郁量表自测（MADRS-S）所测量的。关于调节者，Button et al.（2012）对随机对照试验的数据进行了二次分析，发现高基线抑郁以及丧偶、离婚或与伴侣分居预示着4个月随访时Beck抑郁量表（BDI）测量的Terides et al.（2018）进行了调解而不是适度分析，发现增加使用认知行为治疗中传统教授的技能与iCBT治疗后症状减轻（患者健康问卷，一般化焦虑症-7项）和生活满意度增加（生活满意度量表）相关。到目前为止，对结果预测因子和调节因子的发现是初步的，因为它们源于单一的，往往动力不足的研究。相比之下，Karyotaki et al.（2017）使用个体参与者数据评估了自我指导iCBT的有效性，没有发现调节者。与改善的治疗结果的结果预测因子和调节因子相比，只有少数研究检查了POI的负面结果（Boettcher等人，2014; Rozental等人， 2014年）。关于主持人，最近的一项荟萃分析发现，基于可靠变化指数的症状显著恶化）在POI组中通常低于对照组（Ebert等人，2016年）。然而，当受教育程度低时，各组之间的恶化率不再不同，这表明受教育程度低可能是一个风险因素（Ebert等人，2016年）。关于结局预测因素，El Alaoui et al.（2016）发现精神药物使用史与改善较慢和治疗后抑郁较高相关。需要更多的研究来检查POI的积极和消极结果的调节剂（Ebert等人，2016; Rozental等人，2014; Schröder等人，2016年）。因此，在这项研究中，我们不仅评估了一个新开发的简短的POI抑郁症，但我们也进行了调节分析，以检测变量，在其有效性。本研究中评价的POI是作者新开发的。虽然包含几个模块的更广泛的POI已经被证明是有效的（Karyotaki等人，2017年），我们决定管理一个非常简短的POI来回答这个问题，如果一个集中的方法可以同样有效。我们的POI解决了行为激活和认知重建，这是认知行为抑郁治疗的两个核心方面，可以有效地减少面对面心理治疗中的抑郁症（Cuijpers等人，2013; Ekers等人，2014年）。我们的目标是（1）评估POI的有效性;（2）寻找治疗后抑郁评分的调节因素;及（3）确定评估前后抑郁症状恶化的调节因素。我们假设，与常规治疗相比，分配到POI将导致评估后抑郁评分较低，以及功能失调态度较少和行为激活评分较高。鉴于其探索性质，我们没有对调节剂分析进行先验假设。2. 方法这项预先注册的对照在线试验（德国临床试验注册中心; ID：DRKS00011045）已获得德国汉堡大学当地伦理委员会的批准。所有参与者在试验开始时在线提供电子知情同意书2.1. 试验设计患者被分配到简短的4周POI或TAU。对于两组，我们对同时治疗没有限制。因此，TAU可包括接受同期治疗的受试者，也可包括未接受任何治疗的受试者。参与者未设盲。使用Questback开发的在线调查程序“EFS调查“（EFS Fall 2016版），在基线和4周后评估结局指标。最初，我们将试验计划为平行组、个体随机化优效性试验，随机化比例为1：1。电子生成的随机化计划由Hamburg-Eppendorf大学医学中心生物统计学部门的统计学家提供。研究人员对随机化不设盲。在每个参与者完成基线评估后，我们检查是否符合任何排除标准，然后将参与者随机化 这通常在参与者完成基线评估后几天内完成。我们注意到在招募109名合格参与者（占预定目标样本量的73%）后，主要结局的基线差异。当时进行这项检查是因为我们必须手动检查数据，以排除报告诊断为精神病或双相情感障碍的参与者。很明显，随机化失败了;基线抑郁评分存在显著的组间差异（p= 0.027，η2= 0.043），POI组的抑郁症状更严重。由于抑郁是主要结局，因此我们决定将分配策略从随机化改为基于抑郁评分的分配。这是与初始方案的偏离。每当两个人完成基线评估时，我们检查他们的抑郁评分（PHQ-9），并将评分较高的参与者分配到TAU，将评分较低的参与者分配到POI。TAU参与者在完成后评估后可以访问POI。2.2. 招聘招聘完全在网上进行。在2016年9月1日至2017年6月24日期间，我们联系了一个数据库中的潜在参与者，其中包括参加过第一作者研究单位以前抑郁症研究的参与者和附近门诊诊所正在接受或等待抑郁症心理治疗的患者。所有来自数据库的潜在参与者均已知情同意通过电子邮件进行联系。个人有资格参加，如果他们（1）是18至80岁，（2）报告至少轻度抑郁症状（患者健康问卷评分> 4; Löwe等人，2004），（3）可以使用连接互联网的PC，（4）同意输入电子邮件地址以在整个研究期间接收信息。拥有智能手机并不是强制性的。排除标准为（1）精神病或双相情感障碍的诊断以及（2）BDI-2自杀项目评分为2分或更高表明的急性自杀倾向（该项目的预测价值，参见Green et al.，2015年）。如果参与者因自杀念头而被排除，我们为他们提供了紧急电话号码和网页，并与他们联系以提供帮助。所有测量均基于自我报告。图 1以流程图的形式描述了研究的时间表。2.3. 干预POI旨在传达行为激活技能，以及抑郁思维方式的纠正（“认知重建”）。行为激活组件采用Schaub等人。（2006），而认知重构基于抑郁症的元认知训练方法（D-MCT; Jelinek et al.，2015 a; Jelinek等人，2015年b）。POI包括有关抑郁症的心理教育信息，以及心理治疗策略。国际贸易研究中心第13期（2018）73T. Lüdtke等人75招生149人完成基线评估排除17例•1例因参与平行POI研究而被•5例因PHQ评分•2例因有自杀倾向被•5输入错误的电子邮件地址•3例报告诊断为双相情感障碍•1人报告未如实341人点击链接以获得进一步信息通过电子邮件联系了1956人（677名前参与者，1279名门诊患者）Fig. 1.招募、入组和分配流程图。这些工具包含复选框，文本框或下拉菜单，旨在帮助在实践中应用心理教育信息。POI由一个模块组成，该模块由25个网页组成。我们为操作系统“Android“和“Apple iOS“提供了智能手机应用程序例如，参与者可以使用智能手机应用程序来计划未来的激活活动，并在这些活动到期时设置提醒。POI是无指导的，这意味着我们没有联系使用干预措施的参与者来提供指导。不过，如果参与者通过电子邮件或电话联系我们，我们会回答他们的问题。此外，我们在POI组中的所有参与者接收到对POI的访问两周后向他们发送了一封提醒电子邮件，无论他们是否已经登录到POI组中，我们在其中提醒他们使用POI。我们没有为参与者提供有关如何使用POI或应用程序的说明我们只是简单地告诉他们，他们可以在下个月内随时随地使用POIPOI组的参与者可以在四周后继续使用POI。图图2示出了POI的网络浏览器屏幕截图，并且图3示出了POI的网络浏览器屏幕截图。 3显示了智能手机应用程序的三个屏幕截图。2.4. 措施患者健康问卷（PHQ-9; Löwe et al.，2004年）作为主要成果。该量表由9个项目组成，采用4点Likert量表，有效可靠（Löwe等人，2004;Martin等人，2006年）。对于某些调节分析，我们将PHQ-9评分从基线至评估后分为抑郁症状恶化（如果评分增加）与抑郁症状无恶化（如果评分降低或保持不变）。抑郁症行为激活量表（BADS; Fuhr等人，2016）测量抑郁症的行为激活水平，并作为次要结局。25项问卷由四个分量表组成“回避/沉思”、“工作/学校障碍”和“社交障碍”。内部一致性和重测信度是可接受的（Teismann等人，2016年）。一个18项版本的功能障碍性Atti- tudes量表（DAS 18-B; Rojas等人，2014年）实施，以衡量7点Likert量表的功能失调的态度。分数越高，越多的不正常的态度得到认可。DAS-18 B显示出良好的可靠性和有效性（Rojas等人，2014年）。罗德岛大学变化评估的“行动”分量表（URICA; Hasler等人， 2003年）被用来衡量参与者的意愿改变。它认为一个人的努力是积极改变自己的行为或环境（“我正在做一些事情来解决困扰我的问题”），并表现出非常好的内部一致性（Hasler等人，2003年）。对心理在线干预的态度问卷（APOI; Schröder等人，2015）在5分Likert量表上通过四个分量表（对风险的怀疑和感知、对有效性的信心、技术化威胁和匿名益处）衡量参与者对POI的接受程度。APOI显示出良好的内部一致性（Schröder等人， 2015年）。2.5. 统计分析我们使用SPSS 24 ®进行所有分析，但功效分析除外，功效分析使用G*Power 3.1版（Faul et al.，2009年）。为了比较基线时的组，我们进行了χ2和t检验。2.5.1. 功率分析先验地，我们基于先前的发现进行了功效分析，假设中等效应（f=0.25）（Jelinek等人，2015 b; Richards和Richardson，2012），1类错误率为0.05，把握度为0.80，损耗率为20%，因此目标样本量为150，在退出后达到120名参与者。功效分析仅用于满足目标1，即检验POI的有效性，未通过探索性调节分析（目标2）进行验证。67个分配给TAU分配给POI与TAU（n =132）已分析（n =67）已分析完整病例（n =54）分析已分析（n =65）已分析完整病例（n =49）54人完成后评估后评估49人完成后评估65个分配给POI（48人至少登录POI一次）分配国际贸易研究中心第13期（2018）73T. Lüdtke等人76图二. POI的屏幕截图，显示了通过PC上的互联网浏览器访问POI的25个网页中的第二个。在这个网页上，强调了感情、思想和行为的相互作用。此外，还提供了一个例子，说明在抑郁症中，情感、思想和行为是如何相互影响的。 恶性循环2.5.2. 主要结局：意向治疗、完成病例和符合方案分析在意向治疗（ITT）分析中，我们使用了多重插补（MI），其中20个插补用于解释脱落。基于MI，报告合并p值所有ANCOVA模型均包括相应结局的基线评分采用插补后评分的ITT分析包括所有132名参与者（TAU，n=67; POI，n=65），而完整病例分析包括103名参与者（TAU，n=54; POI，n=49）。2.5.3. 主持人分析缓和一词表明，效应的大小或方向取决于另一个变量，称为“缓和变量”。在回归方程中，效应的这种依赖性通过相互作用项来建模（Hayes，2013，p.211）。我们使用SPSS 24®插件PROCESS（Hayes，2013）来识别治疗结果的所有调节分析均将相应结局的基线评分作为协变量，将组作为因变量，将调节变量以及组和调节变量的相互作用作为额外协变量。PROCESS估计具有连续和二元结果的模型，但由于它需要完整的数据集，因此我们使用完整的案例而不是插补数据。 当调节变量为二进制时 ， 我 们 通 过 在 两 组 中 进 行 亚 组 分 析 （ 例 如 ， 低 学 历 （ HighEducation ） 。 我 们 报 告 了 基 于 5000 个 样 本 的 bootstrap 置 信 区 间（ULCI=置信区间的上限，LLCI=下限）。调节分析是探索性的而不校正多重比较。有18个调节因子和两个结果，抑郁症和抑郁症状恶化，总共有36个分析。3. 结果3.1. 保留和基线特征最终样本由132名参与者组成。基线特征和组差异如表1所示。3.2. 治疗依从性我们分析了日志文件，以得出使用强度的衡量标准。每当参与者点击“登录”、“下一页”、“保存页面”等时，POI将这些点击保存在日志文件中。2名参与者（3.1%）的日志文件数据不可用。在被分配到POI的人中，12人（18.5%）没有使用它。POI中的平均点击次数为71.79（SD=123.72）;中位数为44，这与通过POI工作一次所需的点击量相当。点击次数从0到916不等。作为使用强度的第二个衡量标准，我们统计了登录次数。平均登录次数为3.49（SD=4.14）;中位数为2，登录次数范围为0- 18。3.3. 治疗有效性：主要和次要结局为了解决我们研究的目标1（评估国际贸易研究中心第13期（2018）73T. Lüdtke等人77图三. 智能手机应用程序（f.l.t.r.）的屏幕截图。屏幕截图1显示了参与者如何设置一个计时器来提醒计划中的活动;在屏幕截图上2.参与者可以注意到可能会阻碍他们的障碍，并找到克服这些障碍的解决方案;在截图3上，参与者可以指出他们是否完成了活动以及他们之后的感受，他们还收到了一条鼓励信息（“干得好！”）。POI），我们分析了完整的病例、使用插补数据的治疗意向在PP分析中，我们排除了提供评估后数据但未登录POI至少一次的参与者（n=8）。主要和次要结局分析的结果见表2。评估后，任何结局均无显著的组间差异。如方法部分所述，在研究过程中，我们从随机化转换为基于基线抑郁严重程度的分配。为了排除分配的变化使结果产生偏差的可能性，我们仅使用随机分配的参与者（N=109; n（TAU）=55，n（POI）=54）而不是基于抑郁严重程度分配的参与者重复了主要分析。仅分析随机参与者对系数的方向或重要性没有影响。3.4. 非显著主要结果的事后等效性检验评估后PHQ-9评分的组间差异不显著，这可能意味着存在太小而无法达到显著性的现有组间差异，或者组间差异实际上为零。我们使用“双单侧检验“（TOST）来检验这一点（Lakens，2017）。 我们输入两组的完 整 病 例 PHQ-9 基 线 - 变 化 后 评 分 和 相 应 的 SD （ TAU ：M=1.44，SD=4.39，n=54; POI：M=1.92，SD=3.65，n=49），因为TOST电子表格需要t检验结果而不是ANCOVA结果。等效性界限是根据以下效应大小计算的：0.28（Cuijpers等人，2011年）。等效性检验（t（100，27）=0.82，p=.206）表明观察到的效应大小（d=0.012）不在等效范围内。因此，我们得出结论，数据既不支持组间差异，也不支持组间等效性。表1基线时的样本特征特征TAU（n=67）POI（n=65）统计人口统计年龄，平均值（SD）36.52（13.39）38.54（11.82）t（130）=0.916，p=.361性别（女性），比例（%）45/67（67.16）54/65（83.08）χ2（1）=4.456，p=.035教育（≥11岁），比例（%）49/67（73.13）43/65（66.15）χ2（1）=0.761，p=0.382就业或接受教育，比例（%）47/67（70.15）41/65（63.07）χ2（1）=0.743，p=0.389临床变量报告抑郁症诊断的比例（%）60/67（89.55）52/65（80.00）χ2（1）=2.342，p=0.126服用精神药物的比例（%）24/67（35.82）25/65（38.46）χ2（1）=0.137，p=0.934接受心理治疗的比例（%）30/67（44.78）33/65（50.77）χ2（1）=0.475，p=0.491完成评估前和评估后的比例（%）结果变量决议草案54/67（80.60）49/65（75.38）χ2（1）=0.523，p=0.470PHQ-9，平均值（SD）13.58（4.08）14.11（4.41）t（130）=0.712，p=0.478BADS，平均值（SD）68.04（19.57）64.98（20.52）t（130）=0.877，p=0.478DAS，平均值（SD）76.10（17.01）74.68（20.68）t（130）=0.434，p=0.665注. “ 心 理治 疗 ”包 括住 院 和门 诊 治疗 ;“ 报 告抑 郁 症诊 断 ”： 诊断 是 自我 报 告的 ， 未经 核 实。国际贸易研究中心第13期（2018）73T. Lüdtke等人表278pp调整后的平均值以及组间效应（ANCOVA）对主要和次要结局的影响。ppp注. Adj. =根据基线评分调整; ITT =意向治疗; MI =多重插补，PP =符合方案;我们报告了评估后基线调整的组平均值，因此，无SD可用;未调整的评估后评分如下：TAU（n = 54）：M = 11.89，SD = 5.64，POI（n = 49）：M = 12.69，SD = 5.29;对于多重插补数据，我们报告了SPSS 24®提供的汇总显著性。3.5. 探索性调节者和亚组分析我们检查了以下调节因素以解决研究的目标2，即确定治疗后抑郁评分的调节因素：年龄（以岁为单位），性别（男性vs.女性），教育（11岁vs.≥11岁），愿意改变，参与者在参加本研究前接受的心理治疗次数，目前正在接受的心理治疗与不是，参与者之前阅读的自助书籍数量，参与者之前使用的在线自助程序数量，治疗期望（单个Likert量表项目：“你期望自助程序有多成功？”），APOI总分和子量表评分，诊断次数，诊断为抑郁症（是vs. 无），和功能失调的态度此外，我们创建了一个二元变量，用于指示参与者是否开始或增加同步治疗表3以评估后4周的抑郁为结局的探索性调节分析结果（n= 103）。如果有折痕，变量被编码为0。在提供基线和评估后数据的103例受试者中，23例（22.3%）在基线和评估后之间开始或增加了合并治疗。从趋势上看，TAU组中更多的人增加了同时治疗（16/100）。抑郁症诊断0.230.82−4.255.36DAS总分−0.020.04− 0.410.69−0.10零点零七DAS性能评估-0.030. 08− 0.350.73−0.19零点一四其他人批准DAS-0.480.63−0.49零点三十同期治疗2.190.030.428.5354例; 29.6%）与POI组（7/49例; 14.3%）相比，χ2(1)=3.487，p=0.062。所有相互作用见表3。如表3所示，同时治疗和组分配的相互作用达到显著性。简单斜率不显著。 在亚组分析中，我们分别分析了未接受增加的同时治疗的参与者（n=80; n（TAU ）=38，n（POI）=42）和接受增加的同时治疗的参与者（n=23; n（TAU ）=16，n（POI）=7）。在同时接受恒定/减少治疗的 样 本 中 ， 组 的 效 果 显 著 有 利 于 POI 组 （ F （ 1 ） =4.097 ， p=0.046，η2=0.051）。在接受增加的同时治疗的参与者样本中，疗效不显著（F（1）= 1.200，p = 0.286，η2= 0.057）。因此，数据表明，如果除POI外的同步治疗保持不变或减少，则POI可能是有益的 我们进行了描述性分析，以更好地了解合并治疗组和不合并治疗组的差异 。 接 受 合 并 治 疗 的 患 者 年 龄 稍 小 （ M=35.43 ， SD=9.95 vs.M=38.28，SD=13.54），男性更多（39% vs. 19%），基线时抑郁程度更高（M=14.52，SD=3.65 vs. M=13.71，SD=4.14），但受教育程度相同（两组中，70%接受过合并治疗）。11年以上教育）。以抑郁症状恶化为结局的调节剂分析结果见表4（自基线至评估后抑郁评分增加）。在各组中，103名参与者中有29名（28.2%）恶化，POI组49名中有10名（20.4%），TAU组54名中有19名（35.2%），χ2（1）=2.773，p=0.096。对于低改变意愿（低于平均值1 SD），POI组抑郁症状恶化的概率低于TAU组（b =-2.023，SE = 0.804，p =0.012）。当改变的意愿很高时（高于平均值1个标准差），各组在以下方面没有差异：Notes. 改变意愿=罗德岛大学改变评估，行动子量表; APOI =对心理在线干预问卷的态度; DAS =功能障碍态度量表;模型包括基线PHQ-9作为协变量，评估后抑郁作为结局，组作为自变量，调节剂以及组和调节剂的相互作用作为额外协变量; LLCI=低水平bootstrap置信区间，ULCI=高水平。* <零点零五抑郁症状恶化的概率（b= 0.249，SE= 0.649，p= 0.702）。因此，只有当基线时改变意愿较低时，POI才能有效减少抑郁症状的恶化。此外，如果受教育程度高，POI组的抑郁症状恶化概率低于TAU组（b=-1.617，SE= 0.625，p= 0.010）。如果受教育程度低，则效果相反，尽管不显著（b= 0.894，SE= 0.853，p= 0.294）。这一发现得到了一项亚组分析的支持，该分析比较了低教育程度亚组（n = 31;n（低，TAU）= 15，n（低，POI）= 16）与高教育程度亚组（n= 72; n（高，TAU）= 39，n（高，POI）= 33）的疗效。在高学历亚组中，POI显著降低了抑郁症状恶化的风险（χ2（1）=7.444，p= 0.006），而在高学历亚组中，低学历组（χ2（1）=1.151，p=.283）。 我们再次亚组连续分析。受高等教育的参与者基线抑郁水平较低（M = 13.47，SD = 4.07 vs.M = 14.40 ， SD=4.54 ） ， 年 轻 （ M=36.40 ，SD=11.33 vs. M= 40.08，SD = 15.08），女性更常见（78% vs. 68%）。如前所述，所有调节剂分析均在完整病例样本中进行。事后，我们对插补数据集中的显著相互作用重复了调节分析，以检查结局指标TAU后（n=54）Adj. POI后（n=49）完整的案例分析ITT分析（MI）PP分析（n=95）PHQ-912.4012.03F（1，100）=0.207，p=0.586F（1，92）=0.068，p= 0.650，η2 =0.002p= 0.795，η2=0.001pBADS70.4976.91F（1，100）=2.838，p=0.332F（1，92）=2.613，p= 0.095，η2 =0.028p= 0.109，η2=0.028pDAS-18B70.4372.20F（1，100）=0.661，p=0.499F（1，92）=2.183，主持人相互作用SE不pLLCIULCI性1.092.060.530.60-2.995.18教育-2.311.78−1.300.20-5.841.22愿意改变0.250.151.660.10−0.050.55心理治疗次数−0.670.48-1.390.17−1.620.29接受心理治疗2.441.611.520.13−0.755.63自助书籍0.130.071.740.09−0.020.27治疗期望0.490.560.880.38-0.621.59APOI总分0.040.110.370.71−0.170.25APOI怀疑论和风险0.230.350.660.51−0.460.92APOI置信度0.310.380.800.42-0.451.07高效APOI技术−0.130.30-0.420.68−0.720.47在基线和评估后之间。如果心理治疗或药物治疗威胁开始，或者如果报告药物剂量增加，APOI匿名优势0.090.230.380.70−0.370.55变量编码为1。如果治疗保持不变，停止或停止-确诊数-0.440.68-0.650.52-1.790.91国际贸易研究中心第13期（2018）73T. Lüdtke等人79表4以抑郁症状恶化（二元）作为结局的探索性调节分析结果（n=103）。主持人相互作用SEzpLLCIULCI性0.101.310.070.94-2.472.66教育-2.511.05-2.380.02*-4.58-0.44愿意改变0.210.102.170.03*0.020.40心理治疗次数−0.000.25−0.010.99-0.500.49正在接受心理治疗1.410.961.470.14−0.473.29自助书籍0.050.051.050.29−0.040.14治疗期望0.120.310.390.70负0.490.73APOI总分−0.040.06-0.600.55−0.160.08APOI怀疑论和风险−0.130.14-0.940.35−0.400.14APOI对有效性的0.100.220.470.64−0.320.53APOI技术化威胁0.120.170.720.47−0.210.45APOI匿名优势−0.060.13−0.470.64−0.320.19确诊数−0.330.38-0.870.38-1.070.41抑郁症诊断20.3720,915.980.001.00− 40 974.241,014.94DAS总分0.000.020.110.92−0.050.05DAS性能评估0.000.050.080.93-0.09毫米0.10DAS由其他人0.030.110.290.77−0.180.25同时治疗过程1.391.171.180.24-0.913.68Notes.改变意愿=罗德岛大学改变评估，行动子量表; APOI=对心理在线干预问卷的态度; DAS=功能障碍态度量表;模型包括基线PHQ-9作为协变量，抑郁症状恶化（PHQ-9增加vs.相等/较低评分）作为结局，组作为自变量，调节因子以及组和调节因子的相互作用作为额外协变量; LLCI=较低水平bootstrap置信区间，ULCI=较高水平。* <零点零五结果相似。我们使用SPSS 24®中的回归命令对相互作用进行建模，因为它提供了所有插补数据集的合并p值。在插补数据集中，合并治疗对治疗后抑郁的影响仍然显著（p=.03）;教育（p=.07）和改变意愿（p=.09）对抑郁症状恶化的影响仅达到趋势显著性。3.6. 参与者对POI和应用程序的满意度表5描述了参与者对POI和智能手机应用程序的满意度。4. 讨论我们测试了基于POI的简短认知行为疗法在减少抑郁（PHQ-9，主要结局）和功能失调态度（DAS-18 B，次要结局）以及增加行为激活（BADS，次要结局）方面的有效性。在评估后4周，POI在这些结局中的任何一个方面均不显著优于TAU。 事后检验表明，POI和TAU条件之间的抑郁变化评分无统计学等效性。 我们的结果有些出乎意料，因为元分析发现，无指导的在线干预对控制病情更有效（Karyotaki et al.，2017年）。与其他在线干预措施相比，我们的POI非常简短和有针对性，表5参与者对POI和智能手机应用程序的评价POI“你怎么评价质量？”“非常好“（3.1% ）、“良好“（65.6% ）、 “不太好“（28.1% ）、 “不好“（3.1% ）“得到你想要的治疗了吗？”“绝 对 是 “ （ 12 . 5 % ） 、 “ 是 ， 大 部 分 “ （ 50 . 0 % ） 、 “ 不 是 真 的 “ （ 34 . 4 % ） 、 “ 绝 对 不 是“ （ 3. 1 % ）“POI是否满足您的需求？”“我的所有需求”（0% ），“我的大部分需求”（34.4% ），“只有我的一些需求”（43.8% ），“没有满足我的需求”（21.9% ）“你会推荐吗？”“肯定是”（31.3%）、“可能是”（46.9%）、“可能不是”（15.6%）、“肯定不是”（6.3%）“你对它提供的帮助有多满意？”“非常满意”（3.4%）、“大部分满意”（62.1%）、“有点不满”（34.5%）、“非常不满”（0%的百分比）“它是否帮助你以更适当的方式处理你的问题？”“yes,“你，你。“非常满意”（0%）、“大部分满意”（60.0%）、“有点不满”（36.7%）、“非常不满”(3.3%）.“你会再次使用POI吗？”“肯定是”（10.0%）、“可能是”（53.3%）、“可能不是”（33.3%）、“肯定不是”（3.3%）App“你怎么评价质量？”“非 常 好 “ （ 5. 6 % ） 、 “ 良 好 “ （ 50 . 0 % ） 、 “ 不 太 好 “ （ 22 . 2 % ） 、 “ 不 好 “ （ 22 . 2 % ）“得到你想要的治疗了吗？”“绝 对 是 “ （ 1 5 . 8 % ） 、 “ 是 ， 大 部 分 “ （ 2 1 . 1 % ） 、 “ 不 是 真 的 “ （ 4 7 . 4 % ） 、 “ 绝 对 不 是“ （ 1 5 . 8 % ）“这款APP满足你的需求了吗？”“我的所有需求”（5.6%），“我的大部分需求”（16.7%），“我的一些需求”（33.3%），“没有满足我的需求”（44.4%）“你会推荐吗？”“肯定”（27.8%）、“可能”（22.2%）、“可能”（44.4%）、“肯定”（5.6%）“你对它提供的帮助有多满意？”“非常满意”（5.9%）、“大部分满意”（41.2%）、“有点不满”（41.2%）、“非常不满”(11.8%）“它是否帮助你以更适当的方式处理你的问题？”“yes,“总的来说，你对应用程序的满意度如何？”“非常满意”（5.9%）、“大部分满意”（29.4%）、“有点不满”（41.2%）、“非常不满”(23.5%）.“你还会用这个APP吗？”“肯定”（11.8%）、“可能”（35.3%）、“可能”（29.4%）、“肯定”（23.5%）国际贸易研究中心第13期（2018）73T. Lüdtke等人80也许可以解释群体差异的缺失我们的POI仅包括行为激活和认知重建技术。相比之下，Karyotaki et al. （2017）由例如7个（Clarke et al.，2005），8（Spek等人， 2007）或10（Meyer等人，2009）模块/会议解决多个抑郁症相关的-pics。也许干预的治疗策略的程度决定了它的成功。然而，有趣的是，关于由许多模块组成的干预是否优于包含较少模块的干预，荟萃分析尚未得出结论（Pasarelu等人，2017;Richards和Richardson，2012）。我们的空结果的另一个解释可能是POI的质量很差，它不满足参与者的需求。与会者的评价表明，他们对POI的质量感到例如，《执行计划》显然只是部分地解决了相关问题，因为没有一个参与者表示它完全满足了他们的需要。在目前的形式下，POI并没有充分涵盖参与者期望从抑郁症在线干预中获得的主题 应彻底修订POI，例如增加关于“担忧”、“正念”、“睡眠”等的进一步模块，包括其他的兴趣点另一个没有效果的可能原因可能是我们的再交叉策略：Karyotaki etal. （2017年）包括四个负面（有利于控制条件）或非常小的无意义的研究结果（Hedges'g0.1）。<在这四项研究中，有两项是在初级保健环境中进行的（de Graaf等人， 2009; Gilbody等人，2015年）。相比之下，其余12项重要研究中只有两项部分招募来自初级保健机构（其余12项研究的Hedges' g>0.25）。可能，我们从门诊招募可能导致了一个相当有效的TAU控制条件。结合弱POI，这种强TAU可能导致不存在的群体冲突。有人可能会说，我们的第二种招