自我指导在线课程的可接受性与参与度的预测因素：一项针对抑郁和焦虑的随机对照试验

互联网干预25（2021）100400自我指导在线课程的可接受性和参与度的预测因素抑郁和焦虑☆AmeliaGulliver a，*，Alison L. Calear a，Matthew Sunderland b，Frances Kay-Lambkin c，路易丝·M作者声明：John A. 巴特勒姆aa澳大利亚国立大学人口健康研究学院心理健康研究中心，63 Eggplane Rd，Acton，Canberra，ACT 2601 Australiab悉尼大学玛蒂尔达心理健康和药物使用研究中心，6楼，Jane Foss Russell Building，G02，Camperdown NSW 2006，澳大利亚c纽卡斯尔大学大脑和心理健康优先研究中心，McAuley中心，大学路，Callaghan，NSW 2308，澳大利亚A R T I C L EI N FO保留字：心理健康教育互联网促进参与干预。A B S T R A C T背景：对自我指导在线课程的参与度低，限制了这些课程为轻度至中度抑郁和焦虑提供有效和低成本治疗的潜力。确定提高自我引导在线计划的吸收和遵守的因素可能有助于制定有针对性的实施策略，以增加社区对这些计划的参与。本研究的目的是利用一项随机对照试验的数据，自我引导的在线程序抑郁和焦虑，确定预测的可接受性，基于互联网的心理节目，并参与（吸收和坚持）与在线程序测试中的试验方法：共有556名抑郁或焦虑症状升高的社区成员通过社交媒体招募到一项三臂随机对照试验的两种活动条件中。这项试验测试了为期7周的抑郁和焦虑自我指导在线计划myCompass 2的有效性，该计划在有或没有参与促进干预的情况下提供。对网络心理咨询项目的接受度（访问至少一个治疗模块）、依从性（完成模块）和可接受性（接受和使用技术的统一理论，UTAUT量表）进行了预测，包括人口统计学、心理健康状况、求助态度、耻辱感、网络心理咨询项目的可接受性和个性因素。结果：Logistic回归分析显示，高水平的肥胖（OR=1.06，p=0.026，95%CI=1.01~=1.03- 1.16）预测更大的吸收，而未能完成一个模块的预测较低水平的可接受性（OR = 0.88，p = 0.027，95% CI = 0.78 - 0.99）。 线性回归显示，较高水平的宜人性（t=4.66，p 0.001<），较低水平的耻辱（t=-2.28，p= 0.023）和更积极的求助态度（t = 2.05，p = 0.041）预测较高的可接受态度。讨论：基于互联网的心理计划的可接受性被确定为增加myCompass 2计划的吸收和坚持的一个因素。努力提高这些计划的可接受性可能会改善社区对这些计划的参与。在考虑自我引导互联网干预的适当受众时，考虑人格特征和临床特征也可能是有用的。1. 介绍抑郁和焦虑是高患病率的疾病，相当大的全球疾病负担（Kessler和Bromet，2013; Lim等人，2018;Baxter等人，2012年）。然而，许多患有这些疾病的人不寻求专业帮助（Burgess等人， 2009年）。广泛缩写：AFI，接受-促进干预; ESTA，参与促进干预。☆ 澳大利亚新西兰临床试验注册中心（ANZCTR）ACTRN12618001565235。* 通讯作者：澳大利亚国立大学人口健康研究学院心理健康研究中心，63 Eggplane Rd，Acton，Canberra，ACT 2601 Australia。电子邮件地址：amelia. anu.edu.au（A.格列佛）。https://doi.org/10.1016/j.invent.2021.100400接收日期：2021年3月11日;接收日期：2021年4月28日;接受日期：2021年4月29日2021年5月5日网上发售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/inventA. Gulliver等人互联网干预25（2021）1004002+在社区中提供基于证据的、低强度的、自我引导的在线心理健康计划被提议作为一种潜在的方法，以改善那些可能不寻求治疗的人获得治疗的机会（Karyotaki等人，2017; Batterham等人，2015年）。这些程序已经显示出使用与通过面对面护理提供的治疗类似的治疗来预防或治疗抑郁症和焦虑症（Karyotaki等人，2017年，Batterham等人，2015年）。重要的是，在线程序的作用在公共卫生危机期间可能更加重要，例如流行病（Moreno et al.，2020年），因为他们提供了一个基于证据的替代时，面对面的护理可能无法访问。 然而，尽管这些程序的有效性及其在社区中的可用性，但许多用户并不充分地坚持它们以获得治疗益处（Christensen等人，2009年）。自我指导的电子心理健康项目的研究试验也经常受到坚持性差的困扰。例如，对计算机提供的认知行为疗法（CBT）的系统性回顾发现，只有一半（56%）的用户完成了完整的程序，而使用指导版本的用户则为65%，面对面的用户为85%（Waller和Gilbody，2009）。缺乏研究吸收率（即最初访问或开始计划）的研究;然而，Healey等人（2017）的一项研究报告了152，933例独特的登记率为49%（74，233例登记）访问者在6个月的时间内，2015.对自我指导计划的吸收和坚持不佳的原因是复杂的。 Batterhamet al. （2008）检查一系列心理健康状况的自我引导在线干预发现几个因素与依从性相关，包括女性性别、较高的治疗期望、有足够的时间、干预内容是可取的，以及感觉好像干预背后有一个人（例如，包括创作者的照片对于专门针对抑郁症和焦虑症的自我指导在线程序，先前的研究已经报道，基线时较低的症状（Christensen等人，2009; Farrer 等 人 ， 2014 ） ， 年 龄 较 小 ， 心 理 治 疗 知 识 较 差（Christensen等人， 2009）、男性、低教育程度和共病焦虑症状（Karyotaki et al.，2015）预测成年人的依从性更高。然而，当在临床试验的背景之外的自然环境中测量时，不同的因素已经出现为对依从性的预测，例如抑郁和焦虑的更高症状严重性、更高的功能失调性思维、更年轻的年龄、更高的教育、女性性别和心理健康专业人员对该计划的推荐（Batterham等人，2008年）。目前尚不清楚这些差异是否或为什么会存在于研究和自然环境之间。一些可能的解释包括方法上的差异（例如，不同遵守或吸收的定义和衡量标准），干预，或目标人群和交付环境的差异，这也可能影响对治疗结果的预期（Batterham等人， 2008年）。不遵守的原因可能被认为是负面的（例如，没有获得益处），中性（例如，没有察觉到需要）或积极的（例如，在没有完成全部干预的情况下获得足够的益处）（Davis和Addis，1999; Batterham等人，2008;Christensen 等 人 ， 2009; Donkin 等 人 ， 2011; Donkin 和 Glozier ，2012）。当考虑到没有临床医生推荐或支持使用这些程序的基于社区的用户时，存在进一步的复杂性。这样的不确定性可能会通过不同的途径遇到干预，例如感知对支持的需求并使用搜索引擎或程序目录，响应广告，接收来自家人或朋友的推荐，或者仅仅出于好奇心尝试干预（例如，（Bennett和Glasgow，2009年，Coulson等人，2016，Donkin和Glozier，2012））。低依从性可能会产生不同的影响，具体取决于用户的需求和期望以及不依从的原因。在一小部分有动机的使用者中产生临床上显著的变化可能具有重要的公共健康影响（Batterham等人，2021年）。然而，早期干预退出可能与临床获益减少相关，因此，确定最不可能坚持使用的用户的特征很重要，这有助于更好地确定目标和设计此类干预措施。对吸收的预测因素的研究相对较少，特别是在一般社区环境中。Cil-lessee等人的一项研究。（2020）研究了治疗师支持的在线正念干预对癌症患者心理困扰的影响，发现吸收和坚持都是由性格特征预测的。一项类似的研究（Beatty等人，2017年）对癌症患者的CBT计划进行了检查，结果显示，年龄较小也可能与更大的吸收有关。对智能手机应用程序（应用程序）的审查表明，有26个不同的因素影响了应用程序的使用和参与;与使用相关的因素包括个人推荐，对应用程序的认识以及低成本的可用性（Szinay等人， 2020年）。在线心理健康项目的可接受性也被认为是一个促进参与这些项目的因素。接受-促进干预（AFIs）是专门设计的简短信息包，旨在提高可接受性，从而提高在线计划的后续参与度（Ebert et al.，2015年）。先前的AFI随机对照试验已经证明了慢性疼痛患者的接受态度的增加（Baumeister等人， 2015）、糖尿病（Baumeister等人， 2014）和抑郁症（Ebert et al.， 2015年）。下一代的这些，所谓的参与促进干预（EFIs），目标是改善实际的参与（吸收和遵守）行为，除了可接受的态度。它们对参与的影响尚未得到证实（Karyotaki等人， 2015年）。目前的研究涉及的影响因素参与，我们将其定义为对基于互联网的心理项目的吸收和坚持，以及接受能力，这两个条件来自先前进行的增强参与与心理社会干预（EEPI）随机对照试验（Bat-terham等人，提交）。EEPI试验比较了单独的在线程序和自我指导在线程序的递送，并且不能证明对于具有轻度至中度抑郁和/或焦虑症状的参与者，在增加对在线程序的摄取或坚持方面的效果（Batterham等人，提交）。参与者在两个活跃的条件下的试验都与干预低参与，只有37.8%访问至少一个模块（摄取）和22.3%完成至少一个模块（坚持）。然而，识别那些发现在线程序更容易接受的人的特征，并且更有可能使用它们，可以导致制定策略来提高这些程序的参与度。1.1. 目的本研究旨在确定哪些因素与抑郁和焦虑自我引导在线计划试验背景下的干预吸收和坚持相关，以及试验参与者对基于互联网的心理计划的接受能力。虽然这项研究在很大程度上是探索性的，但我们预计参与度较低与年龄较小、男性和症状不严重有关。2. 方法2.1. 试验设计这项研究是一项随机对照试验，有三个条件来测试自我指导和自我指导在线程序myCompass 2的独立功效。这些条件是（1）myCompass 2干扰，（2）myCompass 2（单独），和（3）注意力控制条件。 该方法描 述 如 下 ， 先 前 在 该 试 验 的 主 要 结 果 论 文 中 提 供 了 额 外 的 细 节（Batterham等人，提交）。这项研究的伦理批准是由澳大利亚人提供的。A. Gulliver等人互联网干预25（2021）1004003+++==+=+=-国立大学人类研究伦理委员会（ANU HREC方案编号2018/257），并对试 验 进 行 了 前 瞻 性 注 册 （ 澳 大 利 亚 新 西 兰 临 床 试 验 注 册 中 心（ANZCTR）ACTRN 12618001565235）。2.2. 程序2.2.1. 招聘我们于2019年1月至3月期间通过社交网络Facebook和Instagram上的广告从普通社区招募参与者。在线节目经常直接面向消费者销售，因此我们使用社交媒体来保持试验的生态有效性，并针对广泛的社区。付费广告包括自然图像（例如，树木，瀑布）和一个标语，问：““ 想了解更多关于你的心理健康？现在完成一项调查和7周的在线计划“。社区成员有资格参加试验，如果他们1）没有预先使用myCompass在线程序，2）目前没有接受心理治疗，3）在过去一个月内没有制定自杀计划，4）没有被诊断患有精神病或双相情感障碍，5）年龄在18岁或以上，6）目前居住在澳大利亚，7）报告当前症状为轻度至中度抑郁（PHQ-9）或焦虑（GAD-7）的范围（评分5-14）。所有措施说明如下。如研究方案（Batterham等人，2019），我们要求每个条件至少有231名参与者，以满足我们主要假设的功效要求。我们继续招募超出这一目标的男性参与者，以增加较低数量的男性参与者，这在在线心理健康试验研究中很常见（Thornton等人，2016年），通过使用针对男性的广告。点击广告的参与者被带到一个信息页面，他们阅读，然后表明他们同意参加，如果有资格。邀请完成筛选措施并符合上述合格标准的受试者提供电子邮件地址和密码以参与试验。那些被筛选为不合格的人被引导到一个页面，感谢他们的兴趣，并提供了相关的心理健康资源列表。任何支持PHQ-9自杀筛查项目的潜在参与者都得到了一个提示，鼓励他们在有立即伤害风险的情况下致电生命线、自杀回电服务或紧急服务。2.2.2. 设盲和随机分组通过使用澳大利亚悉尼黑狗研究所的数字基础设施嵌入到试验门户网站中的计算机化随机化算法，将参与者随机分配到三种条件之一。该试验是双盲的;参与者没有被告知哪种条件预计是有效的。参与者收到的信息是，他们将被随机分配到三个在线项目中的一个：（1）挑战无益想法和错误的策略（myCompass 2），（2）关于在线干预和计划的教育（MyCompass 2），或（3）一般健康和生活方式信息（注意力控制）。评估也是设盲的，因为它们是自我报告的;分析也是设盲的，因为进行分析的统计学家在进行分析时不知道疾病的身份。随机分组根据一般心理困扰进行分层症状严重性（如通过DQ 5测量的（Batterham等， 2016）在预测试分数5-13与 14-25岁）、年龄（18-45岁与46年龄）和性别（女性/男性）（排列区组随机化，区组大小为6，每个阶层），以确保平衡的条件。宁愿不回答和“其他r”被归类为预期较小的组（即，男性，年龄56岁）进行分层。该门户网站还使我们能够自动收集在线使用数据，用于所有通信。允许我们收集参与者对其指定计划的吸收和使用（遵守）的客观数据。分配到 MyCompass 2条件 （条件 1 和 （2）， 使用 相同的当自动重定向到myCompass 2程序时，请输入登录该程序的用户名和密码2.2.3. 数据收集使用他们选择的电子邮件和密码，参与者能够 在7周的时间内，只要他们愿意，就可以随时访问他们分配的程序。每周自动提醒电子邮件鼓励参与者参与分配的干预（myCompass 2/注意力控制网站）。他们还收到了电子邮件，以完成测试后（7周）和后续（6个月）调查。完成构成当前研究数据的基线调查没有任何动机。然而，所有条件下的参与者都收到了小的奖励（在线（e-）礼品卡），用于完成帖子（15澳元）和后续（25澳元）调查。获得奖励并不取决于参与正在试验的干预措施。2.2.4. 参与者本研究的参与者是随机分配到两种干预条件（N565）的参与者，这两种干预条件是1）MyCompass 2程序，或2）单独使用MyCompass 2程序，并且具有我们纳入分析的变量的完整数据（N 556）。接受对照条件的参与者（n287）从当前分析中排除。2.3. 干预措施2.3.1. 促动干预（英语：Facilitation-facilitation intervention）该计划是一个简短的点击线性网页系列，参与者在开始myCompass 2计划之前，在MyCompass 2条件下查看。它包括大约5分钟的书面和视听内容，包括有关参与者抑郁和焦虑症状水平的定制反馈（基于基线时的PHQ-9和GAD-7评分），参与在线计划的益处的书面描述，有关在线心理健康计划的有效性、内容和所涉时间承诺及其数据安全性的信息，最后，在一个1分钟的视频中呈现了两个推荐，概述了在线心理健康计划的好处，以提供信息和规范在线自我指导治疗干预。内容是由理论所告知的，该理论探讨了社会规范在在线心理健康计划的可接受性中的作用（Ajzen，1991; Ebert等人，2015; Venkatesh等人，2003年）。一篇描述使用参与式设计创建数据库的论文（Gulliver等人，2020年）和主要成果文件（Batterham 例如，（已提交）请提供关于该战略及其发展的进一步资料。2.3.2. myCompass2.myCompass 2程序是一个免费的，私人的，可在各种平台上访问（手机，平板电脑，电脑），完全自动化和互动的自我指导（没有治疗师的帮助）程序，适用于有轻度至中度压力，焦虑和/或抑郁症状的人在以前的社区研究中，原始的myCompass自我指导计划已被证明可以减少抑郁和焦虑的症状（n 89; n 720）（Clarke et al.， 2016;Proudfoot等人， 2013年）。我们用于当前研究的程序是myCompass的 更 新 版 本 ， 我 们 命 名 为 myCompass2 （ 参 见https://www.mycompass.org.au/）。出乎意 料的是， 在我们 的试验中 ，形成 了当前研 究的基础（Batterham等人，提交），我们发现低吸收（37.8%访问至少一个模块）和坚持（22.3%完成至少一个模块）的myCompass 2程序。 我们对此提出了几个原因（Batterham等人，提交），包括一个实际问题，这意味着参与者不能自动登录到该计划，这可能导致较低的吸收-也有可能是由于计划与需求之间的不匹配而对依从性产生了负面影响。参与者， 为 举例来说， 的 特性 的 的 样品（轻度-A. Gulliver等人互联网干预25（2021）1004004+=====--=中度症状）和/或试验的完全在线性质（缺乏直接的人工支持）。我们也没有发现myCompass 2程序改善抑郁或焦虑症状的疗效。这种无效结果的原因尚不清楚，因为该程序与原始myCompass程序高度相似（Proudfoot等人， 2013），尽管低依从性可能影响了我们在本研究中找到该计划有效性证据的能力（Batterham et al.，提交）。myCompass 2程序的设计是量身定制的，通过筛选用户，然后将他们引导到最合适的内容。原始程序和更新程序的临床方法相同;但是，myCompass 2程序在以下关键领域从原始myCompass升级：1）用户注册更快，更容易，2）更全面的用户仪表板，具有更多个性化选项，3）清晰显示和更容易导航模块，最后，4）更多全面的症状跟踪器，更容易为用户个性化。myCompass2程序包含14个模块（每个模块30- 45分钟），该模块的内容是基于CBT，解决问题的治疗，人际心理治疗和积极心理学。这些模块提供核心跨诊断CBT（7个模块），针对与心理健康有关的具体问题的内容（7个模块，例如，睡眠）。互动测验提供对想法、感觉和行为的实时自我监测，并且该程序还提供提醒、反馈、事实以及通过SMS或电子邮件根据用户偏好递送的2.4. 措施2.4.1. 人口统计信息评估了以下人口统计学特征并将其纳入当前研究：性别（男性/女性/其他）、年龄（18年）、教育水平（高中或以下、证书/文凭、学士学位、研究生学位/文凭）。评估了其他人口统计学信息（例如，就业状况，区域）参见（Batterham等人，已提交），但未纳入本文，因为预计它们不会影响当前研究分析中的结局变量。2.4.2. 诊断和治疗如果参与者在他们的生活中曾经有过两个项目，精神障碍诊断; 2）心理治疗。第一个问题是严重抑郁症、广泛性焦虑症）（是/否/不愿回答），以及未列出的任何其他疾病的开放式方框。第二个问题是 与心理学家、精神病学家、辅导员、心理健康护士，全科医生等）？“（是/否/不愿回答）。2.4.3. 自杀意念精神病症状频率量表（PSF）（Lindelow等人， 1997））被用于测量自杀意念。 该项目询问受访者是否“想过自杀？“在过去6个月内（是/否）。完整的PSF显示出良好的内部可靠性和有效性（Lindelow等人， 1997年）。2.4.4. 抑郁症状我们使用PHQ-9（Spitzer等人，1999年）筛选纳入试验，并评估抑郁症状。PHQ-9包括9个项目，测量过去2周内重度抑郁症受访者按4分制对项目进行（0=根本没有到3=几乎每天）。对每个项目的得分进行求和，生成总体严重性得分（潜在范围0PHQ-9证明了在临床和一般人群样品中检测重性抑郁症的良好灵敏度和特异性（Kroenke等人，2010年）。基线时使用Cronbach α的内部可靠性为0.42（n556）。然而，在目前的研究中，只有症状包括PHQ-9和GAD-7的5-14分当参与者的分数落在限制范围内时是不可靠的（Fife等人，2012年）。测试后PHQ-9的α为0.86（n158）。2.4.5. 焦虑症状GAD-7用于测量焦虑症状。它由对应于广泛性焦虑症（GAD）的DSM-IV标准的七个项目组成（Spitzer等人， 2006年）。与PHQ-9类似，受访者以4分制对项目进行评分（0=根本没有到3=几乎每天）;将每个项目的得分相加以产生总分（范围0分数越高表示症状越严重。GAD-7在一般人群样本中具有良好的心理测量特性，并且与临床诊断相比高度准确（Kroenke et al.，2010; Lowe等人，2008年）。基线时，当前研究α为0.76（n556），尽管如上所述，这可能不是可靠的估计值。阿尔法是0.89在测试后（n=158）。2.4.6. 一般心理困扰痛苦问卷-5 [DQ 5，（Batterham等人，2016）]被用来评估一般心理困扰，并对参与者进行分层随机化时，使用≥14的病例发现临界点（较低痛苦=514- 25）（Batterham等人， 2016年）。这项措施包括五个项目，评估一系列痛苦过去30天的情况、想法和感受，采用5分Likert类型量表（1从来没有，2很少，3有时，4很多时候，5始终如此）。项目得分相加，总分范围从5到25，分数越高表示一般心理困扰的严重程度越高。在以前的研究中，DQ 5显示出较高的内部一致性和外部效度（Batterham等人，2016; Batterham等人，2018年）。尽管抑郁和焦虑症状的范围有限，但在基线时，当前研究样本中的DQ 5 α为0.732.4.7. 网络心理学课程参与者对基于互联网的节目的可接受性的看法是使用Ebert等人的项目测量的。（2015），基于接受和使用技术的统一理论（UTAUT）。每一项都以5分制评分，从完全不同意（1）到完全同意（5）然后相加得出总分（范围4-20）;分数越高表明对基于互联网的节目的接受度越向参与者提供描述-“基于互联网的干预涉及自助心理治疗，以治疗或预防通过互联网或使用应用程序提供的心理健康症状“，然后要求参与者回答以下项目，例如，“如果我患有心理压力，例如情绪低落，失去兴趣和精力下降，睡眠问题，沉思，失去生活乐趣......我可以想象尝试基于互联网的心理健康问题干预。 总分范围从4到20，并且量表具有可接受的内部一致性（Ebert等人，2015年）。当前研究的α在基线时为0.81。2.4.8. 脱离角色的脱离角色的天数（完全和部分）通过两个项目来衡量;第一个评估脱离角色的天数焦虑）？第二个评估的是部分脱离角色的日子“除了这些日子，在过去的30天里，有多少天你能够工作、学习或管理你的日常活动，但因为情绪问题而不得不减少你所做的事情或没有像往常一样做那么多事情？“A. Gulliver等人互联网干预25（2021）1004005===-====+==+==2.4.9. 抑郁症污名抑郁症污名量表[DSS（Griffiths等人，[2006]被用来评估对抑郁症的污名化态度。受访者被要求使用5分制的李克特量表（非常不同意0，非常同意4）来表明他们对9种关于抑郁症的陈述的同意程度。得分相加，总量表得分从0到36，得分越高表明个人耻辱感水平越高关于抑郁症。 例如，“抑郁症患者如果愿意，可以很快摆脱抑郁症”和“抑郁症不是真正的医学疾病”。 DSS已经证明了良好的内部一致性和有效性（Griffiths等人， 2006年）。目前的研究阿尔法为决策支持系统，基线为0.77。2.4.10. 求助态度寻求专业心理治疗的态度进行了评估，使用更新的语言和措辞（Calear例如，2014）从寻求专业心理帮助的态度量表的简短形式[ATSPPH-SF（Fischer和Farina，1995）]。该量表上的反向评分项目在单一因素上加载得不太好;因此，从原始量表中删除这些项目，保留其余5个项目（项目1，3，5，6，7）。五个项目中的每一个都要求受访者使用4分制的李克特量表（不同意0，同意3）对他们对心理治疗的5项简略量表的得分范围为0 - 15，得分越高，表明对寻求专业帮助的态度越积极。专业帮助一个示例项目包括“如果我有个人或情感问题，我要做的第一件事就是寻求专业帮助“。最初的10项量表先前已经显示出良好的心理测量特性（Fischer和Farina，1995; Elhai等人，2008; Calear等人，2014年）的报告。基线时5项量表的当前研究α为0.722.4.11. 人格使用Mini-IPIP测量人格特征，Mini-IPIP是更大的国际人格项目库[IPIP，（Donnellan等人，2006）]。Mini-IPIP量表包括4个项目，每个项目评估五大人格特质之一E X transversion（示例项目：“我是部分y的生命“），可接受性（例如，“我同情别人的感受“），尽责性（例如，“我马上就能完成家务“），神经质（例如，“我经常情绪波动“）和智力/想象力/开放性（例如，“我有一个生动的比喻”）。受访者被要求对每个项目对他们个人的描述程度进行评分，评分范围从非常不准确到(1)非常准确（5）。将每个项目的得分相加，得出每个分量表的总分，范围为0 - 20。Mini-IPIP已经证明了良好的可靠性和有效性（Donnellan等人，2006年）。Mini-IPIP的可接受α低于全刻度，约为0.60或更高（Donnellan等人，2006年）。在当前的研究中，α分数如下：EX转换（0.79），宜人性（0.74），尽责性（0.66），神经质（0.59）和智力/想象力/开放性（0.75）。2.5. 分析虽然有不同的方法来衡量网络干预的接受，坚持和可接受性的概念，但在这项研究中，基于互联网的心理课程的可接受性是使用UTAUT测量的，接受定义为访问至少一个治疗，程序的peutic模块（0个模块/1-myCompass 2在7周干预期间（0个模块/1个模块/2- 14个模块）。我们选择模块完成，因为它捕获了接收到的治疗内容的剂量进行了三项独立的分析，以确定吸收（访问至少一个治疗模块的程序），坚持（模块完成），并接受基于互联网的心理计划（UTAUT）的重要预测因素。分析数据使用SPSS 26.0 for Windows（IBM Corp）。使用调整后的模型进行逻辑回归，以确定重要的预测摄取。使用多项逻辑回归评估依从性的重要预测因素。最后，线性回归评估的预测因素的接受基于互联网的心理节目。3. 结果3.1. 参与者表1列出了当前研究样本的人口统计学和基线特征（因变量）以及摄取和依从性数据（因变量）。网络心理咨询的可接受性是一个既独立又依赖的变量。对于整个试验，共有858名参与者合格，随机选择三种条件之一，并完成基线测量：MyCompass2（n 284），单独使用MyCompass 2（n 287）和注意力控制（n287）。干预条件下的SIX参与者退出研究（MyCompass 24，myCom- pass 2单独2），另外9名参与者（MyCompass 24，myCompass 2单独5）从分析中排除，因为他们没有关于所纳入变量的完整数据。在排除对照参与者后，对556名参与者的最终样本进行了分析。卡方检验和t检验表明，基线时两组之间的差异，除了一个单独的测量的天的作用。由于有几个离群值报告30/30天，以及脱离角色的天数测量的顺序性质，我们还使用Mann WhitneyU检验对这些进行了评估，该检验显示出组间脱离角色的天数存在显著差异，z=-2.36，p= 0.02，但对于部分脱离角色天数，z=-35，p=0.73。3.2. 吸收的预测因素表2列出了逻辑回归分析，表明接受（访问至少一个模块）与基于互联网的心理课程的积极性和可接受性显着相关，具有较高水平的积极性和基于互联网的心理课程的较高可接受性的人表现出访问至少一个模块的几率增加6.4%至9.0%。在模型中没有其他与干预摄入相关的重要因素。3.3. 依从性预测因素表3所示的多项逻辑回归表明，依从性（已完成模块）与基于互联网的心理课程的可接受性显著相关，与完成1个模块的受试者相比，可接受性评分较高的受试者未完成任何模块的几率降低（12%）。在模型中没有其他与干预依从性相关的重要因素，包括与完成一个以上模块相关的因素。3.4. 可接受性最后，线性回归的结果显示，网络心理课程的可接受性与求助态度和宜人性有显著相关。求助态度越积极、污名化程度越低、亲和性越高的被试，对网络心理辅导的接受程度越高。寻求帮助的态度是最强的预测因素，该模型表明，在控制所有其他因素后，寻求帮助的态度增加1个单位将导致每个量表上基于互联网的程序的可接受性增加0.24。A. Gulliver等人表1互联网干预25（2021）100400表26研究中纳入的参与者的基线特征（N=556）。*使用率预测因子的逻辑回归模型（访问至少一个模块however，myCompass 2总（N=556）。myCompass 2单独S.E.Wald ORCI p自变量（n=276）（n=280）（N=χ2（556）年龄类别（岁），n（%）18（28.1）36（56.1）56+43（15.6）45（16.1）88（15.8）性别，n（%）男性56（20.3）61（21.8）117（21.0）女性216（78.3）217（77.5）433（77.9）其他4（1.4）2（0.7）6（1.1）最高教育水平，n（%）高中或以下52（18.8）49（17.5）101（18.2）证书/文凭（36.0）学士学位研究生学位/文凭诊断和治疗n（%）任何被诊断出的精神障碍208（75.4）213（76.1）任何心理治疗226（81.9）221（78.9）自杀意念n（%）（23.9）122（21.9）421（75.7）447（80.4）注：* 第<05页; Ref =参考类别。4. 讨论目前的研究试图调查影响参与的因素-网络心理学课程的效果和可接受性。我们发现了小但重要的关系，预测吸收，粘附-曾想过把自己生活在过去6个月症状指标，M（SD）65（23.6）51（18.2）116（20.9）网络心理学课程的有效性和可接受性。可接受性预测了myCompass 2的吸收和依从性焦虑（GAD-7）7.61（3.41）7.30（3.25）7.45（3.33）抑郁症（PHQ-9）9.78（2.76）9.63（2.70）9.70程序.积极的人格特质也预测了接受，积极的求助态度，较低的耻辱感，以及宜人性预测更高的接受基于互联网的心理，一般心理困扰（DQ5）14.49（2.98）14.42（3.04）（2.73）14.45（3.01）逻辑程序。的 摄取结果 表明 较大基线 水平脱离角色的天数3.03（4.51）* 4.19（5.96）*3.62基于互联网的心理方案的可接受性预测吸收部分非工作日态度，M（SD）抑郁症污名10.79（8.12）10.67（7.73）求助（ATSPPH-SF）10.70（2.80）10.93（2.58）人格，M（SD）（5.32）9.22（8.43）10.74（7.92）10.81（2.69）我的指南针2计划这一发现支持了在线节目的可接受性在增加其吸收方面的作用的重要性（Ebert等人，2015年）。这为提供广告或接受促进方案提供了一个关键机会，这些方案可以教育人们了解基于互联网的心理方案的好处，并可能改善人们对这些方案的态度，这可能会增加社区的吸收 我们的随机对照试验（Batterham等人，外倾性（迷你IPIP）10.18（3.88）9.87（3.64）10.02（3.77）易操作性（Mini-IPIP）16.36（3.04）16.39（3.03）16.37提交）无法通过简短的5分钟教育课程提高在线课程的可接受性，因此需要更密集的课程或以社会规范为目标（Venkatesh等人，（2003）更广泛地说，尽责性（迷你IPIP）神经质（迷你IPIP）14.26（2.72）14.24（2.87）（3.03）12.29（3.36）14.25（2.79）需要有意义的态度转变。EFI的效果也可能依赖于干预，治疗计划与最终用户的期望和偏好之间的匹配介导了EFI的能力，促进更大的参与（Kelders等人， 2012年）。进一步研究智力/想象力/开放性（Mini-IPIP）因变量摄取（启动模块），n（%）15.28（3.28）15.08（3.46）15.18（3.37）346（62.2）2100个模块171（62.0）175（62.5）1105（38.0）105（37.5）拦截1.01911.550.0310.001性别（女性）0.2400.5241.190（0.7430.469年龄1.2200.543360.2061.0980.806（0.5380.29556岁以上0.2890.6540.791（0.4490.41918教育1.1840.757证书/文凭0.2610.0300.956（0.5740.864本科0.2800.0001.006（0.5810.982较高程度0.2940.7630.773（0.4340.383高中或以下EX平移0.0250.0151.003（0.9550.903宜人性0.0320.2641.017（0.9550.608尽责性0.0284.9591.064（1.007-1.123）0.026*神经质0.0353.4991.067（0.9970.061智力/想象力/0.0280.2130.987（0.9350.645开放接受性0.0317.8931.090（1.026-1.158）0.005*条件（myCompass0.1800.0020.992（0.6970.963A. Gulliver等人表1互联网干预25（2021）100400表27需要研究与接受性的个体变化有关的潜在机制吸收也与个性有关;那些具有较高水平的责任感的人更有可能访问该计划的至少一个模块。 这一发现与Cillessen et al.（2020）对癌症患者的研究发现，依从性（完成的模块），n（%）（37.8）焦虑预测了在线正念干预的吸收。的0模块212（76.8）219（78.2）431（77.5）也已经发现，热心的人格特质与从事许多其他健康相关行为的倾向密切相关（Gerhards等人， 2011），例如健康饮食（Wilson et al.， 2016年），以及癌症筛查（Aschwanden等， 2019年）。互联网程序的可接受性（UTAUT），M（SD）* =0.05。<14.50（3.17）14.41（3.02）（13.8）14.46（3.09）基于互联网的心理学项目的可接受性预测了对myCompass干预的更大依从性。那些对这些项目有较高接受度的人不太可能完成1模块24（8.7）24（8.6）48（8.6）240（14.5）3777A. Gulliver等人互联网干预25（2021）1004008表3依从性预测因素的多项逻辑回归模型（已完成模块）（N= 556）。表4通过人口统计学数据预测的基于互联网的心理程序的可接受性的线性回归模型（N= 556）。S.E.Waldχ2或CIp估计SE tp截距8.219 1.702 4.8290.0010个模块与1个模块截距性别（女性）0.517 1.807 0.499（0.181年龄3656岁以上18高等0.558 1.011 1.752（0.