智能手机干预混合治疗痛苦声音：发展、案例及可行性

2018年第1期第18-25页基于智能手机的生态瞬时评估和干预混合应对为重点的治疗痛苦的声音：发展和案例说明伊莫金放大图片创作者：Sarah F.作者声明：作者声明：罗塞尔公司，米歇尔·H林a，约翰法霍尔e，f，尼尔托马斯aa澳大利亚斯威本科技大学心理健康中心b英国苏塞克斯伙伴NHS基金会c英国苏塞克斯大学心理学院d澳大利亚圣文森特医院精神科澳大利亚拉筹伯大学心理学与咨询系f澳大利亚墨尔本卫生部西北精神卫生部A R T I C L EI N F O保留字：幻听数字技术智能手机混合疗法心理治疗A B S T R A C T对痛苦的声音听觉体验进行心理治疗的常见方法，如认知行为疗法，旨在促进对这些体验的更适应性的认知，情感和行为反应。智能手机等数字技术通过将即时治疗设置与日常生活联系起来，有望支持和加强这些治疗。两种有前途的技术包括生态瞬时评估和干预（EMA/I），它可以提供一种在日常生活中进行高级评估和支持的手段，并为定制干预措施以满足个人需求提供信息。在这项研究中，开发了一种非常新颖的干预方法，包括四次面对面的会议，在会议之间与心理学家混合EMA/I，以改善对痛苦的声音听力经验的应对。作者描述了这种方法的背景和发展，并结合一个案例说明了这种方法的可行性和可接受性。这项研究详细介绍了数字技术，如EMA/I将来可能用作临床工具，以加强对具有持续和痛苦经历的人的1. 介绍幻听或听觉言语幻觉在精神障碍如精神分裂症中是常见的，并且更广泛地在一般人群中是常见的（Sommer等人，2012; Waters和Fernyhough，2016）。 虽然有些人谁听到持续的声音不需要具体的支持，许多人的经验显着的痛苦或干扰功能（约翰等人， 2014; deLeede-Smith和Barkus，2013）。为了最小化这种影响，已经应用心理疗法来促进更有效的适应（Thomas等人， 2014年）。用于声音的认知行为疗法（CBT）的核心组成部分是改善这种体验的有效自我调节，既用作特定疗法（Tarrier等人，1993 a; Tarrier等人，1990年）和在更广泛的CBT协议中（Tarrier等人，1998; Wykes等人，2005; Wykes等人，1999年）。早期的研究表明，人们对声音产生了可识别的应对反应，但更有效的应对策略可能没有得到充分利用（Falloon和Talbot，1981; Farhall等人，2007;Tarrier，1987）。Tarrier et al.（1990）形成了一种称为应对策略增强（CSE）的治疗方法，包括对前因和症状反应的功能分析，以更一致地实施有效应对。CSE的初始试验显示了对降低总体症状严重程度以及在一定程度上降低声音的广泛支持（Tarrier等人，1993 a，1993 b）。最近，该方法已被确认为作为针对语音的四会话模型专用程序是可行的 （Hayward等人， 2018; Paulik等人， 2018年）。在发展中 这种方法还 关键 新兴领域 的缩略语：EMA，生态瞬时评估; EMI，生态瞬时干预; CBT，认知行为疗法; CSE，应对策略增强; apps，应用; SEPS，精神病主观体验量表; PSYRATS-AH，精神病症状评定量表的幻听子量表; DASS-21，抑郁焦虑压力量表; RCI，可靠变化指数通讯作者：斯威本科技大学心理健康中心，John Street，Hawthorn，VIC 3122，Australia。电子邮件地址：ibell@swin.edu.au（I.H.Bell）。https://doi.org/10.1016/j.invent.2018.11.001接收日期：2018年8月30日;接收日期：2018年11月13日;接受日期：2018年11月14日2018年10月1日至18日期间的一份声明2214-7829/©2018由ElsevierB.V. 这是一个不可避免的问题，因为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/inventI.H. Bell等人2018年第1期第18-25页19精神病的治疗开发一直是利用数字技术，包括移动设备和智能手机应用程序（app）（Ben-Zeev等人，2012; Lal和Adair，2014）。鉴于智能手机的可运输性和即时可访问性，智能手机显示出特别的前景，并且所有权现在在精神病人群中很普遍（Firth等人，2015; Gay等人， 2016;Thomas等人，2017年）。智能手机应用程序可以在日常生活中提供对治疗工具的访问，无论是独立使用还是与传统的心理健康护理服务结合使用（Donker et al.， 2013; Gravenhorst等人，2015年）。这种用户引导的治疗可能对精神病患者有帮助，并且可以克服心理治疗中常见的记忆和动机缺陷等障碍（Johansen等人， 2011; Lysaker等人， 2013年）。Bucci等人（2018）最近进行的一项试点随机对照试验（RCT）检查了基于CBT的智能手机应用程序对早期精神病的影响，结果表明该应用程序高度可接受，可行且易于使用，并有望改善与精神病症状和情绪相关的结果。Schlosser et al.（2018）还发现了一种智能手机应用程序的积极作用，该应用程序旨在改善被诊断患有精神分裂症的年轻人的动力和生活质量。与控制条件相比，应用程序的用户在动机水平以及抑郁、失败主义信念和自我效能的次要指标方面有所改善，但在精神病症状严重程度、生活质量或功能方面没有改善。对于患有持续性精神病的成年人也有类似的积极发现，许多研究支持在这一人群中进行基于智能手机的干预的可行性以及高满意度（有关综述，请参见Firth和Torous，2015）。类似的技术也被应用于精神病的症状，包括Garety等人（2017）目前正在进行的一项针对与偏执狂相关的思维过程的智能手机应用程序的试验。另一个应用程序是由Jongeneel等人开发的（2018），它提示用户参与旨在破坏与语音听觉体验相关的过程的语言任务。由于这些干预措施是实时提供的，因此它们具有在症状发生时进行干预并为个体提供即时支持的巨大潜力（Myin-Germeys等人，2016年）。支持数字干预的进一步发展，研究表明，尽管存在隐私和数据安全等问题，但精神病患者对使用数字技术进行心理健康的态度在很大程度上是积极的（Bucci等人， 2018; Gay等人， 2016年）。利用智能手机技术的两种有前途的方法被称为生态瞬时评估（EMA，也称为经验抽样方法; Shiffman等人，2008）和生态瞬时干预（EMI; Heron和Smyth，2010）。EMA是一种数据收集方法，涉及在几天内对人的自然环境中的瞬间体验进行重复采样，通常使用专门的智能手机应用程序（Shiffman等人，2008年）。该方法具有独特的监测和评估能力，因为信息是实时收集的，克服了回忆偏差，并且可以检查变量之间的时间相互作用（Moskowitz和Young，2006; Shiffman等人，2008; Stone等人，2007年）。EMA传统上被用作研究工具，然而最近人们对其用于临床目的感兴趣，例如疾病监测和提高 评 估 质 量 （ Ebner-Priemer 和 Trull ， 2009; Roberts 等 人 ， 2018;Torous等人， 2017; Trull和Ebner-Priemer，2009; van Os等人，2013年，2017年）。EMI将EMA扩展到通过经由移动设备提供瞬时提醒或提示以促进在人的日常生活中的疾病自我管理，从而在治疗领域中发挥作用（Heron和Smyth，2010; Myin-Germeys等人，2016年）。这些方法通常一起使用，例如根据对EMA问题的回答显示不同的EMI提示，表明症状的存在或不存在（例如， Ben-Zeev等人，2014 年a）。Bell et al. （ 2017 ） 最 近 的 一 项 系 统 性 综 述 发 现 了 EMA 和 EMI（EMA/I）方法在精神障碍心理治疗中的一系列新兴应用。这些措施包括远程监测疾病状态，以尽量减少复发和住院（例如，Španiel等人，2012），以及通过针对各种临床目标的瞬时提醒或指示来促进疾病自我管理，包括管理症状和心理社会损伤（例如，Ben-Zeev等人，2014 a，2014 b; Granholm等人，2011年）。 研究结果支持了这些方法的可行性和可接受性，并显示出有利于减轻症状和改善功能。自该回顾以来，在精神病治疗的背景下进行了进一步的EMI研究，突出了该领域的增长（例如，Bucci等人， 2018; Schlosser等人，2018; Garety等人，2017; Jongeneel等人，2018年）。利用数字技术，如EMA/I和其他基于互联网的干预与标准治疗相结合被称为混合疗法（Erbe等，2017年）。只有少数研究考察了这类干预措施的效果。很少有在精神病治疗的背景下进行的，这些技术仅限于在治疗会话（例如Thomas等人，2016; Craig等人，2018年）。 这些研究的结果是积极的，表明精神病患者对在治疗环境中使用数字化工具的想法持开放态度，这些工具可用于增强治疗成分。在精神病之外进行了大量的研究。Erbe et al.（2017）的一项系统综述综合了44项关于抑郁症、焦虑症和药物滥用混合疗法的研究结果。在所有研究中，有证据表明这些干预措施可以产生类似的结果-与传统疗法相似，使用更少的资源，并可能通过支持干预成分的提供和吸收来增强标准疗法的效果。鉴于目前干预措施的有效性有限，在精神病中使用混合疗法需要进一步研究（Bighelli等人，2018年），这可以通过使用旨在支持治疗成分以最大限度地发挥其作用的技术来克服。这可能包括促进使用特定的国际-在日常生活中使用EMI和EN-TECH的提高EMA评估质量。基于智能手机的EMA/I技术可以为痛苦的语音听觉体验提供一种支持简短应对干预的手段。虽然有少数研究检查了精神病的独立智能手机应用程序（Firth和Torous，2015），但没有一项研究关注这些技术在标准治疗中的整合。在精神病性障碍中，EMA传统上用于检查潜在症状的假定机制的研究（Oorschot等人，2009年）。尽管如此，由于数据是随着时间的推移而重复收集的，因此可以捕获并分析瞬间演变的过程，以阐明个体基础上实时变量之间的时间相互作用（Oorschot等人，2012; Os等人，2017年）。在治疗上应用这一点，EMA可能非常适合于解释行为功能分析，即通过识别前因（在症状之前发生）和反应（在症状之后发生）来制定如何调节症状。（Sturmey，2011年）。这是对CSE方法的补充Tarrier等人（1990年）认为， 作为干预的第一阶段，通过访谈来倾听声音。这突出了EMA支持心理健康治疗具体方法的潜力，其中涉及识别个 人 特 定 变 量 及 其 动 态 关 系 ， 以 便 为 更 个 性 化 的 干 预 提 供 信 息（Fisher，2015; Haynes等人， 2009; Os等人，2017年）。EMA作为精神病的具体制剂工具的使用从未被研究过，尽管认识到这种潜力（Ebner-Priemer和Trull，2009; Roberts等人， 2018; Torous等人，2017; Thomas等人，出版中; Trull和Ebner-Priemer，2009年; vanOs等人，2013年，2017年）。此外，通过日记方法在日常生活中进行定期自我监测的过程是训练CBT的常见组成部分，可以提高对自己经历的理解（Cohen等人，2013; Os等人，2017年）。 此外，EMI可以用来提醒人们在日常生活中的应对策略，促进执行，并可能加强其使用。的在日常生活中个性化基于EMI的提示，以支持一般化的具体干预战略确定期间I.H. Bell等人2018年第1期第18-25页20心理治疗尚未成为精神病研究的焦点。在本文中，我们描述了一个简短的应对为重点的干预措施，为痛苦的声音，融合了面对面的会议的基础上CSE与智能手机EMA/I管理在participi- pants的日常生活。我们说明了干预的应用，并证明该方法可以提供可行的和可接受的使用一个单一的情况下说明。2. 干预发展根据Tarrier et al.（1990）的应对策略增强（CSE）框架，我们开发了一种智能手机支持的干预模型，该模型使用EMA来告知语音波动的功能分析，并使用EMI来支持日常生活中应对反应的实施。2.1. 选择智能手机应用程序在 审 查 各 种 可 用 的 EMA/I 软 件 包 时 ， 我 们 选 择 了 一 个 名 为RealLife™ EX p（LifeData，2015）的应用程序，该应用程序包括编程许可证的费用，但用户可以在Android和iPhone上免费下载该应用程序与一个基于网络的平台连接，使研究人员能够为每个参与者编写简单安全的EMA/I调查和时间表，并远程下载数据 该应用程序的图像显示在下面的图。1.一、2.2. 干预程序与原始CSE模型（Tarrier等人， 1990），四节课的干预在概念上可以分为两个独立的阶段，总体目标是改善对痛苦声音的应对。干预组成部分的细目见图2，并在下文加以说明。2.2.1. 第一阶段：功能分析与生态瞬时评估第一阶段发生在第一次和第二次会议上，信息收集，为语音先行词和响应的功能分析提供信息。虽然在经典的CSE中，这是通过访谈完成的，但我们利用额外的EMA自我监测，在第一次和第二次会议之间的6天内，每天使用10次相同的调查在第一次涉及干预程序定向、心理教育和智能手机应用程序培训的会议后，参与者完成了EMA监测期，然后由研究团队的一名成员下载和分析数据。然后在EMA监测期后的第二使用Stata进行EMA数据的人内分析统计软件（StataCorp，2013）。分析方案涉及计算：（i）监测期间完成的调查次数（共60次）;（ii）监测期间的平均瞬时语音强度和痛苦评分;（iii）不同情况/背景下的平均瞬时语音强度。我们还使用了时滞回归方法来确定（iv）哪些测量的“前因”（如焦虑，情绪低落等），如果有的话。与随后的声音强度变化有关。在这些分析中，结果变量是时刻t（即当前调查）的声音强度，而时刻t-1（即先前调查）的建议前因作为预测变量输入。采取类似的方法来识别（v）对声音的测量响应（例如放松、物质使用等）中的哪一个（如果有的话），与随后的声音强度变化有关。在这里，报告的自上次报告使用的答复测量时机作为二分预测因子（响应报告的=1;未报告的响应=0）。在咨询了该领域的专家（Wichers，个人交流）后，标准化β系数大于0.3的关联被认为足够大，可以证明提供反馈是合理的最后，（六）频率和平均自我报告的帮助每一个声音的反应进行了计算。据预计，由于调查完成率低、语音报告频率低或语音强度缺乏变化，可能并不总是能够产生反馈。在EMA阶段之前，受试者被告知这一点EMA的目标图1.一、智能手机应用程序的图 像（左侧为EMA项目示例，右侧 为EMI提醒示例）。I.H. Bell等人2018年第1期第18-25页21图二. 干预程序。自我监测阶段不仅仅是收集数据，而是让参与者意识到影响他们声音的因素，这已经被提出作为一种重要的治疗机制（Cohen et al.，2013; Os等人， 2017年）。在第二次会议期间，EMA衍生的反馈被讨论沿侧模式注意到的参与者在EMA监测期间，与建立语音活动的功能分析的目的。该反馈包括：i）完成的调查数量; ii）平均语音强度和痛苦评分; iii）不同背景下的平均语音强度; iv）与语音强度增加或降低相关的触发和响应;以及v）对报告的语音的具体响应列表，以及他们的平均报告帮助。反馈的呈现很简单，以确保易于理解（例如，由于在捕获足够的语音听觉场合以检测预测因子并避免从相关数据推断因果关系方面存在潜在限制，因此将反馈框定为指导。2.2.2. 第二阶段：确定和实施应对战略和生态瞬时干预干预的第二阶段涉及建立在功能分析的基础上，通过协作确定应对策略，这些策略在理论上可能会破坏与声音相关的维护周期。在第二次会议结束时，治疗师（IHB）帮助参与者确定多达四种应对策略，然后将其措辞为参与者创建的短句并编码为 为了鼓励和加强这些策略的使用，在第二次会议之后，参与者在10天的时间内每天收到五次关于这些个性化应对策略的EMI提醒，在醒着的时间之间随机间隔。他们还可以通过按下应用程序中的按钮来查看应对提醒除了在第二次会议后收到个性化应对策略的EMI提醒外，参与者还通过智能手机应用程序每天晚上完成额外的简短调查。该调查评估了他们每天使用的应用程序和应对策略，以及他们当天的平均声音强度，影响和痛苦。在第三次会议上，提供了对这些问题的答复摘要，并以此为基础讨论了自上次会议以来的应对战略是否有用。这场会议还涉及加强进展，以保持动力和提高自我效能，并解决在使用应对战略方面的潜在挑战。然后，参与者能够为应用程序选择新的应对策略提醒，或者在第三次会议之后完成相同的EMI期间之前保留上一次会议的相同策略提醒。第四次（最后一次）会议涉及讨论自上次会议以来使用的应对策略（再次通过基于晚间调查数据的个性化反馈进行促进），审查进展以及如何在干预后保持收益2.3. 生态瞬时评价项目及程序选择EMA采样时间表是因为它是EMA研究中采用的标准持续时间，为实施提供了可行的模型（例如，Delespaul，1995; Delespaul和vanOs，2002; Myin-Germeys等人，2001年）。EMA项目的选择和措辞涉及几个迭代阶段。一个初步的系统性综述，以确定以前的研究，使用EMA检查阳性精神病症状的瞬时预测。该综述确定了23项研究，从中提取了关键变量及其相应的EMA项目。从这里开始，在文献中这些结构不存在之前EMA项目的地方添加了额外的项目。这些项目反映了共同的前因和对声音的反应，如非EMA文献中所报告的（例如，环境噪声; Margo等人，1981年）。这包括一个最常见的应对I.H. Bell等人2018年第1期第18-25页22图3.第三章。一周内t = 0时的声音强度和t-1时活动的重要性水平（请注意，仅显示当前和先前数据可用的时间点）。来自非EMA文献的关于该主题的回复（例如，Farhall等人，2007年）。然后，作者对潜在EMA项目的完整列表进行了审查，他们在精神病和/或EMA方面具有临床和研究专业知识。这些项目也被提交给一个小组的人听到的声音的生活经验（n= 4），谁提供了关于项目措辞的反馈。在此基础上，我们开发了一组46个EMA项目，用于测量与语音前因相关的瞬间结构（例如，就在哔哔声之前，我感到焦虑），语音强度和影响（例如，就在哔哔声之前，我可以听到其他人听不到的声音），以及对声音的常见反应（例如，“...EMA项目的完整列表见附录1。3. 案例研究说明以下案例描述了在初始试点阶段完成干预的参与者的程序和经验，并在此说明EMA/I软件与以应对为重点的干预的潜在集成。该参与者是通过墨尔本的专家语音诊所招募的（Thomas例如，2011年），并提供了知情同意，他的经验报告在这篇出版物。尽管以下病例说明旨在进行初步描述，但参与者也被要求在干预前后完成测量，包括1-10视觉模拟量表：您对自己每天应对声音的能力有多自信？（1，完全不自信到10，非常自信），以及以下结果量表：精神病主观体验量表的负面影响子量表（SEPS; Haddock等人， 2011），一种精神病经历的负面情绪和功能影响的测量，参与者对声音进行评级;精神病症状评定量表的听觉幻觉子量表（PSYRATS-AH; Haddock等人，1999），测量声音的整体严重程度;和21项抑郁焦虑压力量表（DASS-21;Lovibond和Lovibond，1995），测量负面情绪症状。 采用Jacobson和Truax（1991）的公式和已发表的内部一致性数据以得出可靠变化的阈值可靠的变化指数（RCI）从参与针对声音的应对集中干预试验的人的内部一致性和标准差数 据 计 算 （ PSYRATS-AH ， Sdiff= 4.37 和 DASS-21 ， Sdiff= 9.97;Hayward等人， 2018年）和在心理社会干预的当地试验中具有临床显著幻听的人（SEPS -负面影响，Sdiff=6.93; Thomas等人，2016年）。3.1. 案例说明：哈里哈里是一名38岁的单身男性，他们独立生活，兼职工作哈利完成了中学教育，根据韦氏成人阅读测试（WTAR;Wechsler，2001），他的智力高于平均水平。他同时服用抗精神病药物和情绪稳定药物。他每天断断续续地听到几次不同的声音，包括评论和命令的声音，内容主要是负面和批评的。虽然这些经历不再给哈利带来巨大的痛苦，但他们仍然需要积极的自我管理，这往往既耗时又不堪重负。哈里报告说，他有兴趣使用一款应用程序来自我监控他的声音和提醒活动，这可能有助于他学习管理它们的新方法3.1.1. 程序和干预Harry顺利完成了第一个课程，并学会了如何快速轻松地使用智能手机应用程序。同样，他完成了EMA监测期，没有出现任何问题，尽管来自应用程序的数据在少数情况下没有持续自动上传，需要手动上传。哈利觉得这个过程有点令人困惑。Harry完成了68%的白天EMA调查，51%的情况下报告声音，以及所有六次EMA晚间调查。对EMA反应的分析强调，当有几个人在一起时，声音强度平均较高，并且在他感到焦虑的情况下，声音强度往往会增加。相比之下，哈利的声音在他专注于他的环境，从事有意义的活动，与他感到舒适的人共度时光，感到快乐和放松的场合下往往不那么强烈。这反映在对他对声音的反应的分析中，这表明参与放松活动并让声音来来去去而不是与他们互动与较低的声音强度有关。哈利对这种反馈很感兴趣，可能的解释。例如，一个意想不到的反馈点表明，哈利的声音往往在他做一些重要的事情之后变得更加激烈。图3显示了这种关系的描述，显示了六天内每个时间点的声音强度的比较波动，以及在前一个时间点活动的感知重要性水平。虽然从图中可以清楚地看出差异，但数据表明，在许多情况下，这些变量之间存在正相关关系。哈利认为这是工作压力的结果，他回忆起在这些项目上获得高评价时的经历。这导致了一场围绕着哈利在工作中对自己的压力和期望的讨论，而这通常会使声音更加激烈。值得注意的是，尽管哈利的自我报告，他最一贯的应对回应是与声音交谈，EMA反馈发现，I.H. Bell等人2018年第1期第18-25页23图四、 平均声音强度之间的时间放松和说话的声音，并没有，作为应对的声音。据报道，放松和分散注意力的活动（例如听音乐）和接受声音而不作出反应在当时更有帮助。此外，分析发现，这些应对反应预示着声音强度的降低，而参与声音则与声音强度的增加有关。图4显示了这种关系的描述，显示了在当前时间点和先前时间点之间使用和不使用从这次讨论中，哈利选择了三个应对提醒代码到应用程序中，包括“放松，记得呼吸”，“拍拍狗”和“戴上耳机”。之所以选择这些提醒，是因为哈利有动力专注于放松，并在他的环境中更Harry完成了EMI提醒期，并报告使用该应用程序没有困难。应用程序的反馈强调，一些应对策略被评为比其他策略更有帮助，这构成了第三次会议讨论的基础。哈利表示，提醒在晚上特别有用，因为他发现自己在第三次会议之后，Harry选择添加两个额外的提醒在最后一次会议上，哈利反思了他的进步，并注意到自开始干预以来，他应对声音的能力发生了变化3.1.2. 干预结束时的反馈在干预过程中，哈利报告说，他对自己声音的不同和更有效的应对反应的认识有所他将应对提醒描述为干预的最重要部分，发现它们作为“断路器”特别有用，可以防止他被自己的他描述说，提醒者和反馈有助于将治疗课程的内容与日常生活中的经验联系起来，他报告说，当课程包含大量信息时，这些内容经常被遗忘。哈利报告说，提醒的一致性有助于加强他们在他的记忆中的使用，迫使他他还认为，应用程序的个性化特别重要，这使它感觉更个性化。Harry报告称，EMA/I项目的时间表、时间和数量是可接受的，没有报告负面经验，但他建议在较长时间内每天减少EMA调查可能有助于减少这一监测期间的负担。干预后完成的临床测量显示，哈里在应对声音方面的信心水平从5/10增加到8/10。最后的评估与一些外部压力源相吻合，他将其归因于他的声音的严重性增加这在增加的PSYRATS-AH总体声音严重性评分上是明显的，尽管这在临床上不显著（前：17，后：23）。声音的SEPS负面影响减少（前：95，后：87），尽管这种变化没有临床意义，DASS-21负面情绪症状没有变化（前：66，后：66）。4. 讨论我们着手开发一种干预方法，旨在通过简短的面对面治疗结合基于智能手机的生态瞬时评估和干预（EMA/I）来改善对痛苦声音的应对。在所介绍的案例中，参与者表现出良好的参与度，并报告说发现干预措施很有帮助。所采用的干预措施和程序似乎是可行和可接受的，但遇到了一些技术问题，这些问题突出了试行基于新技术的干预措施的重要性（Berry例如，2016年）。总的来说，这些发现显示了这种方法在心理治疗痛苦的声音听觉体验方面的潜在应用的希望。尽管EMA监测计划相对密集，但参与者没有报告任何负面经历，并完成了足够数量的调查，以产生EMA衍生的反馈（33%; Palmier-Claus等人，2011年）。这与先前的研究一致，该研究支持EMA在患有严重精神疾病（包括精神障碍）的患者中的可行性和可接受性（Granholm等人，2008; Johnson等人，2009年）。EMA自我监测和EMA衍生的反馈均有助于提高认识，强调了出于临床目的进行更严格监测的意愿。参与者倾向于注意到他以前没有意识到的声音听觉体验的新方面（例如，质疑某些反应的有用性，注意声音和背景之间的关系这是一种常见的自我监控结果，与自我调节、控制感和自我监控能力的增强行为改变（Cohen等人， 2013; Humphreys等人， 2009年）。在试点期间，参与者提供了关于EMA项目和时间表的反馈，建议删除、修改或添加一些项目。例如，有人建议列入一项偏执的衡量标准，因为这往往会影响他声音的强度。此外，该参与者报告称，监测时间表有时很繁重，并建议在较长时间内进行较低频率的调查更为理想。总之，这些研究结果表明，EMA自我监测和EMA衍生的反馈可用于评估语音听力体验，以告知临床干预措施的定制并提高意识，这需要进一步探索。这是重要的，因为EMA的这种使用尚未在精神病状况的临床干预的背景下进行研究，尽管兴趣越来越大（Ebner-Priemer和Trull，2009; Roberts等人， 2018; Torous等人，I.H. Bell等人2018年第1期第18-25页242017; Trull和Ebner-Priemer，2009; van Os等人，2013年，2017年）。特别是，这些发现支持EMA作为具体评估和治疗方法中的工具的潜在用途（Fisher，2015; Haynes等人，2009; Os等人，2017年）。据作者所知，只有另一项试验研究了在治疗中使用EMA衍生的反馈，该试验是在涉及抑郁症患者的情感监测和反馈的干预中，具有积极的结果（Kramer等人，2014; Simons等人，2015; Wichers等人，2011年）。在目前的研究中，数据中包含了变量之间微妙的相互作用，这构成了富有成效的讨论的基础，并产生了独特的见解。重要的是，据报告，环境管理评估得出的反馈与参与者自己的经历一致，表明分析确定了有意义的相关模式。根据我们的目标，这一反馈提供了一个深入的观点，用于通知参与者的声音的功能分析的参考。然而，由于使用选定的数据样本的局限性和内在的无法暗示因果关系的相关性，这是重要的，在这一干预从探索性的角度来对待反馈的讨论。随着用于评估、监测和预测疾病状态的这种技术的普及，这将是EMA在临床背景下的未来使用的相关考虑因素（Roberts等人，2018年）。该参与者报告称，接受个性化的EMI提醒应对策略是干预最有用的方面。这与检查EMI用于治疗精神病的使用的先前试验一致，该试验发现了来自参与者的关于促进精神病症状的自我管理策略的有用性的积极反馈（Bell等人，2017; Ben-Zeev等人，2014 a，2014 b; Granholm等人，2011年）。这项研究的参与者发现，提醒者有助于克服一种倾向，即陷入对声音毫无帮助的回应方式，并提醒使用预先确定的应对策略。提醒的个性化被认为是非常重要的，因为它与应用程序建立了更有意义的联系，在干预过程中反映和更新这些提醒的能力也是如此。临床前后的测量表明，尽管日常处理声音的感知能力有所增加，但总体上参与者的声音。然而，这发生在A边减少声音对他生活中多个领域的负面影响。虽然参与者将声音恶化归因于干预期间发生的外部因素，但不能排除监测或干预的其他因素可能起作用的可能性。作为EMA监测的潜在结果，已提出了症状反应的可能性（Kimhy等人，2012; Shiffman等人，2008），尽管实证研究未能发现这种现象（Johnson et al.，2009年）。总之，观察到的临床变化表明，这种干预可能具有临床益处，特别是在减少声音对人的负面影响和增加应对方面，但显然需要进一步调查。显然，目前的调查结果需要在更大的范围内进行调查。sample.特别是，重要的是要认识到本研究的参与者功能相对较高，对数字技术感兴趣，表现出高于平均水平的智力，并且对自己的声音听觉体验有很好的理解。因此，EMA/I的这种使用在更广泛的语音听力人群中可 能 不 容 易 接 受 ， 因 为 这 些 特 征 可 能 不 常 见 （ de Leede-Smith和Barkus，2013）。总之，当前的病例说明证明了智能手机EMA/I与传统面对面治疗相结合的临床效用，以改善对痛苦声音的应对为了更精确地评估这种方法的可行性、可接受性和初步临床效果，目前正在进行一项试点随机对照试验（Bell等人， 2018年）。本文的补充数据可在doi.org/10.1016/j.invent.2018.11.001上找到。利益申报一个也没有。确认作者希望感谢参与这项研究的参与者，以及同事和现场经验小组的成员，他们对干预设计提供了宝贵的反馈财政支持这项研究得到了澳大利亚政府研究培训计划奖学金和芭芭拉·迪克脑科学基金会资助计划的支持。资金来源在该项目中没有其他作用。引用贝尔I.H.林明辉Rossell，S.L.，托马斯，N.，2017.精神障碍治疗中的生态瞬时评估和干预：一项系统综述精神病医生Serv. 68（11），1172-1181。贝尔I.H. 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