抑郁症的数字筛查：自动反馈有帮助吗？

在最近发表的一项随机对照试验中 柳叶刀数字健康， 研究人员调查了基于互联网的抑郁症筛查后的两种自动反馈对抑郁症严重程度的有效性。

研究： 基于互联网的抑郁症筛查 (DISCOVER) 后的自动反馈的有效性：德国的一项观察者盲法、三组、随机对照试验. 图片来源：PeopleImages.com – Yuri A/Shutterstock.com

背景

抑郁症是一种非常普遍且致残性极强的疾病，但往往未被发现和治疗，导致慢性病、治疗耐药性、医疗费用增加和疾病负担加重。标准化抑郁症筛查虽然存在争议，但可能有助于早期发现。

筛查结果反馈可能会促使个人认识到症状并寻求帮助。之前的试验对抑郁症严重程度的结果喜忧参半，但改善了患者与医生之间的沟通并改善了治疗机会。

关于研究

本研究是一项观察者盲法、三组随机对照试验，于 2021 年至 2022 年期间在德国进行。总共有 1,178 名参与者，年龄 ≥18 岁，患者健康问卷-9 (PHQ-9) 得分 ≥10（中度抑郁严重程度），并且最近没有抑郁症诊断或治疗，以 1:1:1 的比例随机分配。

研究人员比较了基于互联网的筛查六个月后自动定制反馈（n = 394）、自动非定制反馈（n = 393）和无反馈（n = 391）对抑郁严重程度的影响。

无反馈组在筛选后没有收到更多信息。相比之下，两个反馈组的参与者可以选择通过网站上的可点击链接立即获取反馈。

反馈内容是与抑郁症患者共同制定的。它包括四个部分：1）介绍筛查结果，2）鼓励咨询医疗保健专业人员，3）提供有关抑郁症的一般信息，以及 4）根据德国临床指南详细说明治疗方案。

定制反馈根据参与者的症状概况、首选专家类型、健康保险提供者、症状归因和当地居住地调整内容。

三组的平均年龄为 37.1 岁，70% 为女性，29% 为男性，1% 为其他性别，10% 有移民背景。大多数受过良好教育（49%）、单身（41%）、有工作（72%）并居住在大城市（51%）。

统计分析涉及协方差、意向治疗分析、符合方案分析、亚组分析、缺失数据的多重填补、Cohen's d 计算和封闭测试原则。

结果与讨论

随机分配六个月后，各组的抑郁严重程度均同样降低：无反馈组降低 3.4 分，非定制反馈组降低 3.5 分，定制反馈组降低 3.7 分，组内没有显著差异（p=0.72）。

根据 SCID（DSM 障碍结构化临床访谈的缩写）标准，各组重度抑郁症的诊断率和开始治疗的比例发现相当。敏感性分析未发现改变结果。

总体而言，试验表明，虽然数字抑郁症筛查可以识别未被发现的抑郁症，但并不能确保基于证据的治疗，这表明需要更有效的策略来促进筛查后获得护理。

然而，该试验的局限性在于缺乏无筛查对照组、招募没有明确针对那些寻求抑郁症信息的人、依赖于自我报告的求助数据、潜在的自我选择偏差以及重复评估对抑郁症结果的可能影响。

结论

总之，DISCOVER 的研究表明，基于互联网的抑郁症筛查后的自动反馈可能不会降低抑郁症的严重程度或触发循证护理。

医疗保健提供者应该考虑这些发现，并为早期抑郁症检测提供指导，强调需要进一步研究以了解患者从早期发现到有效治疗的途径。