病人特点与回顾性自我治疗结果的心理治疗后焦虑或抑郁障碍——一群高兴的研究参与者

背景

进展分层照顾焦虑和抑郁需要识别的新的预测。我们收集的数据回顾自我治疗结果在英国成年人接受了心理治疗在过去的十年。我们旨在复制相关的因素从文学与传统治疗效果的措施。

方法

参与者的基因与焦虑和抑郁(高兴)的研究中,英国志愿者队列研究。我们调查回顾性自我报告的结果之间的关联疗法后,五分制(全球评级的变化;集选区)和一系列社会人口、临床和therapy-related因素,使用顺序逻辑回归模型(n= 2890)。

结果

四个因素与治疗相关的结果(调整后的优势比,或者)。一个社会人口因素,大学教育与有利的结果(或= 1.37,95% ci: 1.18, 1.59)。两个临床因素,更多的报道疾病(或= 0.95,95% ci: 0.92, 0.97)和更高水平的人格障碍的症状(或= 0.89,95% ci: 0.87, 0.91),减少了与有利的结果。最后,报告定期使用额外的治疗活动与有利的结果(或= 1.39,95% ci: 1.19, 1.63)。没有统计上显著的差异完全调整多变量和未经调整的单变量优势比。

结论

治疗结果数据可以收集快速和廉价地使用大型观察组回顾性自我报告的措施。回顾性自我治疗结果与先前文献中报道四个因素有关。类似的数据收集在较大的观测组可以使检测小说对治疗结果,生成新的假设,可以遵循前瞻性研究。

焦虑和抑郁障碍占全球丧失寿命超过7000万年(每年1]。存在一些有效的治疗方法,但结果后心理治疗是可变的,许多人不体验改善(2,3,4,5]。发展一个统计模型,预测每个可用的治疗后的成功的可能性,为每一个病人,在第一次评估是一个主要的研究目标。确定临床、社会人口和基因预测治疗效果可以促进这一目标。重复关联结果差的治疗包括临床因素与症状严重程度后,预处理等慢性疾病,症状严重程度(6,7),疾病的持续时间(8,9,10发病的年龄),(11),以前的治疗重度抑郁症的历史(12)、功能障碍(13,14)和共病焦虑障碍(15],心境恶劣[16)或人格障碍(17,18,19,20.]。对社会人口因素就不那么一致。在大型荟萃分析,没有年龄或性别对治疗结果的影响观察(11]。较低的认知能力(12)和社会支持(11),和有压力的生活事件与不利的治疗结果(11]。此外,低水平的穷人和病人参与治疗联盟与不那么有利的结果(6,21]。

尽管证据表明许多相关因素,一些统计模型能前瞻性地预测心理健康治疗结果以外的设置用于开发模型(22,23]。一个常见的解释不一致的协会在研究低统计力量由于病原学的异质性,小样本大小和小尺度效应(23]。努力提高统计能力通常专注于增加样本量,或限制分析更均匀的子组。群组研究通常收集详细的社会、人口和临床数据和可能提供的机会进一步数据链接与国家注册(24]。因此,观察组可以提供增加样本大小测试协会在广泛的变量与治疗后的结果。尽管这种联系可能只有小个体的影响,他们可能最终会结合一系列因素产生临床上有意义的预测模型。此外,更大的样本可能允许分析分层为预测因子之间的相互作用更均匀的子组,进行测试(23]。队列研究和医疗记录之间的联系是最优策略来实现这一目标,然而,有各种挑战与数据相关的链接(25]。补充方法回顾性收集数据等现有军团也可以帮助提供所需的样本量增加分析治疗结果。例如,一些学生已经使用一个单一的、自我评定项测量抑郁,已被描述为一种minimal-phenotyping方法(26,27]。在英国生物库的一项研究中,一个项目:“自我报告过去寻求治疗的神经问题,焦虑、紧张或抑郁”,被用作“大萧条”措施(28]。这种方法增加了“抑郁症”的数量从8276年到113769年和14个新颖的遗传关联被发现(28]。而最小的表现型可能会从临床评估衡量不同的构造26),这些策略的好处是,可以在大范围内收集数据,速度和成本大大低于临床确定测量结果(23,27]。因此,这种方法不应取代传统方法测量,但可以用于基于人口众多军团收集数据对治疗结果(23]。探索性分析观察队列中可以用来生成新的假设新的预后因素,随后可以进行前瞻性临床研究。然而,它也有必要评估表型的有效性来自最小的方法,通过比较标准的方法。

我们使用全球评级的变化(GRC)回顾性测量patient-perceived结果心理治疗后观察队列。患者自我评分GRC测试测试可靠性高(29日)、高表面有效性(30.),用于研究计算最小临床重要的变化对症状问卷(31日]。例如,最低抑郁症状评分变化(用病人健康问卷调查表测量9-item版本;phq - 9 (32])与报告感觉“更好”的GRC减少~ 1.7分(~ 21%)33]。我们旨在复制协会之间的文学心理治疗结果测量使用临床量表和社会人口,临床和治疗相关因素。文献的基础上,我们提出的个人报告比较有利的结果会有更高的症状严重程度、长期性和伴随疾病(更发作,发病的早期时代,更多的共病的诊断,更高的人格障碍症状评分)和个人报告更有利的结果会有更高的教育程度。鉴于证据是不太清楚其他社会人口因素,我们没有设定的影响年龄,性别或种族。额外therapy-related因素来自治疗问卷,作为协变量,而不是主要分析变量。我们试图证明最小表现型的实用程序来生成一个大样本检测预期对治疗结果。

参与者

参与者的基因与焦虑和抑郁(高兴)的研究中,一个在线学习的英国居民通过全国招募广告,通过国民保健服务(24]。参与者招募了如果他们遇到了一生的诊断标准的焦虑或抑郁障碍基于复合性国际诊断访谈简式(CIDI-SF) [34,35]。高兴注册,数据收集统计,身心健康的症状和疾病,以及一系列的心理和行为表型与焦虑和抑郁有关(24]。注册后,参与者re-contactable和有机会参加额外的研究和数据收集的阶段。这一分析的时候,有37413名参与者完成了高兴注册问卷(GSU-Q)在09/2018和10/2020(79.6%女性;年龄:16 - 80岁,平均= 39,SD = 14)。

08/2019至10/2020,高兴参与者被邀请参加一个治疗历史和问卷结果(THO-Q)(图2)。分析局限于被调查者收到心理疗法治疗重度抑郁症(MDD),广泛性焦虑障碍(广泛性焦虑症),特定的恐惧症(SpP),社交恐惧症(SoP)或恐慌症(PD)。那些报告治疗其他主要精神病诊断(例如人格障碍、双相情感障碍)被排除在分析之外。心理治疗包括一对一的认知-行为疗法(CBT)、咨询或其他一对一的治疗集团认知行为治疗、咨询或其他团体治疗。那些报告的使用其他一对一或小组治疗类型被排除在分析之外,因为这些大多是非传统疗法(即那些通常不提供初级保健;如接受和承诺疗法,眼动脱敏和再加工)。我们进一步限制分析至少18岁的人在他们的治疗和他们收到了最新的治疗在过去十年(2010 - 2020)。之所以选择这个时间段增加可靠的召回的可能性,也考虑到可能的变化治疗协议和指南。

措施

结果:全球评级的变化后,最近的治疗

自我报告的变化症状治疗回顾性报告的参与者在治疗后历史和问卷调查结果。参与者被要求多少他们的症状和日常运作有所改善后的谈话治疗。这一结果有五回答选项,来自全球的评级变化(GRC;(31日):更糟(2),更糟的是(1),没有变化(0)好一点(+ 1),更好的(+ 2;表1)。

分析变量:社会人口、临床和therapy-related因素。

我们旨在覆盖宽度的因素,有证据表明,采取一个包容的方法以确保基础广泛的因素都淹没了。这项研究报告的参与者历史的治疗和结果回顾。因此,我们只选择核心社会人口和临床因素,反映了整体的疾病,和治疗相关因素,具体时间,他们接受治疗。

社会人口变量主要是注册期间收集的问卷调查。对于我们的分析,其中包括自我生理性别(男/女)、种族背景和教育水平。鉴于大多数样本(95.3%)报告了他们的种族是英国白人,我们二分种族分为两组进行比较:(1)英国白人和(2)一个集体英国少数民族集团。教育水平是二分从六个分类反应,使用中值类别(大学学位:是的/没有)。年龄(年)治疗时,在THO-Q回顾性报告评估。

四个临床因素分析包括:(1)的发病年龄自述抑郁症或焦虑症的第一集,(2)疾病的数量,(3)人格障碍症状分数衡量使用标准化的评估人格障碍的严重程度(SASPD [36),(4)精神病治疗期间并发症的数量。在进入前三个因素进行了评估研究和治疗历史上第四次评估问卷。

几个“治疗因素”源自于治疗史问卷作为解释变量或不。Y耳朵因为治疗计算的自我治疗的时间减去年龄年龄的时间完成问卷。初步诊断自我报告的MDD,迦得或联合组产后抑郁症。类型的治疗要么是一对一CBT,一对一的咨询服务或组治疗。考虑到参与者收到任何团体治疗是一个少数民族,我们结合团体认知行为治疗和团体咨询到一个类别进行分析。并发的药物问参与者是否服用抗抑郁或抗焦虑药物治疗过程中(是/否)。第一次治疗参与者是否只有所收到(yes / no)治疗一次。使用治疗性活动描述参与者报告是否使用一个活动(如瑜伽、正念冥想)作为一种自助(yes / no)。

统计分析

回归分析

单变量和多变量顺序逻辑回归模型使用最大似然估计使用lrm函数从rms包(37]在R版本3.6.1 [38]。尺度效应估计和多变量单变量模型相比,使用两个示例z-tests (S.Table12)。黑雁测试(39)进行评估的假设比例优势模型(S.Table比例10)。Bonferroni假定值是计算有效地纠正多个独立的测试,这是计算主成分的数量解释方差的99.5% (S.Table所有解释变量的相关矩阵9;美国图3;见:[40,41])。解释变量的相关矩阵还显示,没有选择变量的回归分析有紧密的关联(所有绝对r < 0.37)。因果方差膨胀因子(VIF)也计算评估多重共线性多变量回归模型,使用rms的包(37]。在所有的分析是最大VIF计算发病的年龄(VIF = 1.29,即29%的通货膨胀,这是温和但不认为是有问题的;S.Table11)。

敏感性分析

分析之前,参与者的特征与完整的数据比较参与者(S.Tables缺失数据1和3)。减少丢失的数据在我们的研究结果的影响,“缺失的数据”变量伪编码和包含在分析以便所有参与者保留进行分析。为分类变量,“缺失的数据”类别编码来代替缺失值。连续变量的意思是估算,“缺失的数据变量伪编码和作为协变量。这种方法拍摄,因为数据不太可能被随机丢失,因此多个归责是不合适的。从模型灵敏度分析,影响大小与缺失的数据指标进行比较与完整个案分析(S.Table估计13)。

我们还测试了时变干扰是否影响我们的结果。参与者被分为三组。组1包括参与者收到了他们最近的课程完成GSU-Q之前的治疗。第二组包括参与者大约同时完成GSU-Q接收治疗。组3后接受治疗的受试者包括注册并完成注册问卷。研究的结果发表在S.Table7和美国图4。估计效果比较与使用两个示例的主要分析在地层和z-tests (S.Table14)。最后,评估THO-Q完成之间的时间长度的影响和时间的治疗,分析重复使用一个更加严格的截止(5年)和限制较少截止(15年),而主分析(10年截止)。效应值估计比较使用两个示例z-tests (S.Table15)。

分析样本的特征

分析4814年高兴的时候参与者(37413年的12.9%;美国图1)对治疗历史和问卷调查结果和4380名受访者表示接受心理治疗至少一次THO-Q受访者(90.1%)。在这些治疗接收器(79.8%的女性),632(14.4%)收到了一个治疗和3727年(85.6%)已收到超过一个一生中治疗。所有后续相关分析每个参与者的最新的疗法。有2890高兴接受心理治疗的受试者利益障碍作为一个成年人(18岁+接受治疗的时候),在前十年(2010 - 2020)。进一步的细节在所有分析表提供了变量1和S.Tables1,2和3。

回顾性自我治疗效果的相关因素

总结我们的研究结果见下表2。总的来说,单变量和多变量分析的结果是一致的。黑雁测试表明,比例比例优势模型的假设是不违反(综合测试:p = 0.31;S.Table10)。与不那么有利的结果相关的因素是:集,人格障碍症状,男性,首次接受治疗(与以往课程的疗法)。因素与有利的结果是:有大学教育,使用一个额外的治疗活动。调整后为所有其他因素和多个测试,只有四个因素有显著关联:更多的疾病发作症状和人格障碍的严重程度与贫穷有关的结果,和更高的受教育程度和治疗活动的报道经常使用与有利的结果。

敏感性分析

敏感性分析表明,没有统计上显著的差异效应值估计的主要分析,保留所有参与者曾经缺失的数据指标进行分析(n = 2890)、和分析限制参与者与完整的数据(n = 2783;S.Table13)。

当分析相对于GSU-Q分层治疗的时机,只观察到一个明显的区别。参与者收到了他们的治疗完成后GSU-Q (n = 1437),并发与贫穷相关药物的使用明显的结果,而对于那些接受治疗前(n = 944),或并发GSU-Q (n = 701),不影响观察(S.Tables朝着更有利的结果7和14)。

最后,我们还比较分析了基于不同的时间间隔(n = 2511 5年;十年,n = 2890;15年,n = 3082)接受治疗和应对THO-Q之间。我们没有观察到的统计差异效应值估计使用这些不同的否决(S.Table15)。这表明可靠性召回或治疗协议一直没有大的变化对这些时间框架对反应的影响。

我们测试了自我报告的治疗结果和病人之间的关联特征,复制四对治疗结果确定使用传统症状变化的措施。人格障碍症状(19,20.]。和反复发作的数量(11)与贫穷有关自我报告的结果。更高的教育程度(即获得大学学位)和报告定期使用治疗性活动与更有利的结果。

这些发现符合先前的文学这意味着更复杂的情况下可能需要多通道或长期支持13]。在先前的研究中,这些标记情况的复杂性包括人格障碍症状,发病率和长期性,其中我们发现强有力的证据只对人格障碍的症状。值得注意的是,高负担从人格障碍症状有报道称英国在初级保健样品(42]。同时有一个精神疾病之间的联系和糟糕的治疗结果在单变量模型中,这种关联并不保持显著的多变量模型。

积极的协会检测到受教育程度和有利的治疗结果也符合了之前的研究成果,较低的认知能力与贫穷有关结果后心理治疗(12]。报告需要使用额外的治疗活动也与更好的结果。是有道理的人使用一个额外的治疗活动以及心理治疗将经历更大的改善症状,尤其是在一些以证据为基础的干预对抑郁或焦虑43]。此外,一些可能是相关的干预治疗或复发预防计划的一部分中讨论同意的最后的治疗。例如,锻炼是一种有效的治疗轻度到中度抑郁症(44)和正念认知疗法是不错的指导方针建议作为复发性抑郁的干预(45]。

总的来说,这项研究的结果是预期。所有因素测试小尺度效应,影响的预期方向基于之前文献。虽然远非结论性的,这种模式的结果表明,回顾治疗结果可能有价值的措施作为补充增加样本大小和识别新方法预测因素。大样本可能提供额外的统计力量,分析可以分层为更均匀的子组,允许预测因素之间的相互作用进行评估(23]。

前进,这将是特别重要的正式评估回顾自我报告的有效性测量方法治疗的结果,通过收集并发症状严重程度的数据。GRC测试测试可靠性高(29日)和高表面有效性(30.在研究慢性疼痛。然而,定性研究已经确定了GRC phq - 9和MDD患者之间的差异(46]。他们发现,参与者将差异归因于(1)精度差异的措施(引用GRC作为更准确);(2)影响最近的生活事件在时间测量;(3)自我激励的影响(PHQ9渴望改善);和(4)可怜的回忆当报告集选区。

我们从志愿者承认回顾性收集自我报告数据队列并不是一个标准的方法,可能会吵着比医生评分数据,可以实现更高的特异性。例如,自我报告的数据不如临床确定可靠的数据(47),选择性偏差是一个著名的限制这样的群组研究[48]。然而,我们认为,一系列的数据收集方法需要提供巨大的样本大小,需要检测与治疗结果相关的相互作用,为了发展预测工具来实现分层精神卫生保健。

这项研究的另一个局限性是数据收集的时变特性。理想情况下,之间的顺序和间隔数据采集跨度为所有参与者将是相同的。然而,我们旨在用“最小”粗略的方法增加样本量的终极目标。值得注意的是,当我们由近似计时分层分析,我们发现地层之间没有显著差异。

总之,我们使用最小的表现型的方法,一个回顾性收集的问卷项目,评估治疗结果在一个大型志愿者群体的焦虑或抑郁。我们测试了对于社会人口的协会,临床和therapy-related因素和复制三之前报道的关联。当传统方法是不切实际的,这种方法提供了一种替代方法来收集治疗结果数据大规模快速和廉价地。然而,更多的工作是需要评估的有效性回顾性自我治疗结果的措施。如果这些措施是与传统的结果高度相关,他们可能持有承诺对提供的样本大小可能会被要求制定分层精神卫生保健的预测工具。

所有的分析可以从代码https://github.com/chrisrayner/4_therapy_outcomes_glad。的数据支持本研究的发现可以在请求从相应的作者,TCE。数据没有公开由于限制中概述研究协议和指定参与者同意过程。

认知行为疗法:

认知行为疗法

CIDI-SF:

复合性国际诊断访谈形式

迦得:

广泛性焦虑障碍

GAD-7:

广泛性焦虑障碍7-item规模

高兴:

基因与焦虑和抑郁

GSU-Q:

很高兴注册问卷

GRC:

全球评级的变化

MDD:

重度抑郁症

帕金森病:

恐慌症

phq - 9:

病人健康问卷9-item版本

产后抑郁症:

恐惧症和恐慌症

国民健康保险制度:

国家卫生服务

SoP:

社交恐惧症

SpP:

特定的恐惧症

THO-Q:

治疗历史和问卷调查结果

VIF:

通货膨胀因素方差

我们感谢所有高兴研究志愿者的参与,并感激地承认国家卫生和保健研究所(NIHR)生物,NIHR生物资源中心,NHS信托公司和员工的贡献。我们也承认伦敦国王学院,伦敦南部与马氏NHS信托与国王的健康伙伴。我们感谢国家健康研究所和护理研究,英国NHS血液和移植,健康数据研究数字创新中心计划的一部分。作者的观点是(s)和不一定NHS, NIHR或卫生部和社会关怀。

TCE和GB的部分程序授予来自英国医学研究理事会(先生/ V012878/1)。CR支持由基金会资助彼得斯TCE和GB。美国支持一个ESRC奖学金。门将是由MRC临床研究培训奖学金(先生/ N001400/1)。是由一个女士NIHR马氏生物医学研究中心资助。CH承认资助Lundbeckfonden (r276 - 2018 - 4581)。JB是在临床研究奖学金资助的威康信托基金会(201292 / Z / 16 / Z)。JM是由NIHR Maudsley生物医学研究中心和主利华休姆慈善拨款赞助(罗宾·默里教授)。ARTK由一个NIHR马氏生物医学研究中心资助。作者也承认使用研究的计算设施伦敦国王学院,罗莎琳德(https://rosalind.kcl.ac.uk),这部分资金的资本设备资助人的圣托马斯慈善(TR130505)和马氏慈善(980年奖)。

作者和联系

1. 学院精神病学、心理学、神经科学、伦敦国王学院,伦敦,英国

   克里斯托弗·雷纳位于美国罗德岛州乔纳森·科尔曼,梅根·斯凯尔顿,莫莉·r·戴维斯,科莱特r·赫希马修·Hotopf克里斯托弗·休博尔Gursharan Kalsi,乔治娜克雷布斯,Yuhao林,蒂娜Monssen,杰西卡·r·芒迪的观点,艾丽西亚j .皮凯瑟琳a . rim亨利·c·罗杰斯,阿比盖尔·r·ter Kuile,凯瑟琳·n·汤普森,杰罗姆·布林大卫•Veale &塔利亚等

2. 英国国家健康和保健研究所(NIHR)生物医学研究中心,伦敦南部与马氏NHS信托,伦敦,英国

   位于美国罗德岛州乔纳森·科尔曼,梅根·斯凯尔顿,莫莉·r·戴维斯,科莱特r·赫希马修·Hotopf克里斯托弗·休博尔Gursharan Kalsi, Yuhao林,蒂娜Monssen,亨利·c·罗杰斯,阿比盖尔·r·ter Kuile,杰罗姆·布林大卫•Veale &塔利亚等

3. 研究中心的压力创伤及相关条件(STARC),学校心理学、贝尔法斯特女王大学(QUB),英国北爱尔兰,贝尔法斯特

   切丽盔甲

4. NIHR生物,剑桥大学医院NHS基金会,剑桥生物医学校区,英国剑桥

   约翰布拉德利

5. 结果研究中心和有效性(核心),研究部门的临床、教育与健康心理学、伦敦大学学院-托灵顿校区的地方,WC1E 7 hb,伦敦,英国

   约书亚E.J.巴克曼

6. iCope——卡姆登&伊斯灵顿心理治疗服务——卡姆登& NHS信托基金会,伊斯灵顿圣潘克拉斯医院,NW1 0 pe,伦敦,英国

   约书亚E.J.巴克曼

7. 伦敦南部与马氏NHS信托基金会,丹麦山,SE5 8 az,伦敦,英国

   科莱特·r·赫希,乔治娜克雷布斯,大卫Veale &珍妮特Wingrove

8. 奥胡斯商业和社会科学,国家基于寄存器的研究中心,奥尔胡斯大学,丹麦奥尔胡斯

   克里斯托弗·休博尔

9. MRC中心神经遗传学和基因组学、心理医学和临床神经科学分工,医学院,卡迪夫大学、卡迪夫、英国

   伊恩·r·琼斯和詹姆斯·沃尔特斯顶替

10. 血液学、剑桥大学剑桥生物医学校区,英国剑桥

    娜塔莉金斯敦

11. 精神病学,临床脑科学中心爱丁堡大学、英国爱丁堡

    安德鲁·m·麦金托什和丹尼尔·j·史密斯

12. 研究所的健康和福祉,格拉斯哥大学,英国格拉斯哥

    丹尼尔·j·史密斯

贡献

GB, TCE。,JRB。,CRH, MH, IRJ, NK, AMM, DJS, DV, and JTRW designed the GLAD Study. MRD, CH, GK, YL, DM, HCR, and KNT carried out the data collection. CR and TCE conceived and designed the investigation; CR, TCE and JW developed the questionnaire measure. CR carried out statistical analyses. CR and TCE wrote the manuscript. All authors contributed to the interpretation of the results and provided critical feedback on manuscript drafts and approved the final version.

相应的作者

对应到塔利亚c等。

伦理批准和同意参与

所有相关的伦理指导方针之后,任何必要的IRB和/或伦理委员会批准。IRB的细节/监督机构提供批准或豁免研究给定如下描述:高兴的研究是伦敦——富勒姆研究伦理委员会批准于2018年8月21日(REC参考:18 / LO / 1218)后,一个完整的审查委员会。NIHR生物资源已获批准,成为研究组织英格兰银行的东方剑桥中央委员会(REC参考:17 / EE / 0025)。取得所有必要的病人/参与者同意和适当的机构形式存档。从所有科目或获得知情同意,如果对象是16岁以下,从父母或法定监护人。

同意出版

N / A。

相互竞争的利益

GB收到酬金、研究或会议从Illumina公司拨款和咨询费,大冢,和指南针探路者MH是RADAR-CNS财团的首席研究员,IMI公私伙伴关系,并因此获得研究经费从詹森,UCB,生原体,Lundbeck公司,它是一家MSD。AMM收到礼来研究支持,詹森,萨克基金会,也收到Illumina公司发言人费和詹森。JTRW已经收到了武田的赠款资金工作无关高兴学习。其余作者没有披露。

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