基于网络和应用程序的干预对大学生压力升高的有效性:随机对照试验

介绍

背景

在一年中，有25%至50%的大学生符合至少一种精神健康障碍的标准[1，2]。数据表明，在发达国家，精神障碍约占年轻人疾病负担的一半[3.]并与一系列负面后果有关，包括学习成绩下降[4]和大学减员[5]。

尽管有有效的治疗方法[6]，只有五分之一的精神障碍学生接受了最低限度的适当治疗[1]。造成这种治疗差距的原因包括态度障碍，如耻辱和对自助的偏好[7]。

基于互联网和移动设备的干预措施[8]可能有助于提高心理干预的利用率，因为它们易于获得，具有高可扩展性，并且可以以低成本提供[9，10]。基于互联网的干预措施也可能适合大学生群体[11]，研究显示，年轻人和受过良好教育的人更倾向于通过互联网寻求帮助[12]。有荟萃分析证据表明，互联网干预对一系列条件和人群的有效性[6，13-16]，包括大学生[17]，技术提供的干预措施的效应大小范围从标准化平均差异(SMD)，抑郁症的0.42至0.43，焦虑的0.30至0.56，压力的0.73至0.82 [17，18]。然而，针对学生压力的基于互联网和移动设备的干预措施的少数结果在有效性方面是相互矛盾的[19，20.]，值得进一步研究。

最近的一项荟萃分析表明，与普通学生群体相比，有针对性的干预效果要高得多[18]，强调为有风险的学生制定合适的干预方法的重要性。以互联网为基础的干预措施被贴上了提高应对压力技能的标签，而不是专注于减轻精神障碍的症状，这可能是一种很有希望的方式，可以接触到这些负担沉重的人。在澳大利亚对严重困扰的大学生进行的一项调查中，55.7%的人表示他们很可能或很可能使用互联网提供的程序寻求帮助。21]。在德国普通人群样本中也发现了压力水平升高与对互联网干预使用的积极态度之间的显著关联[22]。

如果被证明是有效的，基于互联网和手机的方法可以提供一种可行的工具，帮助避免高危大学生出现更严重的与压力相关的心理健康问题。8]。因此，需要更多的研究来证实基于互联网和移动设备的压力干预措施的有效性，并评估这种干预措施在已经表现出抑郁症等精神疾病症状的负担沉重的学生中发挥作用的潜力。面对不良心理健康对学业功能的有害影响，评估这些干预措施是否会对重要的大学相关结果(如学业自我效能和学业障碍)产生影响也很重要[17]。

目标

因此，本研究的目的是评估针对压力水平较高的大学生的基于互联网和移动设备的干预措施的有效性。我们假设网络干预在减轻压力症状方面比等候名单对照组(WCG)更有效。进一步假设，与WCG相比，更多的学生参与干预会在感知压力结果上表现出可靠的变化，并达到接近无症状的状态。本研究的第二个目的是研究与WCG相比，干预对进一步的心理健康结果、可改变的风险和保护因素以及大学相关结果的假设积极影响。最后，我们的目的是探讨干预参与者对干预的坚持和接受程度。

方法

这项研究是世卫组织世界心理健康国际大学生项目的一部分。23]。世卫组织世界精神卫生国际大学生项目旨在获得关于世界各地大学生中精神、物质和行为问题的流行程度、发生率和相关性的准确跨国信息，描述服务使用模式和未满足的治疗需求，调查这些疾病与学业功能的关联，并评估各种预防和临床干预措施对学生精神健康的影响。功能和学习成绩。

设计

一项有150名参与者的双臂随机对照试验，比较了基于互联网和应用程序的干预与按需反馈(StudiCare压力)到候补名单控制组(WCG)。这两种情况都可以完全获得正常治疗(TAU)。允许检测效应量的样本量d=0.41，幂为(1−β)为0.80，α值为0.05，并基于对大学生网络干预的荟萃分析，该分析报告压力的SMD为0.73，但对抑郁结果的影响较低(SMD=0.43) [17]。因此，选择150个样本量来检测本研究中次要结果(如抑郁症)的显著变化。

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评估分别在基线(T1)、治疗后(T2;基线后3个月(T3;看到图1）.使用基于web的评估工具(高级加密标准，256位加密)收集自我报告数据。研究中涉及的所有程序都符合普遍接受的道德实践标准。该研究得到了埃尔兰根-纽伦堡大学伦理委员会(Erlangen, Germany;该试验已在德国临床试验注册(DRKS00010212 [24])。本研究描述了干预措施的主要有效性分析;我们还评估了在试验注册中列出的调节变量和中介变量(见多媒体附录1)，并将在其他地方进行适当的分析和报告。

参与者

纳入标准为:(1)感知应激水平升高(感知应激量表4项版，PSS-4≥8 [25];代表一种压力水平SD=2.92，高于4.49的均值[25])，(2)在培训开始时在德语大学注册，(3)年龄≥18岁，(4)互联网接入，(5)愿意在所有评估点提供自我报告数据，(6)知情同意。排除标准为:(1)自我报告过去有分离性症状或精神病的诊断，或(2)有相当大的自杀风险(贝克抑郁量表第9项>1;“我觉得我死了会更好”或“如果有机会我会自杀”)。研究人员向自杀风险较高的个体提供了有关治疗方案的详细信息，并要求他们尽快去看医生或精神科医生。

招聘

参与者是通过大学新闻报道、学生咨询服务和社交媒体平台招募的。潜在的参与者通过在研究网站上填写基于网络的注册表格来声明参与研究的兴趣。

资格评估和随机化

声明有兴趣参与的个人收到了一封信息信以及知情同意书，并被要求提供其干预平台资料的电子邮件地址。申请人被告知可以在任何时候退出研究，不会产生任何负面后果，所有收集的病例数据都可以在研究期间根据要求删除。感兴趣的参与者被要求填写书面知情同意书并填写基于网络的筛选问卷。

满足所有纳入标准而没有排除标准的个体被邀请填写基线评估。实验完成后，受试者被随机分配到IG组或WCG组。随机化以1:1的比例进行，块大小为2，使用基于计算机的自动随机整数生成器(Randlist， Datinf GmbH, t宾根，德国)，由一名没有参与这项研究的研究人员进行。参与者不能对研究条件盲目;然而，在随机化过程中，分配对参与者、参与招募的研究人员和电子教练都是隐藏的。

研究条件

干预条件

的框架StudiCare压力来源于得到的。压力，一项以网络为基础的员工压力管理干预措施[26]。改变形式和治疗内容，使干预适应大学生的需要。

干预是基于认知行为和第三波技术，并与Lazarus的压力交易模型相一致[27在区分以问题为中心的应对和以情绪调节为中心的应对方面。以问题为中心的应对，采用认知行为解决问题策略来减少和消除可改变的压力源。情绪调节是指个体通过监测、评估、修改和控制情绪以达到相关需求或目标的过程，并已被证明对减轻各种精神疾病症状有影响[28]。选修模块集成在第2至7节课的最后，可以根据个人需求和兴趣进行选择，涵盖学生特定的主题:社会支持、反思和担忧、时间管理、拖延症、考试焦虑、睡眠、动力、营养和锻炼，以及处理写作障碍和集中注意力。

干预包括8个主要模块。完成一个模块需要30到90分钟，建议参与者每周至少完成一个模块，最多完成两个模块。因此，干预计划在大约5至7周内完成(见多媒体附录2获取模块的详细描述)。

重点是通过家庭作业将获得的知识、策略和技巧转移到学生的日常生活中。参与者可以下载一款个人日记应用程序来跟踪情绪波动，监测导致他们压力水平的因素，并反思他们可以在日常生活中实施的干预措施。日记应用程序在模块1中被引入，作为主要会议的辅助内容，包含标准化的自由文本字段，评分量表，并提供了在条目中添加照片的机会(参见文本框1）.研究人员还为参与者提供了一份PDF版本的日记，并指示他们每周监测自己的情绪2到3次，要么使用该应用程序，要么使用打印出来的PDF记录他们的记录。

此外，在开始干预之前，参与者可以通过短信请求包含简短动机提示和超简短训练练习的自动每日消息，旨在促进学习策略转移到日常生活中。预先安排的信息大致反映了干预过程中提供的内容和练习。

参与者由一名训练有素的心理学硕士课程学生指导。eCoach和干预参与者之间的联系完全是在线建立的，没有面对面的会议。根据人的问责模式，以坚持为本的指引概念[29，30.]的应用，这已被证明在最小化人力资源的情况下不亚于强化指导([31];有关详细说明，请参阅[26])。指导包括三个部分:(1)监测依从性(在一周内通过平台内部消息系统和邮件发送最多3个未完成模块的提醒);(2)检查完成新模块的参与者的干预平台后端，以解锁下一个模块，并通过平台发送标准化的激励信息;(3)按需反馈。当请求帮助时，参与者在48小时内收到反馈。

反馈反映了参与者的个人问题和问题，并给予了积极的强化。从模块1开始，直到助推会结束，每个参与者都可以根据需要得到反馈，反馈是通过培训平台的内部信息系统提供的。只有少数参与者(5%，4/75)要求个人反馈，导致整个样本有5个内容反馈。eCoach总共发送了289个提醒(每位参与者3.85个提醒)。

控制条件

被分配到等候名单控制条件(WCG)的学生在T1、T2和T3完成了与干预条件相同的评估，但直到随机化后3个月才开始进行干预。然而，他们可以充分利用常规医疗保健提供的TAU。

主要结局指标

主要结果是通过PSS-4量表测量的感知压力[25]。PSS-4评估个人对生活压力的评估程度，尤其是对生活中不可控和超载的相关方面的感知。PSS-4包括4个项目(第1项:“你有多少次觉得自己无法控制生活中重要的事情?”第2项:“你多久对自己处理个人问题的能力感到自信?”第3项:“你有多少次觉得事情如你所愿?”第4题:“你有多少次感到困难堆积如山，以至于你无法克服它们?”)，得分在0到16之间。参与者在5分李克特量表上对他们在过去两周内的感知压力水平进行评分(0=从来没有;4 =经常）.PSS通常采用双因素结构[32-35]，积极框架项目代表感知应对自我效能，消极框架项目反映绝望，后者是抑郁症的有力预测因子[36]。PSS得分越高，对几种不良健康结果具有良好的预测效度[36-38]。尽管它很短，但PSS-4已被发现具有可接受的良好心理测量特性[39，40]。量表在本研究中具有良好的内部一致性，Cronbach alpha值为0.83。

次要结果测量

除非另有说明，所有结果均在2周的回顾性时间框架内测量。所有措施均以德语执行。当没有德语翻译时，量表由两位研究者(MH和SHA)独立翻译，然后他们比较和讨论翻译以解决分歧。

心理健康

为了检验压力干预对常见精神障碍症状的影响，我们纳入了大学生中与压力升高相关的心理健康结果，包括抑郁症(流行病学研究中心抑郁量表的德语缩写，CES-D [41];15项，量表0-3，范围0-45)和状态焦虑(斯皮尔伯格状态-特质焦虑量表[42];6项，量表1-4，范围6-24;目前) [43]。一般幸福感作为心理健康的总体标志，由世卫五幸福指数(WHO-5) [44];5个项目，量表0-6，范围0-30)，使用马斯拉奇倦怠量表-学生版([45];5个项目，规模1-6，范围5-30)。

风险及保护因素

评估了以下已确定的风险和保护因素的措施，以调查干预对与精神疾病发展和扩散相关的个人资源和脆弱性的影响:功能失调完美主义[46(修订后的近乎完美音阶[47];翻译;8项，量表1-7，范围8-56)，弹性[48(康纳-戴维森弹性量表简写形式[49];翻译;2项，量表0-4，范围0-8)，自我同情[50，51(自我同情量表[52];12项，量表1-5，范围12-60)和自尊[53(罗森博格自尊量表[54];10项，等级1-4，范围10-40)。

高校相关结果

为了评估出勤和生产力的损失，学生出勤量表([55];工作障碍子量表(工作障碍量表;共10项，量表1-5，范围10-50)。生产力损失是通过对学生工作产出量表的出勤率进行调整来评估的，调查了参与者能够达到他们通常学术生产力的当前百分比。生产力可以用可视化的模拟量表来评定，范围从0%=完全非生产性100% =完整的生产力。学业自我效能采用学业自我效能量表(Wirkstud [56];7项，量表1-4，范围7-28)，以及使用学业忧虑问卷([57];翻译;10项，分值0-4，范围0-40)。

额外的措施

额外的问卷评估了人口统计学变量、与专业卫生服务提供者的先前接触以及对干预措施的满意度(仅限IG;顾客满意问卷，适用于网络环境，CSQ-8 [58];8项，量表1-4)。治疗的可信度及期望在基线时由可信度及期望问卷([59];翻译;4项，量表1-5，范围4-20,2项，0%-100%)。IG的参与者可以对每个模块的有用性给出反馈(1=一点用都没有5 =非常有用的)，复杂度(1=非常复杂的5 =非常容易)，以及直至终止的持续时间(1=不到半小时5 =超过一个半小时)，李克特评分为5分，李克特评分为4分。

统计分析

主要效果评价

所有结果均按照试验综合报告准则([60];看到多媒体附录3）.基于意向处理(ITT)原则进行分析，缺失数据使用马尔可夫链蒙特卡罗多元归算算法(IBM SPSS 23中的多个归算函数;IBM公司，阿蒙克，纽约，美国)，每缺失100个估计，所有变量设置为估算的预测因子。然后对输入的数据集进行聚合，得到1个输入数据集。

对网络干预的假设优势进行了以下方面的检验:(1)参与者感知压力和次要结局从基线(T1)到干预后(T2)和3个月随访(T3)的变化，(2)有治疗反应的参与者人数，(3)达到接近无症状状态的学生人数，(4)经历症状恶化的参与者人数。

使用单变量协方差分析(ANCOVA)评估各组间感知压力变化的差异，以基线得分为协变量，以控制不同程度的基线得分。效应大小(Cohen's)d)根据输入的数据集计算组间差异，使用汇总的IG和WCG SD [61]。为了计算95% ci, Rosnow和Rosenthal [62]被使用。根据科恩的说法[63］，d=0.2可以认为影响很小，d=0.5个中等和d=0.8效果大。所有分析均采用显著性水平0.05(双侧)。

为了确定在压力症状方面获得可靠改善的参与者人数，根据可靠变化指数将参与者分为有反应者和无反应者[64]。因此，当参与者的PSS-4得分从基线到T2和T3分别相差超过- 2.17分时，获得了反应。此外，还计算了达到1个额外治疗反应所需的治疗数(NNT)。干预的负面影响通过可靠变化指数通过感知压力的可靠症状恶化的参与者数量来评估。当整个样本的PSS-4评分低于基线平均值2个标准差以上(≤7.29)时，参与者被定义为无症状。

亚组分析

为了评估干预措施在临床人群中的有效性，进行了亚组分析，仅包括基线时CES-D简短表得分>17的参与者，并遵循与主要分析相同的程序。18分已被证明是一个有效的分界点，表明临床抑郁症的可能性很高[65]。根据可靠变化指数，如果参与者表现出抑郁症状的可靠变化，则将其归类为应答者。

研究完成者分析

基于在所有3个评估点提供数据的参与者样本进行更完整的分析，作为敏感性分析。

过程评价

采用描述性统计进行工艺评价。为了评估各个领域的整体用户满意度，CSQ-8提供的项目数据被单独检查。利用IG的模块反馈分析干预模块的接受程度。通过分析干预平台内跟踪的干预完成率来评估依从性。最后，我们分析了访问日记应用程序并通过短信请求自动短信的参与者的比例。

结果

该研究的招募于2016年5月9日开始。最后一次随访于2017年1月30日完成。

参与者

学习流程可以在图1。在T2、T3或两者都没有随访的参与者与遵循方案的参与者在任何基线特征上没有显著差异P> . 05)。表1总结研究参与者的详细基线特征。大多数参与者(76.8%，106/138)表示，他们没有就健康相关问题咨询过医生、心理治疗师或咨询师，因此可能被视为首次寻求帮助的人。描述性数据包括所有结果的所有3个评估点表2。两组研究均无显著差异P> 0.05)。

主要效果分析

感知压力的变化

正如假设的那样，ANCOVA对基线分数的控制揭示了对测试后感知压力的显著影响(F_1147年= 19.70,P< 0.001)和3个月随访时(F_1147年= 15.10,P<措施;看到表3)，在T2 (d= 0.69;95% CI 0.36-1.02)和T3 (d= 0.57;95% ci 0.24-0.89)。

感知压力的治疗反应

卡方检验显示，与WCG(35%， 26/75)相比，IG(69%， 52/75)的应答者明显更多²₁= 18.1,P<.001)， NNT为2.89 (95% CI 2.01-5.08)。在3个月的随访中，IG组75名参与者中有55名(73%)和WCG组75名参与者中有33名(44%)被编码为应答者²₁= 13.3,P<.001)， NNT为3.41 (95% CI 2.25-7.00)。

感知压力的无症状状态

无症状状态显著达到(χ²₁= 6.7,P= 0.01)在T2和T3时，IG(44%， 33/75)的参与者多于WCG (24%， 18/75) (IG: 53%， 40/75;WCG: 35%， 26/75)²₁= 5.3 (P=.02)，导致NNT为5 (T2;95% CI 2.87-19.31)和5.36 (T3;95% CI 2.92-32.66)。

感知压力症状恶化

只有一小部分参与者出现症状恶化。与WCG相比，IG组中较少参与者的应激症状恶化(0%，0/75)，WCG组中75名参与者中有7名(9%)症状恶化²₁= 7.3,P<措施;T2时NNT=10.58, 95% CI 6.19-44.18)。T3时症状恶化无差异，IG组75例中有1例(1%)，WCG组75例中有3例(4%)²₁= 1.0,P=。31)。

次要结局分析

表3总结了ITT对次要结局的分析结果。ANCOVAs显示了显著的效果(P< 0.05)，在两个评估点的大多数结果中支持IG，效应量范围为d=0.33 (95% CI 0.01-0.65)d=0.82 (95% CI 0.49-1.15)。对完美主义(F_1147年= 0.38,P=.53)，但在T3 (P<措施)。弹性(T2:F_1147年= 1.69,P=。;T3:F_1147年= 2.94,P=.08)，自我同情(T2:F_1147年= 2.97,P= .09点;T3:F_1147年= 1.46,P=.23)，自尊(T2:F_1147年= 0.15,P= 2;T3:F_1147年= 1.36,P=.25)，两个研究组在两个评估点上均无显著差异。

亚组分析

超过四分之三的参与者(77.3%;搞笑:58/75;WCG: 58/75)的症状高于基线时抑郁症临床相关症状的临界值。该亚组抑郁症的组间效应量为中等至较大，在T2 (d=0.67, 95% CI 0.34-1.00)和T3 (d=0.73, 95% ci 0.40-1.06)。36例(62%;T2)， 58名参与者中有33名(57%，T3)， 58名参与者中有14名(24%;T2和T3)，导致NNT在IG中获得一个额外的治疗反应，而T2的WCG为2.64 (95% CI 1.83-4.70)²₁= 17.0,PT3为3.05 (95% CI 2.02 ~ 6.28， χ²₁= 12.9,P<措施)。

更彻底的分析

完整分析的结果与ITT分析相似，T2时主要结局的组间效应大小中等至较大(IG: mean=6.72, SD 2.86;WCG: mean=9.32, SD = 3.16;F₈₈= 18.60,P<措施;d=0.85, 95% CI 0.44-1.27)和T3 (IG: mean=6.41, SD 2.84;WCG:均值=8.65,SD 3.43;F₈₈= 13.41,P<措施;d=0.69, 95% ci 0.29-1.10)。然而，与主要分析相反，与T2时的WCG相比，IG的弹性显著增加(F₈₈= 8.56,P= 04;d=0.46, 95% ci 0.06-0.86)。

过程评价

坚持干预

平均而言，IG参与者完成了5.05个模块(SD 2.78)，相当于干预的72.1%。大多数(82.1%)的参与者完成了可选的附加模块。大多数参与者完成了反思和担忧(59%，44/75)，而75名参与者中只有8人完成了社会支持(11%)。总的来说，75名IG参与者中有46人(61%)至少下载并登录过一次日记应用程序。在研究期间，75名IG参与者中有4人(5%)要求激活自动短信。

客户满意度

总体而言，客户对干预的满意度很高(见表4）.

感知有用性、难度和会话持续时间

大多数参与者认为这8个治疗模块是有用的，而且不太复杂多媒体附录4）.报告的课程持续时间很长，参与者花在模块6(自我同情;28%的人花费超过1小时30分钟(10/36)。

讨论

主要研究结果

本研究的结果表明，在减少感知压力和其他相关的健康和大学相关结果方面，组间效应中等到较大，在具有临床相关抑郁症状的个体中也有实质性影响，这在我们招募的样本中非常普遍。在自我同情、完美主义(T2)、适应力和自尊方面没有发现显著的影响。

这种干预的好处比之前评估大学生基于网络的压力干预的试验发现的要大[19，20.]，尽管比技术提供的技能培训干预对感知压力的总体影响略小[18]，并可与基于网络的压力干预相媲美，正如最近的一项荟萃分析所报道的那样，其汇集的标准化平均差异为d=0.64 (95% ci 0.50-0.79;感知压力)在网络和移动干预中的应用[66]。该研究进一步为现有文献做出了贡献，表明针对学生的感知压力不仅能带来更好的心理健康结果和幸福感，而且对大学相关的结果也有实质性的有益影响，据我们所知，迄今为止还没有对这些结果进行过调查。

参与者对干预的依从性是令人满意的，并且大多数学生都很好地接受了干预。然而，参与者对特定模块长度的反馈表明，参与者在某些模块上花费的时间可能比预期的要多。这可能表明一些模块可以缩短，以试图进一步提高依从性。然而，事实上，缩短是否会导致更高的干预依从性尚不完全清楚。早期的研究报告了较短干预措施的更高依从率，尽管关注的是使用的模块数量[67]。这种效应是否也适用于特定模块的长度仍然未知。缩短一些模块可能会优化依从性，但也可能会损害干预措施的整体效果，因为潜在有益的信息或技术被传达和培训得较少。有人认为，参与者优先考虑所提供内容的各种方式可能会产生积极的结果，并且以自己的速度通过干预措施取得进展的能力可能代表了互联网提供治疗的关键资产[68]。对参与这项干预的参与者进行的定性访谈显示，与学生有关的各种主题的选修迷你模块非常受欢迎[69]。因此，以灵活的方式提供更大量的内容，允许参与者根据自己的具体需要定制干预措施，可能是优化干预措施使用模式的一种有希望的方法[70]。然而，有必要进行研究来测试这是否会进一步增加依从性。

限制

本研究有一定的局限性。首先，研究样本中女性的比例过高，这在预防性干预中很常见。第二，IG组随访3个月时的研究退出率较高，且较大。尽管这是临床试验研究中常见的限制[71]，并且在基于网络的高等教育学生压力干预试验中，已有不同的辍学率报告[72，73]，这限制了我们对长期影响的研究结果的普遍性。然而，磨耗分析并没有在辍学和非辍学病例之间得出任何显著的基线差异，这可能表明结果没有由于不平等的辍学而过度偏倚[74]。第三，由于道德原因，参与者完全可以获得正常治疗。因此，我们不能排除由于利用卫生服务而产生的潜在共同干预效应。最后，由于可行性和伦理原因，例如不拒绝一半的样本获得他们所寻求的干预，本研究IG的参与者与WCG进行比较，以评估培训的效果。在使用wcg的临床评估试验中，治疗和改变预期的影响已经被作为一种伪像进行了讨论，因为它们可能会阻碍延迟获得治疗的参与者启动与健康相关的行为改变，从而导致效果加剧[75]。

大多数患有抑郁症的大学生不通过传统的医疗保健渠道寻求治疗[76]和态度障碍，如对污名化的恐惧，已被证明对治疗的利用有很大影响[77]。我们的研究结果表明:(1)该样本中有大量学生以前没有使用过常规治疗方案，(2)大多数愿意使用这种干预措施的学生报告了临床上显着的抑郁症状，(3)在这一组中，治疗反应良好;未来的研究应该探索互联网提供的压力干预，标签为提供“支持应对学业压力”，是否可能潜在地吸引那些不愿接受正式心理健康治疗的有抑郁症状的学生，以及它们是否可以减少抑郁症的发病率。8]。因此，未来的研究应调查互联网和基于移动的干预措施对受影响学生的效用，即有严重抑郁症状的学生，作为一种指示性的预防或早期干预方法，以缩小治疗差距并改善学业功能[4]。

结论

总之，基于互联网和移动设备的干预可能是一种可接受的、有效的、具有潜在成本效益的方法，可以减少与大学相关压力相关的负面后果。