引导自助工作:Pacifica的随机候补对照试验，这是一款整合了压力、焦虑和抑郁的认知行为疗法和正念的移动应用程序

介绍

背景

在美国，每年有超过19%的成年人患有焦虑症[1]及6.7%经历重度抑郁发作[2]．几十年的精神卫生保健研究导致了焦虑和抑郁的有效非药物治疗方法的发展，其中之一是认知行为疗法(CBT) [3.,4]．CBT是研究得最好的治疗抑郁和焦虑的非药物疗法之一[5,6]．然而，传统的CBT需要训练有素的从业者和大量的时间投入，无论是在治疗室内还是室外。尽管这种治疗方法已证明有效，但其传播仍受到一定限制[7]．

未经治疗的精神疾病对身体健康、医疗成本、生产力和幸福感都有充分的负面影响[8-10]，精神健康和物质使用障碍是美国疾病负担的主要原因[11]．不幸的是，在美国，只有43%的精神疾病患者接受专业护理，原因是难以获得护理、污名、费用或寻求治疗所需的时间。2]．

技术支持的干预措施有望减轻精神疾病的一些负担，因为它们能够扩大规模并减少进入障碍，如成本和耻辱。事实上，基于计算机或互联网的CBT实施已经存在多年，其中许多已被证明对许多精神健康状况有效[12-15]．然而，尽管存在这些产品，但它们对减少总体疾病负担的影响很小，实施也落后于发展[16]．

与许多精神健康治疗存在的研究与实践差距类似，在密切监测和严格控制的研究环境中表现良好的数字工具并不总是转化为消费者广泛使用的项目。这可能是由于可用性和设计欠佳，或担心私隐和数据安全[17,18];在某些情况下，这些应用程序永远不会向公众开放。需要更多的实际研究来证明移动传送治疗方案的有效性。

用户留存率和参与度对数字卫生干预措施的成功至关重要[17,19]．这与传统的或面对面的心理治疗没有什么不同，在传统的心理治疗中，治疗的保留和参与一直是研究的主题[20.]．LeBeau等[21将治疗参与定义为家庭作业依从性，并发现在接受CBT治疗焦虑症的患者中，更强的依从性预示着更好的结果。然而，在数字工具中，粘性通常是由使用或登录的数量来定义的。登录与使用应用或数字工具所花费的时间之间的关系有些复杂;更多的使用并不总是与更大的症状改善相关。例如，一项研究发现，增加抑郁症治疗网站的使用与症状改善的减少相对应，作者提出的解释是，从治疗中获益的个体很早就停止了使用。22]．Kelders等人[23]检查了数字治疗的依从性，并确定了参与相关的分析应考虑参与者采取的行动类型(例如，教学课程vs反馈vs技能实践)以及个人变得不坚持的时间(即早期与晚期)。将参与度与结果联系起来也很复杂。van Gemert-Pijnen等[24]研究了参与者的登录次数和各种平台功能的使用情况，发现登录次数、功能使用情况和对抑郁症状的影响之间存在某种复杂的关系。

关于CBT治疗反应的预测因素也有丰富的文献，无论是面对面的还是通过数字工具进行的，尽管很难得出关于CBT对谁有效或无效的明确结论。Høifødt等[25发现一些人口统计学和临床因素对基于网络的CBT干预抑郁症的作用。具体来说，抑郁发作次数多、已婚或同居、生活满意度高的人反应更好。Myrh等[26]回顾了有关面对面CBT治疗反应预测因素的文献，并描述说，尽管有几项研究发现对治疗反应的预测因素很少或没有很强的预测因素，但其他研究发现，较高的社会经济地位和已婚可以预测更好的结果。Dryman等[27对基于互联网的CBT (ICBT)移动应用Joyable进行了一项研究，以检验其治疗社交焦虑的效果，结果发现，有反应者(与无反应者相比)的基线症状较低，并且在该项目中花费的时间更长。应答者还会更多地给教练打电话，完成更多的暴露。这些小组在年龄和性别上没有差异。MoodHacker是一款针对抑郁症患者的基于cbt的应用。在一项检查MoodHacker疗效的随机对照试验(RCT)中，Birney等[28研究发现，参与员工援助计划(EAP)的研究参与者的抑郁症状改善程度更大，尽管作者指出，EAP的参与实际上可能不仅仅代表着能够亲自咨询顾问(例如，非EAP参与者可能与通过EAP参与研究的参与者有不同的动机)。考虑到这些混杂的数据，我们也有兴趣检查Pacifica应用程序对谁最有效。

目标

尽管这并不是第一个心理健康支持应用程序的全虚拟随机对照试验[29,30.]，这项研究是为了推进有关技术驱动的CBT在现实世界中的应用的文献。我们试图测试Pacifica [31]，这是一款很受欢迎的商业应用程序(提交时注册用户超过240万)，用于自我管理压力、焦虑和抑郁，样本是患有轻度至中度焦虑和抑郁的个体，他们正在寻求数字工具来解决他们的心理健康问题。我们预测，使用该应用程序将有助于改善他们的症状，提高自我效能。此外，我们假设更多的应用程序使用，即更多的粘性，将导致更大的症状改善。此外，鉴于目前关于治疗中活性成分的争论[32]和应用程序的跨理论方法，我们旨在检查症状改善是否与所使用的特定工具(例如，思想记录、冥想和社交帖子)有关。最后，我们评估了人口统计学变量或基线临床特征是否会影响我们基于应用程序的干预的疗效。

方法

研究设计

该随机对照试验比较了立即干预组(帕西菲卡)，另设等候名单对照组(王）.两组人都可以按照自己的意愿接受治疗。WL组在1个月的等待期结束时获得干预。立即干预组在1个月干预期结束2个月后重新评估症状改变的稳定性。该研究已在ClinicalTrials.gov注册(NCT03333707)，并获得Salus IRB (Austin, TX)的批准。

招募、筛选和同意

我们招募了三个月的参与者，从2017年11月到2018年2月，通过社交媒体广告，ClinicalTrials.gov上的列表，以及通过商业应用程序本身的选择加入屏幕。绝大多数参与者都是通过应用程序招募的。Pacifica不做广告来获取用户，大多数用户都是通过应用商店搜索找到这款应用的，使用的搜索词包括焦虑或压力或者通过口口相传。

我们设计并构建了一个参与者门户，为个人提供了一个自我-服务为了减少重复登记，潜在的参与者提供了他们的电话号码，并输入了一个通过短信服务(SMS)发送给他们的代码。预审要求参与者年满18岁，英语流利，经常使用智能手机，之前没有使用过Pacifica。在这个预筛选之后，参与者被提供了一个嵌入式PDF格式的知情同意文件。4道题的知识测试确认他们已经阅读并理解了文件。为了表示同意，参与者需要输入他们的电子邮件地址和密码。同意后，对参与者进行筛选以确认其资格。参与者门户是基于Web(而不是应用程序)的，因此，参与者可以通过带有Web浏览器的任何设备访问该门户。被分配到等候名单条件的参与者将无法下载和使用该应用程序(在研究之外)，除非他们注册的电子邮件地址与他们用于预筛选的地址不同。

除上述预筛标准外，纳入标准为广泛性焦虑障碍7项量表(GAD-7)的5至14分[33]或在病人健康问卷8项(PHQ-8)量表中得分介乎5至14分[34]．排除标准为:(1)GAD-7和PHQ-8得分低于5分或其中任何一项得分高于14分，(2)筛查前诊断为双相情感障碍、精神分裂症、其他精神谱系障碍或器质性脑疾病的阳性反应，以及(3)目前怀孕。考虑到研究的全虚拟性质，选择这些标准是为了使干预的强度与用户的严重程度相匹配，从而使我们能够平衡参与者的安全性与外部有效性和数据的价值。

初始组9279人完成预筛选，1524人完成知情同意，500人随机分组。此外，7名参与者因未能在筛选和随机化后48小时内下载应用程序而被终止参与。在被分配到治疗组的253人中，182人使用苹果(iOS)设备，61人使用安卓(Android)设备。此外，3名参与者同时使用iOS和Android设备访问Pacifica。参与者使用问卷测量进行评估，详细信息如下。请参阅CONSORT流程图(图1)排除和实验遵从性的原因。

干预

Pacifica组的参与者可以访问Pacifica Premium(版本5.7到5.9.1)。在研究期间发生的应用程序更新是错误修复和性能改进，不会影响应用程序的治疗方法或可用性。以下应用程序的描述与研究中一样，可能与目前可用的产品不完全相同。Pacifica是一款手机应用程序，作为一种指导自助工具，用于管理压力、焦虑和抑郁。它没有被描述为任何特定诊断的治疗方法，也没有被描述为专业治疗的替代品。在入职时，用户从8个选项列表中选择最多3个目标来工作。这款应用每天会提示用户对自己的情绪进行一次评估，并根据他们的情绪评级，推荐一些活动来改善他们的情绪建议的活动(即生态瞬时干预;参见Schueller等人以及Lovibond和Lovibond的研究[35,36])。还有35天的引导路径这是大约10分钟的音频心理教育课程和配对活动。或者，用户可以使用该应用程序自助餐风格，使用任何他们认为有用的工具，无论何时他们选择。除了应用程序中的任何提示(如上所述)之外，研究参与者没有提供关于应用程序使用水平的指导或建议。

不同活动的说明和详情如下:

情绪

允许用户对自己的情绪进行评分伟大的来可怕的。用户可以选择给特定的情绪贴上标签，或者在他们的情绪评级上附上日记式的笔记。

健康

允许用户跟踪健康行为，如睡眠、咖啡因摄入和锻炼。用户可以为每个健康行为定制自己的健康行为和目标(例如，睡眠多少小时或喝多少杯咖啡)。他们可以选择设置一个警报，以便Pacifica向他们发送通知，提醒他们输入健康数据。

冥想和放松

提供超过40个音频活动，其中大部分旨在促进正念或放松。这些方法包括深呼吸、渐进式肌肉放松和各种正念活动。

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的想法

提供9种不同的活动，帮助用户重新审视他们的思想，识别认知扭曲，并重新构建思想。提示分为3组:基础知识，帮助用户识别他们的思想和情绪之间的关系，了解认知扭曲，重构消极思想;写日记，允许自由写作;和先进的工具。高级工具包括一个创建饼状图的工具，以帮助用户识别可能导致事件的其他因素，一个提出一系列问题以帮助他们评估证据的工具，以及一个引导他们深入并确定核心信念的活动。所有这些工具都是指导练习，不提供对个人文本输入的自动分析。

目标

允许用户创建一个挑战列表来完成他们的长期目标。这是一个相当通用的列表工具，它可以通过允许用户构建和处理恐惧或避免的情况的层次结构来定制以解决焦虑。应对抑郁症的用户可以使用该列表进行行为激活，以重新融入生活。该工具提示用户在参与之前和之后对项目的感知难度进行评级，以帮助他们认识到他们对挑战的初步估计可能不准确。用户可以选择一些示例项目，也可以输入自己的目标。

引导路径

提供35天的心理教育内容，教用户如何使用应用中的工具，帮助用户保持动力和兴趣。课程还提供了有关认知行为疗法和正念的背景信息。每个5到10分钟的音频课程与应用程序内的活动配对。音频内容要么作为教学会话，要么作为客户与治疗师之间的模拟会话。35天的内容分为4条路径:一条是对应用程序中的每个工具的介绍，两条是连续的，提供了对CBT的更深入的关注，一条是专注于培养正念技能。

希望

基于应对痛苦的原则，希望板是用户个人的励志名言和图片资源库。它还允许用户保存他们完成的挑战帮助他们获得成就感，享受胜利。

社区

这是一个同伴支持的社区，不是由专业人士管理，而是一个用户可以发布他们的想法、挑战和问题，并通过应用程序从其他人那里获得支持的地方。这个社区是匿名的，但利用标记系统来删除破坏性或不适当的帖子或用户。当用户第一次访问社区时，向他们提供社区的规则和指导方针。

进步

允许用户回顾他们的情绪评级和完成的活动。该工具将他们的情绪评分与健康行为和其他应用内活动相结合，这样用户就可以识别模式和触发因素。还有一个技能选项卡，可视地显示用户已完成的活动，按类型分隔。

应急资源

包括紧急情况下用户的危机线和资源列表。

测量

问卷调查措施

研究参与者在3个时间点进行评估:基线时(预处理)，4周后(即治疗后;干预期结束时)，基线后3个月/干预后2个月(随访;只有Pacifica组完成了随访，因为WL组在4周评估后才被允许进行干预)。在每次评估中，参与者都通过电子邮件和短信通知他们有可用的评估来完成。评估是通过上述安全的参与者门户完成的(即，不是在应用程序本身)。

抑郁、焦虑和压力量表-21 (das -21) [37是一种广泛使用的、可免费获得的、用于测量压力、焦虑和抑郁的自我报告方法。这是DASS-42的精简版，它的21个项目是用李克特量表来测量的，并产生3个子量表得分:压力、焦虑和抑郁。DASS-21由诸如“我似乎根本无法体验到任何积极的感觉”这样的陈述组成，并有4个选项，从“根本不适合我”到“非常或大多数时候适合我”。对于每个子量表，总得分范围从0到21，得分越高表明症状越严重。其内部一致性和并发有效性已被证明在可接受到优秀的范围内[38]．

PHQ-8 [34是一个包含8个项目的抑郁症自我报告量表。它与流行的PHQ-9相同[39测量，但消除了质疑自杀意念的问题;之所以选择它，是因为这项研究是完全虚拟的。PHQ-8的一个例子是“对做事情没有兴趣或乐趣”，选项从“一点也不”到“几乎每天”。PHQ-8的得分范围从0到24，该测量已被证明具有良好的内部一致性和可靠性[34]．分数越高表明症状越严重。

GAD-7 [33]是一种广泛使用的、免费提供的、包含7个项目的自我报告测量方法，用于解决广泛性焦虑障碍的严重程度。一个例子是“感到紧张、焦虑或紧张”，回答选项从“一点也不”到“几乎每天”。GAD-7的总得分范围从0到21，得分越高表明症状越严重。GAD-7具有良好的信度和效度[33]．

一般自我效能量表[40是一项包含10个项目的自我报告测试，询问参与者对自己应对生活中压力或挑战的能力的看法。例子包括“如果我足够努力，我总能解决难题”，回答选项从“完全不正确”到“完全正确”。一般自我效能量表的得分范围从10到40，得分越高表明自我效能越高。该措施已被证明是可靠和有效的[41]．

总体而言，由2个抑郁量表(PHQ-8和DASS-21抑郁量表)和2个焦虑量表(GAD-7和DASS-21焦虑量表)组成2个复合量表，以产生更可靠和有效的症状指标。我们在预处理时间点对每个测量进行标准化，然后使用预处理时计算的均值和SDs在随后的时间点对这些测量进行标准化。在分数被标准化后，测量结果被平均，以创建每个结构的单一测量。这些措施被称为抑郁症的复合和焦虑复合在结果部分中，预处理的均值为0,SD为1。

处理措施

为了更好地理解症状改善和应用效果的可能中介因素，我们检查了参与者的登录次数和完成的活动数量，作为应用粘性的衡量标准。应该指出的是，为了本研究的目的，活动包括的想法,目标(设定或完成)，放松,社区(写一篇文章)。参与度分析不包括情绪或健康评级，希望由于这些活动涉及数据提取、清理和格式化的复杂性，因此花费在审查社区论坛中的内容上的时间。

主持人的措施

为了检验基线患者特征是否能预测Pacifica与WL的治疗反应，我们测试了人口统计学和临床特征。人口统计学特征包括年龄(作为连续变量)、性别(0=女性，1=男性)、收入(从<$20K到>$200K的8个级别作为连续变量)、婚姻状况(0=未婚，1=已婚)、教育程度(0=未完成四年制大学学业，1=完成四年制大学学业)和种族(0=其他，1=白人)。临床特征包括目前(在筛查时)使用精神药物(0=否，1=是)，目前(在筛查时)使用心理治疗(0=否，1=是)，使用其他心理健康应用程序(0=否，1=是)，以及他们是否报告被诊断患有抑郁症(0=否，1=是)或焦虑症(0=否，1=是)。

统计分析

动力分析

在对大学本科生进行为期两周的初步研究的基础上，我们预计效应值为0.3 (Cohend）.在2组1尾中，我们以90%的功效为目标，检测到显著性水平为0.05t测试显示，每组191名参与者的样本。之前的研究大约有75%的完成率，所以我们的目标是每组随机抽取250名参与者。虽然使用试点研究来估计效应大小是有问题的(参见[42])，这项初步研究是我们进行功率分析所依据的最相关的数据。本研究发现的效应量大于试点研究:关键症状测量的效应量在0.4到0.54之间，而试点研究的效应量为0.3。

由于超出预期的人员流失，我们未能达到191名完成研究的目标:101名WL组参与者和79名积极组参与者完成了研究。考虑到完成者的数量，在显著性水平为0.05和两组双尾的情况下，我们能够检测到效应量为0.38，功率为80%t测试。

统计分析

数据采用Stata 15.0中的多级建模(MLM)进行分析[43]．MLM解释了受试者内部时间点的嵌套，允许检查受试者内部和受试者之间的变化(预处理，后处理和随访)以及分组(WL和Pacifica)。MLM包括至少有1个测量值的所有参与者，因此，它可以用来估计意向治疗效果。对4个因变量(抑郁复合、焦虑复合、压力和一般自我效能)中的每一个分别运行单独的模型。统计学显著性定义为低于alpha=的阈值。05,一个s this is the standard threshold used in randomized clinical trials in psychology.

为了比较Pacifica干预与WL的主要效果，时间模型为1级，在治疗前和治疗后时间点之间指定1段，在治疗后和随访时间点之间指定第二段。这种方法模拟了治疗研究中的典型趋势，其中最大的影响发生在治疗后，并在随访中趋于稳定，并已在许多先前的研究中使用[44,45,46,47]．WL vs Pacifica组在2级建模。模型包括两个时间段的主效应、群体的主效应以及群体与时间的交互作用。我们检验了组与时间之间的相互作用是否具有统计学意义。所有模型均包含截距和时间的随机效应，根据似然比检验确定其显著性。组间差异采用利润率通过比较处理前和处理后的斜率，以及比较处理后时间点模型的预测平均值，在Stata命令中。效应量是根据Feingold [48得出与科恩类似的估计d随机临床试验中的生长曲线模型。由于WL组是在治疗后时间点才进行干预的，我们无法在随访时对两组进行比较。因此，对于随访时间点，仅对Pacifica组检测从治疗后到随访的变化斜率。

为了检验使用应用程序的参与度是否与治疗反应有关，我们测试了Pacifica组的整体参与度(应用程序登录次数)和特定类型的参与度(使用应用程序的目标、放松、社区和思想部分的次数)是否与症状变化有关。模型包括敬业度的主效应、两个时间段的主效应以及敬业度与时间的交互作用。我们检查了敬业度变量和每个时间段之间的相互作用的统计显著性。因此，我们研究了敬业度是否预测了每一种敬业度和每一个因变量从治疗前到治疗后、从治疗后到随访的变化。

为了检查Pacifica与WL反应的调节因素，我们测试了Pacifica组与WL组相比，人口统计学特征(年龄、性别、收入、婚姻状况、教育水平和种族)和临床特征(使用精神药物、参与心理治疗、使用其他心理健康应用程序和先前诊断的焦虑和抑郁)是否与治疗前后的症状变化有关。模型包括主持人的主效应、时间的主效应、群体的主效应、所有双向交互和三向交互。我们检验了主持人、小组和时间之间的三向交互作用的统计显著性。在显著的3-way交互作用后，在不同的调节水平上进行分组简单交互作用效果的时间测试。

结果

预处理组差异

表1介绍了WL和Pacifica群体的人口统计数据。随机化是成功的，两组在人口统计学上非常相似;我们发现两组之间没有显著差异(p年代> .210)。样本主要是女性(75%)和白人(80%)，至少受过大学教育(91%)。

研究磨损

在500名随机参与者中，204名完成了治疗前和治疗后的评估。这代表了47%的WL参与者和35%的Pacifica参与者。两组之间的人员流失差异显著:χ₁²(n = 500) = 7.7;P= .006。我们检查了退出组和未退出组的基线症状评分，没有发现差异(见表2）.此外，当这些比较按组分层时，没有发现差异。P>)。

主要结局:症状改变

我们首先检查了与WL组的个体相比，分配使用Pacifica的个体在焦虑、抑郁、压力和自我效能方面是否有更大的改善。我们的意向治疗分析显示各组间各结果测量(抑郁综合、焦虑综合、DASS-21压力和自我效能)的交互作用显著，因此Pacifica组的变化大于WL组的变化。当单独检查抑郁和焦虑的个体测量时，这些结果没有变化。看到多媒体附录1为个体抑郁和焦虑测量的手段和社会地位。此外，为了评估治疗退出是否会影响这些结果，我们分析了额外的模型，包括组与辍学的相互作用和组与辍学的主要效应，结果没有变化。表3提供了治疗前后组×时间相互作用的参数估计，95% ci，显著性水平和每个结果测量的效应大小。

我们还考察了时间在组内的简单影响。表4Pacifica组在每个变量上都经历了显著的变化(抑郁、焦虑和压力减少，自我效能增加)。WL组焦虑水平从治疗前到治疗后显著降低。对于Pacifica组，从治疗后到随访，任何结果都没有显著变化。每项措施在岗位上都有显著的群体差异(见图2）.WL组抑郁症状显著高于Pacifica组(0.66;CI 0.37 ~ 0.94;P<.001)，焦虑症状(0.47;CI 0.17 ~ 0.77;P=.002)， DASS-21应力(2.09;CI 1.09 ~ 3.08;P<.001)，自我效能感较低(- 1.46;CI为−2.62 ~−0.30;P= .014)。

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临床显著变化

受试者被分类为在PHQ-8和GAD-7上达到临床显著改变(CSC)，由Jacobson和Truax概述[49]．个体量表被用于CSC分析，因为需要测试-重测试信度度量来计算可靠的变化指数。PHQ-8的员额CSC比率如下:Pacifica, 41.8% (n=33/79);WL, 16.8% (n=17/101);χ₁²(N = 180) = 13.74;P<措施。GAD-7的员额CSC比率如下:Pacifica, 39.2% (n=31/79);WL, 24.2% (n=24/99);χ₁²(N = 178) = 4.63;P= .031。Pacifica组PHQ-8和GAD-7的随访CSC率分别为35.4%和48.9%。

参与的影响

在为期30天的干预期间，Pacifica组的登录次数中位数为19次，范围为1至286次。我们没有发现各组之间有任何显著的相互作用整体与应用的互动程度(由总登录次数定义)P>.21)，焦虑综合指数(P>.34)，应力(P>.11)，或自我效能感(P> 55)。

然而，对于检查应用程序中独特活动的测试，我们发现思想记录工具的使用与两项结果测量的症状改善显著相关:焦虑综合和压力(见图3）.具体来说，对于焦虑组合，在治疗期间完成的思想记录数量越多，从治疗后到随访(beta)，焦虑程度就越低＝.10;CI为−0.19 ~−0.02;P =0.019)，但不是从预处理到后处理(P =.406)。思想记录的完成次数与MLM (P= .834)。对于DASS-21压力，在治疗期间完成的思想记录数量越多，从治疗前到治疗后的压力减少就越少(beta)＝−.30;CI−。50来−.11;P< 0.01)，但从治疗后到随访，应激减轻程度更大(β＝票价;CI−。87来−.08;P< . 05)。完成思想记录的次数与基线压力无显著关系(P= .772)。描述性地说，完成相对较多思想记录的个体在焦虑和压力减轻方面表现出延迟的积极影响。使用思想记录工具与抑郁症的变化没有显著关联(P>.13)或一般自我效能(P>的相关性)。目标、放松和社区工具的使用与焦虑的变化无关(P>.18)，抑郁(P>.13)，应力(P>.29)，或一般自我效能(P>点)。

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主持人分析

人口统计资料

我们检查了组、时间和人口统计学反应之间的3向相互作用，以检查这些人口统计学特征是否会调节治疗反应。

年龄、性别、收入、婚姻状况、教育程度和种族对症状改善的影响无显著调节作用。看到表5获取详细信息。

临床特征

我们还对中列出的每个临床特征进行了调节分析表1。我们发现只有1个特征与组和时间显著相互作用，以预测结果测量:基线时伴随精神药物的存在/缺失。如图所示图4，精神药物的存在缓和了群体效应，因此，与WL相比，Pacifica对未服用精神药物的人的益处明显大于服用精神药物的人。这种组×时间相互作用的调节仅在焦虑复合和DASS-21应激测量中达到显著性。

对于焦虑组合，简单效果测试显示，对于没有服用精神药物的参与者，分配给Pacifica的参与者的焦虑程度明显高于分配给WL的参与者(斜率的区别=−。68,CI −1.01 to −0.35;P<措施)。然而，对于服用精神科药物的患者，Pacifica和WL (P= .771)。压力方面也出现了类似的模式。对于没有服用精神药物的参与者，被分配到Pacifica组的压力明显比分配到WL组(斜率的区别=−2.54;CI为−3.70 ~−1.39];P<措施)。然而，对于服用药物的患者，Pacifica和WL在减轻症状方面没有差异(P= .615)。

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讨论

这项研究是Pacifica的第一项随机对照试验，Pacifica是一种广泛使用的、流行的基于智能手机应用程序的干预措施，用于轻度至中度压力、焦虑和抑郁的自助治疗。在干预中实施的工具是基于CBT、正念、情绪和健康跟踪的整合。结果表明，在减少自我报告的抑郁、焦虑和压力症状以及增加自我效能感方面，与1个月的候补名单对照相比，这种干预是有效的。组间效应量在小到中等范围。此外，在1个月的干预期结束后，治疗效果维持了2个月，尤其是焦虑症状。考虑到这项研究的轻触性质，干预期的持续时间短，以及真实世界的个体样本，这些结果尤其值得注意。

应用程序的使用是自我引导的，参与者没有被指示以任何特定的频率使用应用程序，因此我们不考虑依从性，而是探索使用量(即完成活动的数量)是否与症状改善有关。我们没有发现任何与整体使用率的关联，可能是因为查看应用登录总数是量化用户粘性的一种简单方法。然而，我们确实发现，完成相对较多思想记录的个体表现出延迟改善，这是值得注意的。尽管文献对认知重构在CBT中的重要性提出了质疑[50]，这项研究表明，至少对于技术支持的认知行为治疗，思想记录是有帮助的。主观上，完成思想记录是一项比健康追踪或冥想更耗时、更需要认知的活动，增加这些活动的使用可能是对治疗或改善的更大承诺的标志。不过，我们应该注意到，在这项研究中，思想记录既包括基本的日志提示，也包括更复杂的重构活动。然而，不幸的是，这项研究不足以检验不同类型思维工具的影响。完成相对较多的思考活动所带来的明显延迟的积极好处与人们的普遍看法是一致的，即尽管检查和挑战消极思想在短期内是困难的，但它可以带来更长期的好处。此外，有数据表明CBT在预防焦虑和抑郁复发方面是有效的[51,52]，但需要进一步的研究来更全面地了解这些影响，特别是在计算机化CBT方面。

参与者的人口学特征与结果无关，这与之前研究传统(即非在线交付)CBT的混合结果一致[53-55]以及基于互联网的认知行为治疗[13,25,56-60]．这表明基于应用程序的CBT可以对不同的人群产生影响，而不仅仅是对特定群体相关。然而，我们发现在基线时服用和未服用精神药物的参与者之间存在差异。虽然在抑郁或自我效能的测量中没有显著性，但在焦虑复合和DASS-21压力测量中，基线时药物的存在缩小了组间的差异，即WL组和app组都有所改善。研究表明，药物的存在并没有显著降低应用程序的有效性，而是除了药物之外，应用程序几乎没有任何额外的好处。

尽管这一发现与一些联合治疗比单独治疗效果更好的数据不一致[61]，这与文献中发现药物与心理治疗相结合的益处微乎其微是一致的[62]．某些药物如苯二氮卓类药物可能会干扰行为治疗[63]．不过，可以肯定的是，像Pacifica这样的引导自助工具并不是心理治疗——它也不是这样宣称的。与医生建立的个人关系可能是催化治疗和推动治疗的因素，而不仅仅是药物治疗;人们发现，将自助解决方案与人类指导结合起来的混合模式优于单独的自助解决方案。64]．这些模型的缺点是它们的缩放能力。分诊服务和与客户需求相匹配的面对面支持水平的阶梯式护理模式可能是未来的发展方向[65]．这种模式将人类治疗师或教练的人际关系与无处不在的诊所外移动应用程序的支持结合起来。考虑到大多数个体从初级保健提供者那里接受精神药物治疗，将移动干预与药物治疗相结合是否有效的问题尤为重要。66他们通常只是间歇性地看到他们;数字工具可能会在预约之间提供额外的支持。

该项目代表了一个进步，因为它是对一种流行的、商业上可用的技术干预措施的实际评估。然而，应该注意到一些限制。首先，这项研究是在一个人口构成相当均匀的方便样本中进行的。参与者大多是受过大学教育的白人女性。先前的研究发现，在基于网络的研究中，女性的比例过高[67]．虽然这个样本可能代表了最有可能利用技术支持的心理健康干预措施的个体，但这种同质性可能限制了结果可以普遍化的程度。由于注册时没有收集用户的人口统计信息，因此我们无法评估该样本对使用Pacifica的所有个人的代表性。

虽然从人口统计学的角度来看，参与者是同质的，但该研究是在一个可能在诊断方面具有异质的样本中进行的。我们没有进行诊断性访谈，只有参与者对症状评定问卷的回答。在现实世界中，许多人寻求基于网络的工具来管理他们的心理健康，这是在治疗诊所的背景之外进行的，可能没有正式的诊断。值得注意的是，我们的样本的焦虑和抑郁水平相对较低。这进一步强调了这样一个事实，即寻求数字工具的个体可能处于光谱的温和端，这些工具可能需要与治疗相结合，以有效地治疗受影响更严重的个体。未来的研究应该检查这些数据是否可以在更多样化的样本中复制，以考虑疗效是否因人口统计学而变化。同样重要的是，要验证该应用程序在正式诊断的个体与那些自我选择的个体之间的功效，这些个体只是使用自我报告的方法进行筛选。此外，对应用程序参与度的分析是探索性的，重要的发现应该在未来的研究中得到复制。

另一个限制涉及到关于使用精神药物的影响的缓和的发现。虽然这一发现很有趣，但由于我们对参与者使用药物的信息很少(即，没有关于研究过程中药物类型、剂量或任何变化的数据)，这应该在未来的工作中进一步研究。

这项研究提供了一些鼓舞人心的发现，这些发现围绕着流行的、商业上可用的、有指导意义的自助工具的能力，使个人能够管理他们的压力、焦虑和抑郁症状，并提高他们的自我效能感。这项研究也可以作为全虚拟研究的证明点。考虑到现有卫生保健系统的局限性和精神卫生状况患者获得护理的障碍，移动应用程序和技术支持的干预措施可以在扩大可及性方面发挥重要作用，并作为面对面治疗的辅助手段。未来的研究应继续阐明这些工具的最佳应用，以及如何将它们更好地整合到现有的工作流程和护理提供系统中。