数字福祉干预对老年人的影响:对现实世界用户数据的回顾性分析

简介

背景

根据联合国的数据，全球65岁以上的人口比例正在上升，预计到2050年将达到六分之一，而2019年为十一分之一[1］．在美国，美国人口普查局估计，到2030年，老年人口将首次超过儿童人口，五分之一的美国人将达到退休年龄[2］．尽管人口老龄化引发了关于这一群体中慢性疾病和复杂医疗状况的额外负担的讨论[3.-6，相对较少的关注致力于理解心理健康状况不佳在这场“白银海啸”中的影响。

世界卫生组织报告称，年龄≥60岁的成年人中，有五分之一患有精神或神经疾病(不包括头痛)，这些疾病占残疾寿命的17.4% [7］．这一年龄组最常见的精神健康障碍是抑郁和焦虑，分别影响全球约7%和3.8%的老年人[7］．在美国和澳大利亚，仅在老年人中抑郁症症状的患病率估计为9.8% [8］．老年人心理健康状况不佳，随后导致医疗成本上升[9]，直接或间接地通过恶化共病健康状况[10］．此外，研究表明，大约四分之一患有精神健康障碍的老年人报告遭受歧视，包括种族主义和年龄歧视，而没有精神健康障碍的老年人中只有十分之一遭受歧视。在精神健康障碍患者中，这种歧视也更有可能发生在卫生保健机构内，从而增加了个人延迟治疗或根本不寻求治疗的可能性[11］．

事实上，老年人比中年人更不可能寻求心理健康护理[12］．在一项研究中，6.5%的老年人自我报告在过去12个月内接受过某种程度的心理健康护理，但65.9%的临床抑郁症受访者和72.5%的焦虑患者从未接受过治疗[13］．研究表明，缺乏寻求治疗可能与心理卫生保健的看法无关，而是与获得有关。具体而言，一项研究发现，老年人更有可能表示获得精神卫生保健很重要，但不太可能表示他们获得了这种保健[14］．尽管寻求治疗的比例较低可能是因为与年轻人相比，老年人不太可能报告有精神健康服务保险[14]，由于缺乏专门研究老年人群的心理健康专业人员，情况进一步恶化[15］．

鉴于在获得精神卫生保健方面存在这些困难，随着越来越多的人口进入老年并需要更多服务，探索可扩展和负担得起的精神卫生保健选择的必要性势在必行。在过去20年里，人们开发了一些数字干预措施，以解决精神卫生保健方面普遍未得到满足的需求[16，研究表明，这些可以有效地帮助改善心理健康，包括抑郁、焦虑和压力[17-20.］．然而，关于老年人是否会参与数字干预或从数字干预中受益的研究还很有限。

我们应该小心，不要认为数字干预在普通人群中可用且有效的证据适用于老年人。尽管越来越多的老年人拥有智能手机并使用互联网，但拥有智能手机或在家中使用宽带服务的老年人比例仍落后于年轻年龄组。例如，皮尤研究中心在2021年对美国成年人进行的一项全国性调查显示，85%的受访者表示拥有智能手机，而在老年人中，只有61%的人拥有智能手机。在年龄≥75岁的人群中，仅有43%拥有智能手机[21］．与年龄有关的手工灵巧度和视力问题，以及对使用新技术缺乏信心，可能导致老年人采用数字干预措施和工具的速度较慢[22］．

然而，针对老年人进行的少数研究表明，那些参与数字干预的人在心理健康结果方面有所改善。一项对9项探索基于互联网的认知行为疗法(CBT)对老年人(平均年龄66岁)影响的研究进行的元分析发现，这些疗法通常能有效减轻抑郁症状，尽管有一些证据表明它们的有效性与使用者的年龄呈负相关[23］．然而，关于数字干预对孤独感影响的有限研究表明，老年人的孤独感没有显著改善[24］．其他研究表明，随着年龄的增长，对数字干预的参与度可能会提高[25-27］．澳大利亚一项针对使用基于互联网的CBT的患者的研究发现，年龄≥60岁的患者比年轻患者更有可能完成所有治疗模块，心理困扰和残疾的改善在各个年龄组都是一致的[25］．然而，研究人员认为，在受控研究条件之外，这些研究几乎没有提供关于老年人对数字干预的吸收和参与的信息[28］．

目标

这项研究的目的是探索老年人是否参与了公开的数字干预Happify健康计划，以及随着时间的推移，参与这种干预在多大程度上改善了心理健康。Happify是一个自我指导的健康计划，旨在通过提供简短的游戏化活动来改善心理健康，这些活动是根据各种治疗方法中的循证活动改编而成的。之前的研究表明，每周通过Happify完成2次或以上的活动，6周后，主观幸福感和焦虑症状都有显著改善。29-31，但这些研究都没有考察年龄的影响，也没有专门针对老年人。因此，在当前的回顾性分析中，我们分析了来自现实世界中自我报告年龄≥65岁的Happify用户的数据，以确定干预活动的完成是否与使用至少六周后主观幸福感和焦虑症状的变化相关。

方法

研究设计

这项研究对2019年1月1日至2021年12月23日之间注册的Happify用户进行了回顾性分析。

样本的选择

注册时，所有用户在下载Happify应用程序或访问网站后，都会被提示完成一份入职问卷。该问卷询问了人口统计信息，包括年龄、性别、关系状况和就业状况，旨在帮助为个人用户量身定制程序。填写此问卷后，用户必须在创建帐户之前同意服务条款和隐私政策，其中包括表明他们的数据可能用于研究目的的语言。这里展示的所有数据都是由真实世界的用户生成的，作为标准用户体验的一部分，并存储在安全的公司服务器上，只提取了用于分析的未识别数据。

最初考虑的数据来自所有在美国的用户，他们在回答入职问卷时选择“65岁或以上”作为年龄类别，并且完成了至少两次应用内评估。为了被纳入分析，用户还必须满足以下标准:(1)在182天内完成至少两次应用内评估，(2)第一次和最后一次评估之间的时间不少于42天，(3)在第一次和最后一次评估之间至少完成一次Happify活动。

伦理批准

使用Happify消费者数据进行回顾性分析，比如这个，数据只代表那些自然注册Happify并参与通用版本程序的用户(即，没有为了研究目的而改变内容或评估)，由独立机构审查委员会IntegReview审查，并标记为豁免研究(hhs -018)。

材料与步骤

数字幸福干预

Happify是一个自我指导的健康计划，它借鉴了各种理论方法来改善健康，包括CBT [32]、正念减压法[33]、积极心理学[34]、接受及承诺疗法[35]，以及行为激活[36］．基于这些治疗方法的活动是通过确定每种循证方法中的活动而制定的(即，在至少两项不同的研究和不同的样本中证明了有效性)[37］．然后，这些活动被组织成“轨道”，旨在帮助用户解决特定的关注领域，如应对压力或改善睡眠。图1)．每个轨道由4个部分组成，用户通过完成每个部分中一定比例的活动(图2)．用户可以随时更换曲目，也可以通过即时播放功能访问曲目之外的活动。关于Happify程序的更详细描述可以在之前的研究中找到[31］．

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评估

作为Happify常规项目的一部分，用户在第二次登录平台时，会被提示完成应用内部评估，此后每两周进行一次评估。该评估包括两项措施:主观幸福感的专有措施，幸福量表，以及广泛性焦虑障碍2 (GAD-2)量表[38］．

应用内部评估是可选的;因此，用户可以在提示时选择跳过或延迟评估。由于评估的可选性质，许多用户不提供这一结果数据。在那些完成评估的用户中，评估之间的时间和评估的数量也因用户而异。因此，评估之间的时间在我们的分析中被连续处理。在分析中，包括了在第一次评估后182天内完成的评估。因此，用户第一次和最后一次评估之间的潜在时间范围是42到182天。

Happify规模

幸福量表由9个项目组成，是衡量主观幸福感的专有指标。该量表旨在衡量主观幸福感的两个主要组成部分:积极情绪和生活满意度[31］．共有4个项目评估了过去一个月积极情绪的频率(例如，“在过去的一个月里，你有多频繁地感到快乐、兴奋、鼓舞和/或敬畏?”)，并基于积极和消极情绪量表，这是一种广泛使用的积极和消极情绪的测量方法[39］．这些项目的评分分为5分，从0 (从来没有)至4 (非常经常[几乎每天])．其余5个项目评估用户在不同生活领域的满意度(例如，“你对生活中的人际关系有多满意?”)，并基于生活满意度量表[40，这是一个被广泛使用的衡量生活满意度的指标。这些项目的评分分为7分，从0 (非常不满意)至6 (非常满意)．每个子量表的分数是通过将评分相加并计算从0到100的百分比分数来计算的。然后将这两个百分比的平均值计算出一个综合分数，分数越高表明主观幸福感越强。

如在别处所述[29]，一项未发表的内部验证研究对幸福量表进行了研究，使用亚马逊MTurk从普通人群中招募了559名成年人。在这项研究中，幸福量表被证明具有良好的内部一致性(α=.89)，并且每个子量表的内部一致性至少是足够的(积极情绪:α=.72;生活满意度:α= 0.88)。子量表也与它们所基于的量表密切相关(r=0.76-0.80)，总体幸福量表得分与主观幸福量表(r=0.78)和流行病学研究中心抑郁量表(r=−0.75)，在预测方向上。

GAD-2规模

ad -2 [38]是广泛性焦虑障碍的2项筛查工具，包括较长的7项GAD量表的前2项。受访者表示，在过去两周内，他们为每个问题所困扰的程度，范围从0 (一点也不)至3 (几乎每天)．分数越高，焦虑症状越严重。虽然ad -2通常被用作筛查工具，其中得分≥3表示患有焦虑症的可能性，但它也被用作连续量表来评估治疗后焦虑的变化[41］．

统计分析

为了检查幸福感和焦虑症状的变化，我们为每个结果拟合了线性混合效应模型，将从第一次评估到每次后续评估的天数视为固定效应。我们选择这种方法是因为它能够在不同的时间点处理参与者之间不同数量的评估。模型采用R (version 4.1.0 [42])，使用nlme包[43］．采用赤池信息准则(Akaike Information Criterion)对仅具有随机截距的模型和同时具有随机截距和随机斜率的模型进行评价。最后的模型是用随机截距拟合的。由于评估次数和评估之间时间的可变性，我们拟合了一个连续的自回归误差结构，条件自回归(1)[44］．对于每个结果，我们都拟合了一个主效应模型，然后是一个增加了时间和使用水平之间相互作用的模型(推荐vs以下推荐)。每个模型包括时间、使用(推荐水平vs低于推荐水平)、性别(虚拟编码为“女性”)、关系状态(虚拟编码为“恋爱中”)、慢性疾病的数量、第一次评估前完成的活动数量，以及其他结果变量的初始得分作为预测指标。利用赤池信息准则进行模型比较和选择;交互模型更好地适合幸福和焦虑症状的数据，因此，在这里报告。所有统计检验均为2尾检验，α标准为0.050。

结果

样本和人口统计

在合格期间，1292名新用户报告年龄≥65岁，居住在美国，并完成了至少两次应用程序内评估。在排除了第二次评估距离第一次评估182天(n=89)、最后一次评估距离第一次评估<42天(n=476)、在第一次和最后一次评估之间没有完成任何活动(n=306)或人口统计信息缺失(n=46)的参与者后，我们的最终样本由375名老年人组成。样本人口统计数据显示在表1．

用户平均完成了4.17次评估(SD 2.63)，从2到13次评估不等，评估之间的平均时间为49.89天(SD 38.52)。最初的幸福感与完成评估的数量无关(r=.06)或与两次评估之间的平均天数(r=−.07)，而初始焦虑症状与两者均显著相关(r分别为−0.17和0.21;P<措施)。

使用

我们能够验证375名用户中的326名(86.9%)是如何访问Happify程序的。这些用户中有一小部分(54/ 326,16.6%)专门使用计算机访问该程序。老年人更有可能使用智能手机或平板电脑(129/ 326,34.3%)或多种设备(143/ 326,43.8%)访问Happify。在那些使用智能手机或平板电脑的人中，主要通过智能手机访问该项目(117/ 129,90.5%)，而平板电脑(12/ 129,9.5%)。在使用这三种设备访问程序的人中，通过智能手机访问是最常见的(平均50.78%，SD 22.46%;范围0% -75%)，其次是通过计算机访问(平均值36.12%，标准差10.63%;范围20%-50%)和一片(平均13.10%，SD 18.25%;范围0% - -25%)。

中列出了示例使用统计信息表2．总体而言，老年用户在第一次和最后一次评估期间平均完成了43.35项(SD 87.80)活动，从1到876项活动不等。平均而言，在专用轨道上完成的活动更多(平均值35.47，标准差67.31;范围0-415)与通过即时游戏功能完成的活动相比(平均值7.88,SD 37.56;范围0 - 558)。在此期间，375名保留用户中有113人(30.1%)以每周2次的推荐水平参与了该计划，这与Happify其他不同样本的研究一致[31］．在我们的样本中，老年人在Happify上的平均活跃天数为19.36天(SD为27.16天)，在他们第一次和最后一次评估之间从1天到152天不等。

主观幸福感

在整个样本中，第一次评估的平均幸福得分为52.56 (SD 19.82)，范围从5到99。这低于幸福指数在一般人群中的第50百分位(即61-63分)[29］．我们发现，慢性疾病数量较多的老年人总体幸福感量表得分较低，B=−1.58 (95% CI为−2.72至−0.45;P=.007)，这与表明健康状况与主观幸福感相关的研究相一致[45］．不足为奇的是，在第一次评估中焦虑症状水平较高的老年人总体主观幸福感水平也较低，B=−5.24 (95% CI为−6.10至−4.38;P<措施)。这些效应对于主要效应和相互作用模型都是一致的。

我们还发现两种使用均有显著的主效应(B=4.38;95% ci 1.00-7.77;P=.011)和时间(B=0.03;95% ci 0.01-0.04;P<措施)。然而，当添加到模型中时，这些影响被显著的time×use相互作用所限制(B=0.04;95% ci 0.02-0.07;P=.002)，使用后主要效果不再显著(B=−1.884;95% CI−1.874 ~ 5.641;P=.33)或时间(B=−0.012;95% CI−0.005 ~ 0.029;P=)。

如图3在美国，在Happify上平均每周完成两项或更多活动的老年人比完成较少活动的人在主观幸福感方面有更大的改善。更具体地说，那些平均每周完成2项或更多活动的人，他们的幸福量表得分平均提高了24.5% (SD 79.3%)，而那些低于推荐水平的人，他们的幸福量表得分平均提高了11.7% (SD 45.5%)。在这两个模型中都没有显著的其他影响。

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焦虑

第一次评估的平均ad -2得分为2.14 (SD为1.82)，范围从0到6,375名用户中有116人(30.9%)的得分高于可能患有焦虑症的临界值(即得分在3到6之间)。除了使用的显著主要影响外(B=−0.31,95% CI为−0.60至−0.02;P=.03)和时间(B=−0.002,95% CI:−0.004至−0.001;P<.001)，唯一其他显著的主要影响是最初的幸福量表得分。在第一次评估中幸福感量表得分较高的老年人总体焦虑症状水平也显著较低(B=−0.04,95% CI为−0.05至−0.04;P<措施)。

与主观幸福感一样，使用和时间的主要影响都受到显著use×time相互作用的限制(B=−0.004,95% CI为−0.007至−0.002;P一旦将这种相互作用添加到模型中，它们就不再显著(使用(B=−0.098,95% CI−0.409至0.212;P= 54);时间(B=−0.001,95% CI−0.002至0.001;P= . 05)。如所述图4在美国，平均每周完成2项或更多活动的老年人在焦虑症状方面的改善明显大于完成较少活动的老年人。更具体地说，在以推荐水平参与该计划的老年人中，ad -2评分提高了25.6% (SD 58.3%)，而低于推荐水平的老年人则提高了10.5% (SD 88.3%)。

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讨论

主要研究结果

这项分析的目的是探讨老年人是否会参与数字幸福干预，以及参与这种干预在多大程度上改善了主观幸福和焦虑症状。我们的研究结果显示，在符合我们分析条件的老年人中，约有三分之一的人以推荐的水平参与了该计划，这与其他对Happify用户的分析报告的参与率一致，这些分析不包括老年人[30.］．

我们的结果进一步表明，当老年人以这种最佳水平参与时，随着时间的推移，他们的主观幸福感和焦虑症状都有了显著改善。这些改善也与其他人群报告的改善相当(或更好)。例如，对Happify用户的真实分析发现，在8周内，他们的积极情绪(Happify量表中的一个子量表)提高了10.47%。31]，而最近对Happify用户自我报告偏头痛的分析，其中<1%的样本是老年人，发现主观幸福感平均改善了23.5%，焦虑症状平均改善了26.05% [46］．当前分析中观察到的变化幅度与偏头痛分析中观察到的变化幅度一致，优于Carpenter等人的研究报告[31]，幸福感平均改善24.5%，焦虑症状平均改善25.6%。这些发现增加了越来越多的文献，表明尽管老年人对技术的采用仍然较低[21]，他们仍会对数码干预作出反应[23，25-27，47］．通过检查来自现实世界用户的数据，我们的数据提供了证据，即使在受控的研究环境之外，老年人也会注册数字健康干预措施，并以与年轻用户相当的比例参与其中。这对于了解数字干预是否是解决老年人心理卫生保健需求未得到满足的可行手段非常重要，无论其效果如何。如果老年人不参与数字干预，他们就无法改善获得护理的机会。

提高老年人对数字干预的接受程度

我们的数据显示，老年人在与数字健康干预互动时可以受益于数字健康干预，而采用这种技术的人的参与率似乎与我们在年轻群体中发现的相似。然而，值得注意的是，这些数字干预措施的使用率低于其他年龄组。在Happify项目中，符合我们分析的老年人只占满足所有其他纳入标准的一般用户群的不到3%。因此，探索提高老年人使用这些干预措施的意愿的方法非常重要。

一个可能的解释是，老年人对新兴技术不太适应。事实上，研究表明，对自己使用电脑和互联网的能力更有信心的老年人更愿意采用新技术。[48]，并成为新数码节目的长期用户[49］．一些研究人员认为，平板电脑可能是老年人越来越多地采用科技产品的答案。50];然而，我们的数据显示，只有一小部分Happify的老年人使用平板电脑访问该计划。一般来说，老年人似乎仍然使用智能手机，其次是电脑来访问该程序。虽然还需要更多的研究来探索优化平板电脑数字干预措施的影响，但这些数据表明，数字干预措施的提供方式并不是吸收量较低的根本原因。

相反，这个问题可能更多地与缺乏对干预措施本身的熟悉有关，而不是与技术有关。例如，对年龄≥50岁的成年人进行的定性研究表明，该年龄组接受数字干预的最常见障碍是缺乏理解[28］．更具体地说，许多参与者不知道数字干预，尽管他们在研究过程中对这种干预产生了积极的态度。然而，其他研究表明，仅仅意识到这一点可能不足以克服老年人对数字干预如何有助于改善他们心理健康的怀疑。51］．因此，提高老年人意识的教育可能需要与学习新技术以增加使用的支持相结合[52］．

为老年人设计数字干预

除了努力将老年人引入数字干预措施之外，我们还需要考虑这一人群的独特需求，这可能会使为年轻群体设计的数字干预措施对老年人不切实际。例如，针对老年人的定性研究表明，尽管参与者认为技术有许多好处，但许多人报告了基于年龄或与健康有关的能力变化的可用性问题(例如，使用小屏幕和手动灵活性的困难)[51，53］．可能需要某些功能，如音频和语音识别技术，以提高数字干预在这一人群中的可用性[22］．尽管市场上有大量的数字干预措施，但很少(如果有的话)是专门为老年人开发的。鉴于老年人对可扩展的心理健康解决方案的需求日益增长，以及这一年龄组在使用数字工具方面存在的独特障碍，积极包括最终用户反馈的产品开发对于老年人数字干预措施的成功至关重要，无论是在吸收方面还是在疗效方面。事实上，其他研究人员呼吁以老年人为中心的研究或以用户为中心的研究，作为数字干预发展的一部分[54]或甚至探索参与式共同设计的机会[55］．虽然存在关于老年人对数字干预和技术的一般观点的定性研究[28)，需要在老年人参与特定项目时对他们进行更多以用户为中心的工作。

优势与局限

尽管这项研究的优势在于它能够提供洞察老年人在现实世界中对数字福祉干预措施的吸收，但它也有一些局限性。首先，由于缺乏对照组，我们无法确定幸福感或焦虑症状的变化是否与干预直接相关。我们发现，使用不同的使用方式，结果的变化有显著不同，例如，与平均每周至少完成两次活动的老年人相比，以最低程度参与Happify的老年人在幸福感和焦虑症状方面的改善更少。这种使用的调节作用表明，完成Happify活动至少在一定程度上促成了结果的变化。然而，需要在对照组中进行研究，以确定因果关系。特别是考虑到最近的批评，即与主动控制相比，数字干预的效果要弱得多[56]，未来的研究应该包括一个严格的控制，以解释潜在的安慰剂效应和时间。

其次，由于自然主义的设计，我们的分析仅限于自行注册程序的用户。因此，我们分析的老年人很可能不能代表所有老年人。特别是，我们的样本主要由老年女性组成。尽管在数字干预研究中经常出现这种情况，而且我们在两种模型中都没有发现性别的显著影响，但一些研究表明，女性在参与数字干预后，心理健康和福祉结果可能会有更大的改善[57］．因此，这些发现可能不适用于男性。

更复杂的是，我们的分析包括那些参与干预至少6周的用户，那些完成活动的用户，以及那些完成至少两次应用内部评估的用户。因此，我们的样本可能代表了老年人，他们是数字干预的早期采用者，总体上对技术更适应。尽管了解这群老年人将如何应对数字干预措施很重要，但要确定这些干预措施是否是解决老年人心理卫生保健需求未得到满足的可行解决方案，我们需要在更广泛的老年人群体中测试这些干预措施的可用性。尤其重要的是，测试数字干预对老年人的影响，这些老年人可能在使用这些技术时遇到更多障碍，包括那些不太熟悉或不适应技术的人，那些有可能影响他们使用数字工具能力的人(如认知缺陷和行动能力问题)，以及来自不同背景的人。

最后，尽管我们能够隔离年龄≥65岁的用户，但由于入职问卷中关于年龄的问题是分类的，因此不可能在该队列中检查年龄的持续影响。研究表明，在年龄≥75岁的成年人中，技术的采用可能更低[21]在老年人中，数字干预的益处可能与年龄呈负相关[23］．可以想象，我们的效果可能是由年轻的老年人驱动的，在未来的研究中，更精确地确定用户的年龄将是很重要的。

结论

随着人口老龄化，对精神卫生保健的需求不断增加，加上专门从事老年人口的精神卫生专业人员的短缺，对未满足的护理需求提出了重要的关切。虽然数字干预被认为是解决普通人群未满足需求的一种方式，但很少有研究专门研究了这种干预对老年人的影响。目前的数据增加了越来越多的证据，表明尽管老年人不太可能在不努力熟悉这些干预措施的情况下开始使用数字干预措施，但那些参与这些干预措施的人在心理健康方面表现出相应的改善。这表明，数字干预可能为改善老年人获得精神卫生保健提供了一个可行的机会。重要的是，数字健康项目也可能有助于培养老年人的独立意识。58]，为他们提供了解决心理健康问题的机会，而不会觉得自己是他人的负担[51］．考虑到潜在的好处，专门为老年人开发数字干预措施，以满足他们的独特需求，并就数字干预措施提供教育，以提高老年人对这些工具的认识和舒适度，应成为优先事项。