基于网络的自助干预对抑郁症状员工的长期效果:随机对照试验

介绍

抑郁症在一般人群中非常普遍[1-3.]和工作[4，5人口，导致成本过高[6，7]。大约70%-85%的成本是由于旷工、工作损伤和工作效率的下降，这表明公司支付了抑郁症总成本的最大一部分[8-12]。

对抑郁症治疗的研究已经非常广泛，并表明抑郁症可以通过不同形式的心理疗法得到有效治疗[13-18]。传统上，大多数类型的心理治疗都是在精神卫生保健机构面对面进行的，但越来越多的证据表明，通过互联网进行治疗的有效性[19-23]。总体而言，基于网络的干预治疗抑郁症状的有效性研究显示出积极的短期效果[21]，但很少有研究也研究了基于网络的干预的长期影响[21]。在最近发表的一项关于计算机认知行为疗法(CCBT)治疗抑郁症效果的荟萃分析中，Richards和Richardson [21]报告了14项研究的结果，这些研究包括长期随访，主要长达6个月，很少有研究报告长达12个月的结果。结果显示，CCBT对抑郁症的影响虽小，但却很显著(d=0.20)，但强调需要更多的研究来证实基于网络的干预在长期随访中的益处[21]。

关于在精神卫生保健中治疗抑郁症的大量研究与针对患有抑郁症或抑郁症状的员工的以工人为导向的干预措施的少数研究形成对比。然而，重要的是为患有抑郁症的员工开发基于证据的以员工为导向的干预措施，涉及与工作有关的方面，如高工作要求和工作与生活的平衡，因为与工作有关的方面在抑郁症的发展和延续中起着重要作用[24-26]。经济合作及发展组织(经合发组织)[4最近建议增加以员工为导向的心理健康问题治疗的证据，并强调了在员工请病假之前进行干预的重要性。早期干预(病假前)很重要，因为它可以防止心理健康问题恶化;因此，它有可能减少旷工和工作效率损失的成本[4，26，27]。

已经发表了几项关于面对面或基于网络的以员工为导向的干预措施对未患病员工的有效性的研究[28-38]。这些研究大多针对的是有压力或倦怠症状的员工，他们(尚未)报告因工作而生病。这些研究均显示干预措施对症状减轻有积极作用。照旧护理组(CAU)和等候名单对照组最常被用作参照组，等候名单对照组的研究效果最高。然而，众所周知，使用等候名单对照比较物的研究倾向于显示更强的干预效应量，因为与主动对照组(如CAU)相比，它们不太可能对结果产生积极影响[39]。其中两项研究[30.，31研究了对有抑郁症状的未患病员工的面对面干预。据我们所知，目前还没有发表过关于基于网络的、以员工为导向的干预措施对未请病假的抑郁症状员工的有效性的研究。基于网络的治疗可能对工作人群有特殊的好处，因为员工不必请假去看治疗师，而且与面对面的治疗相比，参与基于网络的治疗更加匿名。

考虑到为患有抑郁症的员工开发基于网络的以员工为导向的干预措施的重要性，以及对此类干预措施的长期影响的了解有限，我们进行了一项随机对照试验，长期随访12个月，在该试验中，我们检查了此类干预措施对未请病假的抑郁症状员工的影响，并将其与CAU对照组进行了比较。这项研究的设计已在其他地方发表[40]。本研究(提交的论文)的过程评估显示，干预是按照方案进行的，似乎是可行的，可以进一步实施。在焦虑症状和情绪耗竭方面，基于网络引导的自助干预的治疗后效果显示显著但较小的效应量，有利于干预组。干预组在抑郁症状的主要转归上有显著改善，CAU对照组也有显著改善，两组间无显著差异[41]。重要的是要检查两组的改善是否能持续一段时间，或者是否有一组或两组的抑郁症状会增加。因此，在这项研究中，我们在1年的随访期间检查了抑郁症状、倦怠症状、工作表现和焦虑症状的组间差异。此外，我们研究了干预对缺勤的影响，并对教育水平、年龄、性别、工作时间和基线抑郁评分进行了几个亚组分析，因为这些亚组可能有不同的影响。

方法

参与者

这项研究的设计和短期结果已在其他地方详细描述[40，41]。因此，我们将简要描述设计。参与者是通过荷兰6家不同的公司——2家银行公司、2家研究机构、1家保安公司和1所大学——通过公司内部网上的横幅和数字小册子以及海报招募的。对这项研究感兴趣的员工通过电子邮件收到了一份信息传单和知情同意书。在参与者表示知情同意后，他们会通过电子邮件收到在线筛选问卷的链接。在流行病学研究中心抑郁量表(CES-D)中得分为16分或更高的抑郁症状加重的员工，如果没有请病假(在他们完成基线问卷时)，就有资格参加这项研究。此外，还需要访问互联网和电子邮件地址。如果参与者使用药物治疗抑郁症状少于1个月，或者他们与雇主有合法的劳动纠纷，则被排除在外。一旦纳入，参与者被随机分配到基于网络的干预组或CAU对照组。招聘和留用详情见图1。

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过程

本研究是一项随机对照试验，分为两组:基于网络的自助干预组(Happy@Work)和CAU组。该研究得到了VU大学医学中心医学伦理委员会的批准(注册号2011/2)，并在荷兰试验登记册(NTR2993)上注册。样本量确定为200名参与者，基于0.80的幂，0.05的alpha和30%的预期退出百分比，以显示治疗后效应大小科恩d0.50。共有231名参与者被随机分为Happy@Work干预组(n=116)和CAU组(n=115)。在基线测量(问卷调查和临床访谈)完成后，在个体水平上进行随机化。我们采用了2个层次的分层方法:(1)使用抗抑郁药;(2)在研究开始时接受心理学家或精神科医生的治疗。块随机化使用随机块，随机块包含4、6或8个分配。一个独立的研究人员用计算机化的随机数生成器制定分配时间表，调查人员不知道时间表。参与者通过电子邮件被告知随机结果。参与者在基线和治疗后8周(t1)、6个月(t2)和12个月(t3)完成在线问卷调查。

干预措施

Happy@Work

干预Happy@Work [42是一个简短的基于网络的干预，提供了最少的指导。它包括两种循证治疗;问题解决治疗(PST) [43]及认知治疗(CT) [44]，以及帮助员工预防工作压力的指导方针[45，46]。Happy@Work包括6周的课程，如果延迟，可以选择1周的额外时间。每节课都有不同的主题，但总是遵循相同的结构:关于主题的信息、例子和作业。课程的主题是解决问题的介绍(第1课)，解决问题的方法(第2课)，改变认知(第3课)，处理与工作有关的问题(第4课)，社会支持(第5课)和预防复发(第6课)。参与者从教练那里获得作业反馈。教练均为临床心理学硕士研究生。所有教练都使用协议治疗手册。为了确保治疗的准确性，所有反馈在发布到网站之前都要经过主管(AG)的审查。Happy@Work是一种隧道式干预，这意味着参与者在收到教练对作业的反馈后，可以开始新的课程。如果参与者至少遵循了PST和CT的基本信息和任务(完成第1-3课)，则被视为治疗完成者。

在干预开始时，研究人员在网站上创建了一个帐户，并为网站上的参与者分配了一名教练。帐户生成后，将自动向参与者发送一封电子邮件，其中包含激活帐户的链接。一旦账户被激活，参与者使用他们的电子邮件地址和自己创建的密码登录。当没有在截止日期前完成时，会通过电子邮件向参与者发送提醒。在试用期间，内容、bug或停机时间都没有变化。干预措施的截图可在图2而在多媒体附录1。

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照旧小心

随机分配到CAU组的参与者只收到一封包含随机结果的电子邮件，并被建议如果他们想要治疗抑郁症状，请咨询他们的(职业)医生或心理学家。两种情况下的参与者都可以自由地寻求任何额外的(精神)保健。

措施

抑郁症状

主要结局是用ce - d量表测量的抑郁症状[47]。该问卷被广泛用于识别抑郁症患者。它的有效性已经在不同的人群中进行了测试[48-50]。CES-D由20个题目组成，总分在0到60分之间。本研究的基线Cronbach alpha为0.82。16分或更高的分数代表临床显著的抑郁症状[47]。本研究采用截断分16分作为纳入标准。这个分界点在研究中经常被使用，并且在员工样本中显示出良好的敏感性(0.95)、特异性(0.85)和对重度抑郁症的阳性预测价值(0.11)[50]。

倦怠症状

用荷兰版Maslach职业倦怠量表(MBI)测量倦怠症状[51，52]。本自述问卷共15项，共3个维度:情绪耗竭(5项)、玩世不恭(4项)、职业效能降低(6项)。每个项目都以7分的李克特量表(0-6)得分。根据问卷手册[52]，每个维度的总分通过将项目得分相加，再将总分除以项目数来计算，得分越高表示症状越严重。我们重测职业效能感维度，得分越高表示职业效能感越低。本研究中不同维度的基线Cronbach alpha值分别为:疲劳的0.83，玩世不恭的0.83，职业效能降低的0.79。

工作旷工

用Trimbos和iMTA精神疾病相关费用问卷(TiC-P)第二部分和健康与劳动简短问卷(SF-HLQ)来测量缺勤情况。53]。参与者被要求报告在评估之间的8周(t1- t1)、4个月(t1-t2)和6个月(t2-t3)期间因病缺勤的总天数。基线评估时的召回期为3个月。研究表明，参与者可以有效准确地报告长达6个月的旷工率[54]。

工作表现

我们采用世界卫生组织(WHO)健康与工作表现问卷(HPQ)的一般工作表现量表[55]，其中包含4个项目。第4项最能反映受访者对自己工作表现的看法[56通过要求参与者评价他们在过去4周内的整体工作表现，并将其与同类职能部门的员工进行比较。在这项研究中，我们只报道这一项。工作表现以7分的李克特量表进行评分，得分越高表明工作表现比其他员工差[56]。

焦虑症状

使用医院焦虑与抑郁量表(HADS)的焦虑子量表来测量焦虑症状[57]。焦虑量表由7个条目组成。得分范围从0到21，分数越高表明焦虑程度越高。HADS在不同的荷兰正常和临床样本中显示出良好的同质性和可靠性[58]。本研究的基线Cronbach alpha为0.76。

临床访谈

世卫组织综合国际诊断访谈第2.1版[59是一种评估美国精神病学协会定义的精神病学诊断的结构化访谈精神障碍诊断与统计手册，第4版，文本修订(DSM-IV-TR) [60]。本研究对CIDI的2个部分进行了评估:情绪障碍部分和“其他”焦虑症(社交恐惧症、恐慌症、广场恐怖症和广泛性焦虑症)部分。CIDI由训练有素的访谈者在基线(T0)和6个月随访时通过电话进行，并用于诊断目的。

医疗保健利用

精神疾病相关费用的Trimbos及iMTA问卷的修订版[53]用于收集医疗保健利用的数据。TiC-P是一份自我报告问卷，由两个不同的部分组成，可以单独管理。使用了第一部分，其中包含12个项目，涉及参与者的医疗保健利用情况。问卷中增加了2个问题:职业医生和职业社会工作，以了解企业不同医疗服务的使用频率。在T0时使用问卷来评估研究开始前3个月的医疗保健利用情况，在治疗后(t1)评估时评估基线和治疗后评估之间的医疗保健利用情况。

其他措施

我们在基线调查问卷中加入了一些人口统计问题以及工作时间和工作日的问题。

统计分析

有效性

采用线性混合模型(LMM)检验治疗差异。进行了两种LMM分析:(1)未调整分析，仅控制结果测量的基线得分;(2)调整分析，控制其他基线变量，如年龄、性别、婚姻状况、教育程度、国籍、工作时间，以及基线结果得分。在LMM分析中，回归系数表示各组之间随时间的总体平均差异，因此在基线后的所有评估中。选择报告各组间随时间的总体平均差异是因为我们对整个1年期间各组间的差异感兴趣。若回归系数为正，则平均差值对干预组有利;如果回归系数为负，则平均差值有利于CAU组。

根据Cohen 's计算每个结果变量的总体组间效应大小d［61]。科恩的d用组间总均值差(以回归系数表示)除以观察数据的总标准差计算。效应量≥0.8被认为是大的，效应量在0.5-0.8之间是中等的，效应量在0.2-0.5之间被认为是小的[61]。此外，在额外的分析中，我们计算了科恩系数d根据观察到的数据对抑郁症状进行评估。科恩的d以干预组平均得分减去CAU组平均得分，再除以合并标准差计算。

所有分析均按照意向治疗(ITT)原则进行。缺失数据通过数据增强进行多次补全处理。数据扩充是一种迭代的马尔可夫链蒙特卡罗方法，以产生假设多元正态分布的输入值。在所有分析中使用了5个imputation，并在有效性分析中报告。报告的平均值和标准偏差是观测数据的结果。

子组和每个协议分析

我们对主要结局抑郁症状进行了几个先验亚组分析。这些亚组分析包括受教育程度、年龄(年龄<35岁vs年龄≥35岁)、性别、全职工作(每周≥36小时)vs兼职工作(每周<36小时)，以及高基线得分(定义为ce - d得分≥27分)(更常被用作更严重抑郁症状的指标)。62-64]。在亚组分析中，从所有研究参与者中选择特定的亚组，然后比较各组之间随时间的差异。

此外，我们基于治疗完成者(完成≥3节干预课程)进行了每个方案分析。

敏感性分析

我们还对100次imputation的数据进行了所有分析。因为在纵向研究中是否有必要结合混合模型分析进行多重impuimpuations目前存在争议[65]，我们也进行了没有多重impuimpuations的LMM分析。所有多重插值和LMM分析均在STATA version 11.2 (StataCorp LP, College Station, TX, USA)中进行，程序mi和xtmix。

结果

参加者及回应率

图1显示参与者通过试验的流程。共有231名参与者参与了试验，其中29.7%(231/778)的员工最初对研究表现出兴趣。其中，116名参与者被随机分配到干预组，115名参与者被随机分配到CAU组。大多数参与者(n=166)受雇于两家银行中的一家，39人受雇于两家研究机构，11人受雇于证券公司，15人受雇于大学。231名参与者中，10名(4.3%)使用药物治疗而不进行心理治疗，24名(10.4%)接受心理治疗但不进行药物治疗，4名(1.7%)同时使用药物治疗并在基线接受心理治疗。因此，两组的大多数参与者(83.6%，193/231)在基线时没有接受抑郁症状的治疗。

如图所示表1，大多数参与者是女性(62.3%，144/231)，出生在荷兰(95.2%，220/231)，涉及亲密关系(76.2%，176/231)，受过高等教育(63.6%，147/231)，平均每周工作34小时。

诊断

所有参与者都完成了基线临床访谈。在6个月的随访中，共有170名参与者(73.6%，170/231)参加了临床访谈。共有57名参与者(24.7%)在基线时被诊断为当前的重度抑郁症、心境恶劣障碍或两者兼有:干预组23名参与者，CAU组34名参与者。在6个月的随访中，19名参与者被诊断为当前的重度抑郁症、心境恶劣障碍或两者兼有:干预组6名参与者，CAU组13名参与者。在57名在基线时被诊断为当前的重度抑郁症、心境恶劣障碍或两者兼有的参与者中，9名参与者在6个月的随访中也患有当前的重度抑郁症、心境恶劣障碍或两者兼有:干预组2名参与者，CAU组7名参与者。有10名参与者在6个月的随访中被诊断为当前的重度抑郁症、心境恶劣障碍或两者兼有，但在基线时没有。在这10名参与者中，4名来自干预组，6名来自CAU组。

医疗保健利用

在治疗后，我们分析了两组的医疗保健利用情况，以获得CAU组更详细的医疗保健利用情况。只有一小部分参与者利用了医疗保健，这在各组之间没有显著差异。关于医疗保健使用的详细描述可在其他地方找到[41]。

消耗和坚持

研究磨损

研究样本的损耗率在治疗后评估时为26%，在6个月随访评估时为32%，在12个月随访评估时为46%。CAU组患者完成治疗后评估(χ²₁= 11.5,P=.001)和6个月随访评估(χ²₁= 4.9,P=.03)更频繁。在12个月的随访评估中，两组之间没有差异。在完成干预的参与者中，治疗后评估的损失率较低(χ²₁= 32.1,P<措施)。

干预的依从性

在随机分配到干预组的116名参与者中，9.5%(11/116)没有开始或完成Happy@Work的第一课。共有67名参与者(57.8%)被视为治疗完成者，因为他们完成了3个或更多的干预课程。116名参与者中，共有29人因自己的要求或长时间不上网而退出了干预。其他参与者无法在7周的时间内完成更多的课程。大多数退出的参与者没有报告退出的原因(15/116,12.9%)。当报告的原因(14/116)时，他们主要与缺乏时间有关(8/14,57.1%)。

有效性

所有参与者在基线和治疗后的主要结局抑郁症状均有所改善，且这种改善持续一段时间(见表2）.然而，随着时间的推移，两组之间的总体估计平均差异并不显著(见表3）.这表明1年期间各组间的估计平均差异不显著。整体组间效应量很小(d= 0.05)。科恩的d每次评估均为小到中等效应量且不显著(t1:d=0.26, 95% CI -0.04 ~ 0.56;t2:d= -0.12, 95% CI -0.43 ~ 0.20;t3:d=0.24 95% CI -0.12至0.59)。

对于次要结果，结果的模式与抑郁症状相同。在基线和治疗后评估的次要结果之间有改善，并且这些改善持续一段时间(见表2)，但随着时间的推移，两组之间没有显著差异。次要结果的总体组间效应量都很小(见表3）.缺勤结果以两次评估之间的缺勤时间表示。因此，不可能研究旷工持续时间是否随时间增加或减少，而只能检查各组之间旷工持续时间的差异。随着时间的推移，两组之间的总体估计平均差异不显著(见表3）.

亚组分析

先验亚组分析的数据见表4。在任何亚组中，两组之间的抑郁症状随时间没有显著差异。由于来自不同亚组的系数彼此之间没有实质性差异，因此没有测试额外的相互作用效应来研究不同亚组之间是否存在随时间的差异。

按方案分析

按方案分析，将治疗完成组与CAU组进行比较，在主要结局抑郁症状方面没有发现任何显著结果(未经调整的回归系数= -0.48,95% CI -4.28至3.33)。P=.80)和所有次要结局。MBI衰竭维度的总体估计平均差异为0.10 (95% CI -0.24至0.43)，PMBI犬儒主义维度为0.14 (95% CI -0.21至0.49，P= 0.42)， MBI降低的职业效能维度为-0.03 (95% CI -0.48 ~ 0.41);P= 0.88)，工作表现为-0.14 (95% CI -0.79 ~ 0.51);P= 0.65)，缺勤率为-1.66 (95% CI -7.10 ~ 3.78);P焦虑症状为0.08 (95% CI -1.06 ~ 1.23)，P= .89)。

敏感性分析

与有5次估算的数据集的结果相比，未进行估算和进行100次估算的数据集的分析没有显示出任何相关差异(数据未显示)。

讨论

主要结果

本研究考察了与CAU相比，以员工为导向的、基于网络的、引导的自助干预对抑郁症状、几种与工作相关的结果测量和焦虑症状的长期影响，这些干预对有抑郁症状的员工没有请病假。本研究没有证实基于网络的干预与CAU相比在任何结果测量方面的长期有效性。总体而言，在基线和治疗后评估之间，参与者的主要结局抑郁症状显著改善，这些改善持续了1年。这也适用于与工作相关的倦怠症状和工作表现，因为参与者在基线和治疗后之间有所改善，并且持续效果长达12个月。总体而言，在治疗后评估后，参与者的焦虑症状进一步改善。然而，在任何结果测量中，两种情况在症状过程中没有发现差异。此外，在随访期间，两组在缺勤时间上没有显著的平均差异。与CAU相比，我们无法确定任何从治疗中受益的亚组。抑郁症状得分相对较高或较低的参与者，男性或女性，年龄<35岁或>35岁，兼职或全职工作，具有低、中、高等教育水平，或完成治疗或未完成治疗的参与者在抑郁症状方面的改善并不比CAU组多。

与前期工作比较

这项关于抑郁症状的研究结果与Richards和Richardson的关于CCBT对抑郁症长期影响的荟萃分析的积极结果不一致[21]。科恩的d根据观察到的数据，在每个时间点评估的效应值与Richards和Richardson的总体效应值接近，但它们并不显著，随着时间的推移，效应值很小(d= 0.05)。在荟萃分析中分析的研究和我们的研究之间有两个重要的差异，这使得荟萃分析的结果更难以与本研究进行比较:(1)总的来说，荟萃分析中的研究调查的目标群体与本研究相比，在基线时具有更严重的抑郁症状和/或抑郁症;(2)荟萃分析中的研究没有在工作场所环境中进行测试。已经发表了两项关于基于网络的干预措施在工作场所的影响的研究，其中包括长期随访结果，并侧重于在基线时出现轻度至中度抑郁症状的未患病员工的可比目标组。两项研究都测试了无指导的基于网络的干预措施。其中一种干预是工人导向的干预[28而另一个则没有特别关注与工作相关的问题[66]。两项研究均未报告在随访(3个月或6个月)时支持干预的显著效果，并显示出与本研究中发现的相同的改善模式:基线和治疗后之间的实质性改善在两组的随访中持续存在。在这项研究中也发现了这种改善模式，但在其他长期随访评估的研究中没有发现[21]。

在随访评估中，CAU组抑郁症状在基线和治疗后之间的大幅减轻是不可预见的，并且持续存在[34，67，68]。当我们报道本研究的治疗后效果时，我们讨论了CAU组抑郁症状大幅减轻的几个潜在原因。这些都是自发恢复，这种现象在抑郁症患者中更为常见[69]，招聘愿意改变的高积极性员工，这可能会让自己得到改善，工作的积极影响(即，在经历抑郁症状时能够正常工作并留在工作中可能对抑郁症状的恢复产生积极影响)，公司参与本研究向员工发出了开放环境的积极信号(即，组织文化的改变)，这可能导致CAU组的参与者与他们的主管讨论他们的心理健康问题，这可能导致抑郁症状的减少，CAU组随机结果的电子邮件包含寻求抑郁症状治疗的建议。根据普罗查斯卡及其同事提出的“变化阶段”模型，这封电子邮件本可以引发一种行为改变[70]。CAU组中只有一小部分参与者报告说他们得到了专业帮助。然而，其他参与者可能以不同的方式获得帮助;例如，通过他们的另一半或其他自助治疗。关于CAU组症状减轻的后一个原因，对于这个特定的目标群体来说，在悲伤情绪期间填写一份关于抑郁的问卷本身可能已经足够干预了。考虑到本研究结果与Grime研究结果的可比性[28菲利普斯和他的同事[66在非患病员工中，抑郁症状的自发恢复可能在这一特定目标群体中更为常见，但所有这些原因都可能导致对照组的显著改善。

当我们检查基于网络的引导自助干预对倦怠症状的治疗后效果时[41]，我们发现干预组在情绪耗竭方面存在微小但显著的差异，但在玩世不恭和职业效能降低这两个维度上却没有。我们对这一发现的解释是，假设情绪耗竭的改变可能会首先显示出治疗对倦怠的影响，然后其他维度，玩世不恭和职业效能降低，会随之而来，因为这些与认知和态度相关，通常需要更长的时间才能显示出改善。显然，情况并非如此，因为在随访期间，玩世不恭和降低的职业效能维度没有进一步改善，但基线和治疗后评估之间的微小改善在随访期间持续存在。

据我们所知，这是第一个使用缺勤作为结果衡量标准的基于网络的干预研究。我们没有发现旷工的组间差异，但我们无法调查旷工是否随着时间的推移而增加或减少，因为在评估之间使用了不同的时间段。未来对基于网络的干预措施的研究，特别是在工作场所进行测试时，应该包括缺勤时间和频率作为结果衡量标准。

限制

这项研究有几个局限性。第一个问题与流失率和丢失数据的处理有关。我们面临着高流失率这在网络干预中更为常见[71，72]。本研究的流失率与几项类似的基于网络的抑郁症指导干预并进行长期随访评估的研究相同或更低[67，73，74]。可能引入的偏差是通过应用多重imputation技术来解释的。由于目前关于纵向研究中多重归算与混合模型分析相结合的必要性的争论[65]，我们也进行了没有多重impuimpuations的混合模型分析。结果具有可比性，表明数据是稳健的，可能不需要多次输入。其次，本研究的参与者主要是荷兰的高教育水平白领。因此，研究结果是否可以推广到一般工作人群或受教育程度较低的员工是不确定的。虽然我们对受教育程度的亚组分析没有显示出显著差异，但亚组分析缺乏有效性，只有36.4%的研究人群具有中低教育水平。第三，功效分析是基于治疗后的效果，因此，对随访评估的分析缺乏功效。最后，如前所述，干预的依从性很低，只有57.8%的人完成了至少3节干预课。因此，对干预组和CAU组的比较分析比较了低依从性干预的效果，许多参与者只遵循了一小部分干预。按方案分析也没有显示出显著差异，但由于分析仅基于干预组的42.2%，因此缺乏有效性。

启示与未来研究

本研究的结果表明，在1年的时间里，Happy@Work干预在减轻抑郁症状方面并不比CAU更有效。总体而言，参与者在基线和治疗后抑郁症状评估之间有了显著改善，并且这些改善持续了一段时间。随着时间的推移，参与者的次要结果也有所改善。CAU组在抑郁症状方面的显著改善也在两项研究中发现，这些研究的目标群体是无病雇员[28，66]。因此，在这个特定的目标群体中，抑郁症状的自发恢复可能更有可能。长期跟踪无病抑郁症员工的观察性研究可以提供更多的见解。

与此试验同时进行的过程评估得出结论，该干预措施是可行的，可以进一步实施。然而，根据本试验的结果，我们不建议将Happy@Work直接应用于日常实践，因为随着时间的推移，它并不比CAU更有效。然而，即使从临床角度来看，干预措施无效，但从经济角度来看(例如，成本效益)可能是有效的。这需要进一步调查。此外，需要进行更多的研究，以检查在工作场所环境中使用电子心理健康的可能性。这项研究应该关注有心理健康问题的员工的需求，以及真正需要干预的理想时刻。

结论

这项研究表明，在1年的时间里，基于网络、工作人员指导、指导的自助干预Happy@Work在减轻抑郁症状方面并不比CAU组更有效。基于本研究的结果，我们可以得出结论，由于CAU组的自然恢复与干预组相当，并且在12个月的时间内可持续，因此对非病假的轻至中度抑郁症状的员工进行干预可能没有必要。