所选择的分级护理模式反映了国际和澳大利亚的指导方针。国际准则指界定治疗反应和症状缓解的具体标准[ 19];"反应"一般定义为>根据标准化评分表，自治疗开始症状减少50% [ 20.］．“缓解”通常定义为无症状状态[ 20.］．然而，主要国际准则在用于跟踪治疗进展的具体方法和措施方面含糊其词[ 18， 21- 23］．在myCompass试验中，使用抑郁焦虑压力量表(DASS)测量症状[ 24］．在试验中，在DASS量表上的结果为24:27，反映了正常(无症状)的情况，在这里被假设为等同于汉密尔顿抑郁分级量表(0-7)的缓解[ 20.］．模型中“缓解”和“维持”状态的概率来自于治疗后和随访评估中DASS分数在正常范围内的myCompass试验参与者的比例。

如前所述，对于阶梯式护理模式，所有轻度至中度症状的患者都从相同的低强度干预开始。对症状进展进行监测，只有那些改善不充分的患者才给予更高强度的干预。国际指南建议，当轻度或中度抑郁对低强度治疗无反应时，应提供抗抑郁药物或面对面心理治疗(如认知行为治疗或人际心理治疗)[ 17， 18， 25］．然而，由于服务提供障碍，包括心理服务不足和劳动力人数低，患者通常在治疗的最初阶段被提供抗抑郁药物[ 26， 27］．

根据这些指导方针，我们检查了一个包括myCompass作为第一步的阶梯式护理模型。虽然目前澳大利亚的指南没有明确提及互联网提供的治疗，但myCompass的自我指导性质意味着它非常符合当前低强度干预的定义(即自助治疗)。在澳大利亚的卫生系统中，大多数寻求抑郁症治疗的人都是由全科医生转介到服务机构，所以这也反映在我们的模型中。

决策树模型( 图1)对轻中度抑郁症的治疗使用成本效用框架来构建，以显示基于每次干预的6个月期间的成本和健康结果。质量调整生命年(QALYs)是国际经济评价研究中最常用的结果指标。所选择的干预措施包括(1)急性抑郁发作的TAU治疗，在这种情况下，使用处方抗抑郁药进行药物治疗，在症状缓解后再加上21周的药物治疗维持期，(2)急性抑郁发作时与临床心理学家进行面对面的CBT (CBT)，在症状缓解后再加上21周的每月强化疗程维持期，(3)急性抑郁发作的myCompass计划，还有一个21周的维护阶段，包括一个增强的互联网交付项目(例如，症状、行为和生活方式因素的移动监测)。

模型的假设如下。个体可以在相互排斥的健康状态之间依次移动:抑郁发作、缓解和维持[ 18］．所有患者都以“发作”状态开始，接受myCompass、TAU(抗抑郁治疗)或面对面的CBT治疗，为期7周。在维持治疗期间，所有患者都要按规定的时间间隔与全科医生(GP)进行会诊，以监测症状、副作用和依从性。初级保健积极预防复发被认为是有效的[ 25］．不服从或对myCompass或CBT无效的患者将停止治疗，或按照已接受的分级护理方案，在剩余的周期中切换到接受TAU治疗，也就是说，从低强度干预到高强度干预。接受一线抗抑郁药物治疗的患者，如果对初始治疗无反应，或因任何原因(即无反应，不良事件)停止治疗，可能会切换到另一种类型的抗抑郁药物。那些从CBT、TAU或myCompass转换治疗的患者可能进入缓解状态或停止治疗。患者可能会因为副作用或缺乏任何状态的反应而变得不依从或退出。

模型是在TreeAge Pro Version 2013 (TreeAge Software Inc.)中构建的。为了估计每个队列(接受myCompass、面对面CBT、抗抑郁药的人群)产生的QALYs，在每个健康状态下花费的时间乘以对应于给定健康状态下生活质量调整的健康状态效用权重，其中1为完全健康，0为死亡。效用数据来自一项已发表的研究，其中按临床反应报告了患者指定的健康状态效用[ 15］．然后将估计的资源利用数据与相关单位成本信息相结合，得出与每种处理方法相关的参考成本。所有治疗费用调整为患者未完成治疗。

评估抑郁症干预措施的效益和成本的时间范围是28周，以达到治疗的初始阶段(myCompass项目的7周，最多10次CBT，或建议的初始剂量的抗抑郁药)，然后是缓解后的治疗维持，基于当前的抑郁症治疗指南，建议6个月的治疗水平，以维持缓解[ 19］．在这一时间范围之外，关于使用在线干预的长期后果的已发表试验的信息有限。此外，抑郁发作恢复6个月后继续抗抑郁治疗的时间仍不清楚[ 28］．在澳大利亚，公众可以通过专门的或一般的在线门户直接访问互联网提供的或电子心理健康(e-MH)方案。此外，全科医生也可以推荐e-MH作为第一步。我们的模型考虑了后一种路径。模型输入参数列于 表1［ 8， 15， 20.， 29- 37)(见 多媒体附录1计算方法说明)。

关于成本投入，我们对每个部门(myCompass、CBT和TAU)的成本进行了估计。资源使用的估计数字和这些资源的单位费用是从文献和行政数据中获得的，载于 表2．采用了基于提供者的观点，即澳大利亚保健提供者(医疗保险和药品福利计划)的观点，因此只考虑直接费用(药物、保健服务使用)。干预费用包括提供服务费用及药物费用( 表2)．这假设运行e-MH项目的开发和维护成本要么从现有提供者转移到政府，要么得到补贴。每个健康状态(抑郁发作、缓解和维持)的成本是通过将每种资源消耗的单位数量乘以每种资源的估计单位成本来估计的，然后将不同资源的产品相加。所有的成本数据都是2013/14年的。由于分析的总的时间范围不到12个月，因此不需要对成本或收益进行折现。

模型的myCompass部分的成本输入来自与myCompass程序交付相关的成本(包括增强、调试、服务器许可、安全调整和管理)，因为它目前分发给每个用户，以及服务交付成本。对于TAU作为一线或二线治疗，根据行政数据，通过在最常用的抗抑郁药物处方中平均使用最低和最高费用的药物，药物成本有所不同(澳大利亚政府，2012年)[ 40］．临床心理学家提供的服务假定由公共保险计划(联邦医疗保险)提供资金，并根据每次治疗的平均加权成本乘以基于管理数据集报告的治疗次数的中位数计算成本[ 36， 38］．尽管myCompass被设计成一个自助程序，但出于分析的目的，我们采用了一种保守的方法。假定所有这三种干预措施都需要初次为心理健康计划去看全科医生，转诊给心理学家或精神病学家，并在疗程结束时进行后续全科医生会诊，因此需要分别支付制定心理健康计划和标准全科医生会诊的费用。那些接受认知行为治疗的人需要支付与心理咨询相关的费用，也就是说，在治疗的维持阶段，无论是一个认知行为治疗课程，还是一个单独的强化疗程。尽管轻度抑郁症在一般人群中远比中度或重度抑郁症普遍，但严重程度影响到到卫生服务机构接受治疗的人数比例，有中度症状的人到卫生服务机构接受治疗的比例约为前者的两倍(68.8%对31.2%)[ 41］．通过将这些比例乘以它们各自的效用值，将这些比例考虑到QALY计算中。此外，根据澳大利亚的调查数据，抑郁症患者每月接受精神科会诊的比例在0.3%至10.6%之间[ 36］．我们使用这些数据来估计抑郁症患者被转介到精神科服务的比率[ 42］．资源的使用与每次干预的反应水平和产生的状态转变(到缓解、维持或复发到发作)有关。对于平价，我们假设模型中的每个干预对患者的可接受性具有相等的可能性，尽管在现实中可接受性的水平可能不同。为了确定每个州的成本，我们假设了纵向数据库和人口调查数据中报告的相同的提供者组合和各自的资源使用情况[ 35， 36， 38］．例如，急性抑郁发作的患者平均每个周期需要2-3次全科医生就诊。

这个模型建立在许多假设的基础上。首先，如果最初的治疗无效，患者就会切换到TAU，在这种情况下是抗抑郁药物。其次，成功率与之前的治疗暴露无关。这一假设与当前的抑郁症治疗指南是一致的，该指南表明，对一种抗抑郁药的反应并不有助于预测对另一类药物的反应[ 21］．因此，我们假设所有抗抑郁药的疗效相同。

进行了概率敏感性分析(PSA)，以确定所有变量的不确定性的影响同时在模型中使用数据描述 表1．输入变量周围的概率分布基于标准误差或文献中发表的或从文献中计算出来的参数值的范围。1万次运行的模拟生成了成本和效果对的联合分布。治疗效果以质量生命年(qaly)表示。所有患者级别的数据(转移概率、成本、效用值)都作为先验分布输入，而不是作为点估计，从而实现随机重新采样和参数不确定性的描述。

计算了干预措施和比较国的增量成本和效果，确定了增量成本-效果比(ICERs)，使用公式ICER = ΔC/ΔE来比较成本和效果。这描述了与每个比较国相比的干预措施成本变化与干预措施效果变化的比率[ 43］．由于ICERs只能比较两组，因此每组的净货币效益(NMB)是通过将QALY的变化乘以每个QALY的50000澳元，然后用公式减去成本的变化，NMB = E*WTP-C(其中E表示有效性，C表示成本，WTP为决策者的阈值ICER) [ 43］．这个阈值有些武断;在澳大利亚，药品效益咨询委员会没有明确规定成本效益阈值。建议的金额约为64,000澳元[ 44]但可能有所不同[ 45- 47］．计算了10,000个模拟的平均NMB，以及95%可信区间，以表示决策中的不确定性。返回正NMB的决定被认为是具有成本效益的[ 48]，最优策略定义为预期净收益最高的策略。

对于本研究中考虑的三种策略，PSA的结果通过成本-效果可接受性曲线(CEAC)以图形形式表示。每种策略的CEAC是通过评估该策略具有最高NMB的模拟值的百分比，作为支付意愿(WTP) λ的函数得到的。

完成了所有模型输入参数的单变量敏感性分析，以调查每种干预措施的个别假设对模型结果不确定性的影响。这使得识别哪些参数是模型结果的关键驱动因素成为可能。单向灵敏度分析所包含的模型参数及其相关的采样不确定度列表如表所示 表1．

在模型中提供myCompass的成本是基于2012-2014年支持成本和程序用户数量的估计得出的平均值。因此，提供e-MH干预的成本可以随着治疗的患者数量的增加而不同程度地节省。因此，我们执行了一个阈值分析，以确定实现myCompass不再具有成本效益的最大成本。

我们对完美信息期望值(EVPI)进行了评估。EVPI估计了在1年的时间内，一个具有完美信息的决策的期望值与一个给定当前证据基础(WTP阈值为每QALY 5万澳元)的决策的期望值之间的差异。这就估计了进一步研究的最大价值[ 49］．面对研究结果的决策者必须评估现有的证据基础，并在现有信息的基础上决定是否将一项新技术应用到临床实践中，因为当证据基础不够确定时，做出错误决策的机会成本[ 49］．然后我们估计了完美部分信息的期望值(EVPPI)来评估模型参数周围的不确定性值。准确估计经济发展指数[ 50，我们为每个分析运行了最佳迭代次数。

计算了10,000个模拟的平均NMB，以及95%可信区间，以表示决策中的不确定性。 表3提供了由基线配置生成的成本和qaly的估计，将myCompass确定为具有最高净边际效益的策略。由此产生的成本效益面可以在 图2．与TAU组相比，myCompass组的人均增量NMB(即myCompass组的平均NMB减去比较器组的平均NMB)在TAU模型中为1165.88澳元，在CBT模型中为522.58澳元。与myCompass相比，使用TAU作为一线治疗的模型的人均增量成本为190澳元，CBT模型的人均增量成本为1995澳元( 表4)．

图3以CEAC的形式呈现PSA结果，显示了在一定范围内具有成本效益的成本和效果对的比例。这给出了在给定阈值50,000澳元(决策者准备为单位效果支付的最大值)以下的成本和效果对模拟分布的比例的估计，即产生正净(货币)效益的比例。 图3显示了在WTP阈值为50,000澳元(75.5%)时，myCompass与CBT和TAU相比具有成本效益的概率。CBT是最有效的策略的概率随着阈值的增加而增加，而与TAU相比，myCompass在阈值的96.7%是最受欢迎的策略。当WTP为0时，我的compass有100%的可能性是最具成本效益的策略。在选定的WTP阈值处，部分迭代的成本更低，但效果也不如比较器(22.9% vs CBT, 1.6% vs TAU)。因此，CEAC从100%移动到最小的17%，这是WTP的递减函数。与TAU相对应的CEAC在接近0%时形成一条水平线，代表占主导地位的情况。相反，在CBT的情况下，CEAC达到最大值80.3%，在WTP为65,000澳元时成为最有效的选项。

对NMB影响最大的变量如图所示 表5．与基本情况分析偏差最大的敏感性分析是myCompass的不依从率 ，其次是实施干预措施的成本。在单因素分析中，当CBT的成本降至每位患者309.50澳元以下时，myCompass在5万澳元/QALY时不再具有成本效益。提供myCompass的平均成本上升了大约5倍，才注意到成本效益比较的显著变化。 表5显示了基于最优策略的模型在每一点上的最低和最高期望值。

成本效益结果的分布以成本效益可接受性曲线( 图3)．

EVPPI分析的结果表明，myCompass的不依从率是获得进一步信息的价值的单一参数。其他参数EVPPI为0。对成本效益的合理高置信程度反映了这一发现。我们估计完美信息的人均预期价值为79.37澳元。我们通过估计可能在1年时间内接受干预的患者数量，将这一结论外推到人群水平。目前估计，澳大利亚所有年龄组的精神疾病患病率为20.1%(440万)[ 51];其中20.6%的人有情绪障碍[ 41］．约有200万目前患有精神障碍的人到卫生服务机构就诊[ 51］．按严重程度划分，卫生服务部门收治的患者的治愈率为轻度患者约25%，中度患者约59% [ 41］．因此，基于这些数据，假设流行人群和事件人群都得到了治疗，基于接受率为2%的情景，我们估计在总覆盖率上干预的资格为((25%+59%)*(20.6%)* 440万)。假设一个接受率为2%的低情景[ 52](对于轻度至中度障碍水平的患者)，在人口水平上，干预的EVPI约为1,208,608澳币。如果对所有模型输入都能获得完全信息，这代表了进一步研究价值的最大估计。

这项研究表明，在澳大利亚实施myCompass项目具有潜在的成本效益，可以在没有治疗效果下降证据的情况下降低提供者的治疗成本。基于互联网的阶梯式护理以及这种护理对抑郁症状的影响尚未得到广泛研究，对这种模式的经济评估也很少。我们的研究结果表明，以互联网提供的、无指导的自助作为第一步的分级护理方法，可能是改善抑郁症治疗的有效且经济的方法。

提供CBT的成本仍然相对较高。由于成本效益的原因，迫切需要研究影响网络传播节目使用的因素。荟萃分析和综述显示，结果和坚持率的差异很大，取决于项目实施的方法，也就是说，干预措施是否有临床医生协助、是否有行政支持或是否没有支持[ 10， 53- 58］．然而，患者变量也可能有影响。例如，动机水平较高、抑郁程度较轻的患者可能更适合通过互联网进行治疗，因为他们拥有完成治疗过程所必需的认知技能、学习风格和自我调节能力。不遵守myCompass计划是试验中的一个问题，因此进行了成本-效果分析。虽然不坚持治疗可能会影响扩大这一干预措施，但定性证据表明，在许多情况下，患者因个人原因退出治疗，如症状改善(称为" e-attainers ") [ 59， 60]，而不是因为技术或社会环境的问题[ 61］．将myCompass等程序作为综合模型的一部分，可以让临床医生监测中期结果，并告知患者治疗路径的决定，以防一些患者因低强度治疗的有效性限制而受到负面影响。通过这种方式，公共卫生项目变得更加全面，战略性地利用现有的知识、基础设施和资源来改善卫生成果。

然而，我们的分析是探索性的，在解释我们的发现时需要谨慎，因为该模型有几个限制性假设。在本研究中，一系列单变量敏感性分析探讨了与TAU和CBT相比，不同的所有资源成本、概率和效用对myCompass增量成本效益的影响。在此模型中，myCompass的成本效益在很大程度上取决于myCompass终止的概率，在较小程度上取决于项目的交付成本，这与其他文献的研究结果相反，在其他文献中，CBT的交付成本是主要成本驱动因素[ 14， 62］．EVPPI分析表明，当WTP阈值为每个QALY 50,000澳元时，无论在建模分布的边界内取哪个参数值，myCompass都具有合理的成本效益。尽管在我们的模型中，myCompass的交付成本远远低于其他类似项目，如美国国家压力诊所(National Stress Clinic)提供的项目[ 63]，阈值分析显示，即使myCompass的实现成本大幅上升，对成本效益的影响也很小。我们的EVPI分析表明，myCompass的不依从率是未来研究的受益因素。在几项研究中，已经注意到网络治疗项目的高中断率[ 13， 64- 67]，抑郁补救动机的缺乏可能是原因之一。另一方面，有证据表明，早期症状改善的参与者可能会停止使用项目，因为他们觉得不再需要了[ 40］．myCompass的估计缓解率使用Beta分布进行表征。这一分布的参数是基于更完整的分析，因此可能受到减员偏差的影响，因为有可能一些失去随访的患者可能经历了抑郁症的复发(或缓解)。因此，虽然我们的PSA描述了myCompass试验中观察到的不确定性，但一些参数的表征和由此产生的分布分散可能受到不完整数据的影响。

与之前的研究一致，我们的研究结果显示，myCompass与CBT相比，疗效适中但相当，QALY与TAU相比效果良好。此前的研究也发现，与本文报道的结果相比，增加效率的结果同样温和[ 11， 13， 14， 16但同时也发现，大部分成本都归因于生产率和社会成本，其中ICERs较高。抑郁症、残疾和疾病导致的生产力丧失之间的联系是众所周知的[ 68];当抑郁症得到缓解时，因精神疾病而缺勤的天数明显减少。鉴于工作年龄人口中抑郁症的发病率很高，排除生产力成本可被认为是本研究的一个限制，因为对工作人口的生产力有强烈影响的干预措施可能产生反映总成本很大一部分的生产力成本。因此，纳入生产力成本可能导致增量成本由正变为负，或反之，这取决于研究设计因素，如时间范围、用于衡量生产力损失的方法和治疗类型。只有一项研究[ 13]分析了社会成本计算的变化，但发现这产生了类似的ceac。从提供者的角度考虑(如此处所述)，通常观察到抑郁症恢复者的保健服务费用较低[ 69］．从社会角度考虑(即考虑生产力损失等间接成本)，注意到保健服务成本下降的趋势和因疾病而损失的工作减少。

在这种情况下，我们可以合理地假设，随着护理成本的降低、实施成本的降低、由于与治疗师接触最少而提高的效率以及覆盖面和可及性的增加，在常规护理中实施e-MH干预可能会带来附带利益，如减少利益相关者的直接成本和提高治疗平价。由于基于互联网的干预措施提供了更广泛的覆盖范围和保真度，以及合理的可能性(基于现有项目的目前吸收情况[ 12，以及未满足的服务需求)，这些干预措施将找到一个相当大的目标人群。由于基于互联网的干预措施已被患者普遍接受[ 70]，随着卫生专业人员和一般公众的熟悉程度提高和观念和态度(治疗联盟、保密)的改变，也可能出现更大的依从性。潜在的间接成本节约可能包括用户增加保健知识和自我保健能力。这些额外的结果需要经过经验检验。然而，这里提供的数据足以表明e-MH项目作为抑郁症的治疗在更大的范围内具有临床意义和成本优势的影响。因此，e-MH项目的成本效益可能远远低于当前WTP的实施阈值，而不是本分析中所演示的。对类似于这里提出的英国分级护理计划的分析得出结论，在国家临床卓越研究所的门槛范围内，每个QALY为30000英镑，它是具有成本效益的;该方案继续构成心理保健服务的重要组成部分[ 71］．

我们的研究结果基于基于社区的大型随机对照试验的数据，参与者通过一系列媒体在全国范围内招募，包括网站、社交媒体渠道、印刷媒体、企业和政府组织。数据具有较高的外部效度，在人口水平的有效性外推是本研究的优势。为检查这些干预措施的相对成本效益而选择的模型是基于阶梯式护理的模型。我们承认，分级护理方法可能并不适合所有个体，特别是那些处于危机之中的人，或有共病或复杂需求的人。然而，阶梯式护理模式代表了患有轻中度常见精神健康障碍的人的一种被接受的方法。未来有可能对不同的场景进行更复杂的建模。

许多与抑郁症相关的重要成本来源没有包括在我们的模型中。例如，该模型没有包括与抗抑郁药的不良影响相关的潜在效用下降，包括这一点可能加强了两种基于心理的疗法的成本效益。采用了狭窄的提供者视角，不包括药品调配成本或下游成本抵消。抑郁症的间接成本，如生产力损失、出勤和患者的无形成本(例如，无限制地获得治疗)也没有被考虑在内，尽管从社会的角度来看，这些价值是重要的，并可能导致低估。该模型的短6个月的时间框架受到来自myCompass现有临床试验数据的限制。关于结构的不确定性，我们的模型可能代表了初级保健中疾病进展和临床表现的简化。由于抑郁症可能是一种慢性疾病，四个周期可能无法描述三种干预措施之间成本-效果比较的全部范围。例如，我们的模型不允许加强治疗，如结合药物和CBT，否则这将是阶梯式护理策略的一部分。然而，在没有额外数据的情况下，使用较长的时间框架将需要对干预措施的结果进行假设，并引入更多的不确定性。由于“我的指南针”是在没有临床医生咨询的情况下使用的，因此有可能高估了成本。 However, a recent meta-analysis found larger effect sizes for psychological therapies in patients referred by their GP as opposed to those recruited through screening [ 72];当干预措施被纳入初级保健时，用户可能会更坚持，从而影响成本。尽管研究表明，不熟悉电子卫生工具和网站、干预措施的适当性以及多学科合作的不确定性等因素是在国际环境中采用电子卫生工具的主要障碍，但我们没有包括与引入阶梯式护理相关的成本，如初级保健提供者的培训和精神卫生保健提供者之间转诊网络的建立[ 73］．我们没有考虑到在临床实践中可能发生的治疗滞后时间。

国际卫生服务目前在传播抑郁症治疗方面面临挑战。互联网提供的干预措施可以为那些原本得不到治疗或被列入等候名单或服用无效药物的人提供治疗机会。

e-MH干预措施的广泛传播可能会减少对初级和三级服务的需求，并减少未满足的需求。该分析采用了决策树模型，以估计采用e-MH将如何影响澳大利亚卫生系统常规护理中为患者分配治疗的成本和结果。我们发现，与常规护理和面对面的CBT相比，实施e-MH项目(myCompass)具有成本效益。需要进一步研究以确定其他相关因素，包括人口数量的有效性以及如何在各利益攸关方之间分配实施成本。