导向性自助作品:Pacifica的随机候选对照试验，这是一款整合认知行为疗法和专注力治疗压力、焦虑和抑郁的手机应用

简介

背景

在美国，某一年有超过19%的成年人患有焦虑症[16.7%经历过重度抑郁发作[2］．几十年的精神卫生保健研究已经导致焦虑和抑郁的有效非药物疗法的发展，其中一种是认知行为疗法(CBT) [3.，4］．CBT是研究最充分的抑郁症和焦虑症非药物治疗方法之一[5，6］．然而，传统的CBT需要一个训练有素的从业者和大量的时间投入从治疗室内和室外的来访者;尽管这种疗法已证明有效，但其传播受到一定的限制[7］．

有充分证据表明，未经治疗的精神疾病对身体健康、医疗保健费用、生产力和福祉有负面影响[8-10]，精神健康和药物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，因为难以获得护理、耻辱、费用或寻求治疗所需的时间[2］．

技术支持的干预措施具有很大的希望，可以减轻精神疾病的一些负担，因为它们能够扩大和减少进入壁垒，如成本和耻辱。事实上，CBT的计算机化或基于互联网的实施已经存在多年，许多已经被证明对一些精神健康问题有效[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，在严密监控、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中广泛使用的项目。这可能是因为糟糕的可用性和设计，或对隐私和数据安全的担忧[17，18];在某些情况下，这些应用程序从未向公众开放。还需要更多的现实研究来证明移动传输治疗方案的有效性。

用户留存和参与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，治疗保留和参与一直是一个研究主题[20.］．勒博等人[21]将治疗参与定义为作业依从性，并发现在接受CBT治疗焦虑障碍的患者中，依从性越高预示着更好的结果。然而，对于数字工具，用户粘性通常是由使用或登录的数量来定义的。登录或使用应用或数字工具的时间之间的关系有些复杂;并不是说使用越多症状改善越好。例如，一项研究发现，增加对抑郁症治疗网站的使用与症状改善的减少相对应，作者提出了这样的解释:从治疗中获益的个体很早就停止了使用[22］．凯尔德斯等人[23]检查了数字治疗依从性，并确定参与相关分析应考虑参与者采取的行动类型(例如，教学课程、反馈和技能练习)和个人不依从性的时间(即早期和晚期)。将参与与结果挂钩也可能很复杂。van Gemert-Pijnen等人[24]调查了参与者的登录次数和使用各种平台功能的次数，发现登录次数、功能使用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，包括面对面的治疗和通过数字工具实施的治疗，尽管很难得出任何关于CBT对谁有效或不有效的明确结论。Høifødt等[25在基于网络的CBT对抑郁症的干预中，发现了一些人口统计学和临床因素的贡献。具体来说，抑郁发作次数多、已婚或同居、生活满意度高预示着更好的反应。没药等[26]回顾了有关面对面CBT治疗反应预测因素的文献，并描述了尽管一些研究发现很少或没有强有力的治疗反应预测因素，但其他研究发现较高的社会经济地位和结婚预示着更好的结果。德莱曼等人[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有效性，发现有反应者(与无反应者相比)的基线症状较低，在该项目中花费的时间更长。反应者也会给教练打更多电话，完成更多曝光。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的应用程序。在一项检验MoodHacker有效性的随机对照试验(RCT)中，Birney等[28]发现，参加过员工帮助计划(EAP)的研究参与者的抑郁症状改善更大，尽管作者指出，参加过EAP的研究参与者实际上可能不仅仅是获得了一位面对面的咨询师(例如，非EAP的参与者可能与通过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，我们也有兴趣研究Pacifica应用对谁最有效。

目标

虽然这不是第一个全虚拟的心理健康支持应用程序的随机对照试验[29，30.]，这项研究是为了推动现实世界中使用技术支持的CBT的文献。我们试图测试Pacifica的有效性[31这是一款流行(提交时注册用户超过240万)的商用应用程序，用于自我管理压力、焦虑和抑郁，研究对象是正在寻求数字工具解决心理健康问题的轻度至中度焦虑和抑郁患者。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使用，也就是更多的参与度，会导致更大的症状改善。此外，鉴于目前关于治疗中有效成分的争论[32和应用的跨理论方法，我们旨在检查症状的改善是否与所使用的特定工具有关(例如，思想记录、冥想和社交帖子)。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基于应用程序的干预的有效性。

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)与等候名单对照组(王)．两组患者均可自行决定是否接受常规治疗。WL组在1个月的等待期结束时获得干预。直接干预组在干预1个月后2个月重新评估症状变化的稳定性。该研究在ClinicalTrials.gov (NCT03333707)注册，并获得Salus IRB (Austin, TX)的批准。

招募、筛选和同意

从2017年11月到2018年2月，我们通过社交媒体广告、ClinicalTrials.gov上的列表和商业应用本身的选择屏幕招募了3个月的参与者。绝大多数参与者都是通过应用程序本身招募的。Pacifica并没有通过广告去获取用户，大多数人都是通过应用商店搜索找到这款应用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，为个人提供一个自我-服务为减少重复登记，潜在参与者提供了他们的电话号码和输入的代码，通过短消息服务(SMS)短信发送给他们。预选要求参与者年龄在18岁以上，英语流利，经常使用智能手机，之前没有使用Pacifica的经验。在预选之后，研究人员向参与者提供了一份PDF格式的知情同意书。4个问题的知识检查确认他们已经阅读并理解了文档。为了表示同意，参与者输入了他们的电子邮件地址和密码。在征得同意后，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，参与者可以通过任何带有Web浏览器的设备访问门户。被分配到等待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在预选时使用的地址不同。

除上述预筛选标准外，纳入标准为广泛性焦虑障碍7项(GAD-7)量表的5 - 14分[33]或在病人健康问卷8项(PHQ-8)量表上的5至14之间[34］．排除标准为(1)GAD-7和PHQ-8评分低于5分或其中任何一项评分高于14分，(2)既往诊断为双相情感障碍、精神分裂症、其他精神病谱系障碍或器质性脑疾病的筛查反应阳性，(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将干预的强度与用户的严重程度相匹配，使我们能够平衡参与者的安全与外部有效性和数据的价值。

最初的一组9279人完成了预筛查，1524人完成了知情同意，500人被随机分组。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人使用安卓设备。此外，3名参与者同时使用iOS和Android设备访问Pacifica。采用问卷方法对参与者进行评估，具体情况如下。参见CONSORT流程图(图1)的排除原因和实验依从性。

干预

Pacifica组的参与者可以访问Pacifica Premium，版本5.7到5.9.1。在研究期间对应用程序进行的更新是错误修复和性能改进，不会影响治疗方法或应用程序的可用性。以下应用程序的描述与研究研究中的一样，可能与当前可用的产品不完全相同。Pacifica是一款移动应用程序，它被营销为一款管理压力、焦虑和抑郁的指导自助工具。它没有被描述为针对任何特定诊断的治疗，也没有被描述为专业治疗的替代品。在入职时，用户可以从8个选项中选择最多3个目标。这款应用每天都会提示用户对自己的情绪进行评级，并根据他们的情绪评级推荐改善情绪的活动建议的活动(即生态即时干预;参见Schueller等人和Lovibond和Lovibond [35，36])。还有35天引导路径那是大约10分钟的音频心理教育课程和配对活动。另外，用户也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。除了应用程序中的任何提示之外(如上所述)，研究参与者没有得到关于应用程序使用水平的指导或建议。

以下是有关各项活动的说明和详情:

情绪

允许用户对自己的情绪进行评分伟大的来可怕的．用户可以选择标记特定的情绪，或在他们的情绪评级上附上日志风格的注释。

健康

允许用户跟踪健康行为，如睡眠、咖啡因摄入和锻炼。用户可以定制自己的健康行为和每个健康行为的目标(例如，睡多少小时或喝多少杯咖啡)。他们可以选择设置一个警报，这样Pacifica就会向他们发送通知，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，大多数旨在促进正念或放松。这些包括深呼吸、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，帮助用户重新检查他们的思想，识别认知扭曲，并重新构建思想。提示分为3组:基础知识，帮助使用者认识到他们的思想和情绪之间的关系，了解认知扭曲，并重构消极思想;写日记，允许自由写作;而且先进的工具．这些先进的工具包括一个创建饼图的工具，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的工具，帮助他们评估证据，以及一个引导他们深入研究并确定核心信念的活动。所有这些工具都是有指导的练习，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。它是一个相当通用的列表工具，可以通过使用户构建和处理一个害怕或避免的情况的层次结构来定制来解决焦虑。抑郁症患者可以使用列表进行行为激活，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，以帮助他们认识到自己最初对挑战的估计可能并不准确。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程序中的工具，帮助保持动机和兴趣。课程还提供了关于CBT和正念的背景信息。每节5到10分钟的音频课程都配有应用程序内的活动。音频内容要么作为一个说教的会话，要么作为一个客户和治疗师之间的模拟会话。35天的内容分为4个路径:一个是对应用程序中的每个工具的介绍，两个是顺序的，提供对CBT更深层次的关注，一个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仓库。它还允许用户保存他们完成挑战帮助他们获得成就感，享受胜利的滋味。

社区

这是一个不由专业人士管理的同伴支持社区，用户可以在这里发布他们的想法、挑战和问题，并从使用该应用程序的其他人那里获得支持。该社区是匿名的，但利用标记系统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，会向他们提供社区的规则和指南。

进步

允许用户回顾他们的情绪评级和已完成的活动。该工具将他们的情绪评级与健康行为和其他应用内活动绘制成图表，以便用户识别模式和触发因素。还有一个技能选项卡，以可视方式显示用户已完成的活动，按类型分隔。

应急资源

包括在紧急情况下为用户提供的危机热线和资源清单。

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周评估后被允许进入干预)。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要完成。评估是通过上面描述的安全参与者门户完成的(也就是说，不是在应用程序本身)。

抑郁、焦虑及压力量表-21 (DASS-21) [37是一种广泛使用、免费提供的压力、焦虑和抑郁自我报告测量方法。这是DASS-42的一个简化版，它的21个项目是用李克特量表来衡量的，有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”等4个回答选项组成，从“完全不适用于我”到“非常适用于我或大部分时间适用于我”。对于每个分量表，总和得分从0到21，得分越高表示症状越严重。其内部一致性和并发效度已被证明在可接受到优秀的范围内[38］．

phq - 8 [34是一项包含8个项目的抑郁自我报告。它与流行的PHQ-9相同[39措施而消除质疑自杀念头的问题;考虑到这项研究的全虚拟性质，我们选择了它。PHQ-8问卷中的一个例子是“做事没有兴趣或乐趣”，回答选项从“完全没有兴趣”到“几乎每天都有”。PHQ-8的得分范围从0到24，该测量已经被证明具有良好的内部一致性和可靠性[34］．分数越高表示症状越严重。

GAD-7 [33]是一种广泛使用、免费提供的7项自我报告测量方法，用于解决广泛性焦虑障碍的严重程度。一个示例项目是“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的总分从0到21，分数越高表示症状越严重。GAD-7具有良好的信度和效度[33］．

一般自我效能感量表[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源或挑战的能力的看法。示例项目包括“如果我足够努力，我总能设法解决难题”，回答选项从“完全不正确”到“完全正确”不等。一般自我效能量表的得分在10到40之间，得分越高表示自我效能越强。该测量方法是可靠有效的。[41］．

总的来说，我们从抑郁的两种测量方法(PHQ-8和DASS-21抑郁量表)和焦虑的两种测量方法(GAD-7和DASS-21焦虑量表)中创建了两种合成方法，以生成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值进行标准化，然后利用预处理时计算的均值和SDs对后续时间点的测量值进行标准化。在这些分数被标准化后，测量值被平均，以创建每个结构的单一测量值。这些措施被称为抑郁症的复合而且焦虑复合在结果部分，其均值为零，SD为1的预处理。

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，我们研究了参与者的登录次数和完成活动的次数，作为应用粘性的衡量标准。需要注意的是，为了本研究的目的，活动包括的想法，目标(设置或完成)，放松,社区(写一篇文章)。投入度分析不包括情绪或健康评级，希望由于这些活动的数据提取、清理和格式化所涉及的复杂性，文章或花费时间检查社区论坛中的内容。

主持人的措施

为了检验基线患者特征是否预测Pacifica和WL的治疗反应，我们测试了人口统计学和临床特征。人口统计特征包括年龄(作为连续变量处理)、性别(0=女性，1=男性)、收入(从< 2万美元到20万美元的8个级别作为连续变量处理)、婚姻状况(0=未婚，1=已婚)、教育(0=没有完成4年大学教育，1=完成4年大学教育)和种族(0=其他，1=白人)。临床特征包括当前(筛查时)使用精神科药物(0=否，1=是)，当前(筛查时)使用心理疗法(0=否，1=是)，使用其他精神健康应用程序(0=否，1=是)，以及他们是否报告被诊断为抑郁症(0=否，1=是)或焦虑症(0=否，1=是)。

统计分析

动力分析

基于在大学本科生中进行的为期两周的试点研究，我们预计效果大小为.3 (Cohend)．我们的目标是90%的效力，以检测2组1尾的显著性水平为。05t测试显示，每组样本为191名参与者。之前的研究完成率约为75%，所以我们的目标是每组随机抽取250名参与者。尽管使用试点研究来估计效应大小是值得怀疑的(cf]42])，这项初步研究是我们的功率分析所依据的最相关的数据。在这项研究中发现的效应量比在试点研究中发现的要大:关键症状测量的效应量在0.4到0.54之间，而在试点研究中是0.3。

我们未能达到191名完成者的目标，因为人员流失比预期的要多:101名轮候册参与者和79名活跃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。05和2组2尾的情况下，我们能够检测到80%的功率下的效应大小为。38t测试。

统计分析

在Stata 15.0中使用多级建模(MLM)对数据进行分析[43］．传销考虑了受试者时间点的嵌套，这允许检查受试者内部和受试者之间的变化(预处理、治疗后和随访)和按组(WL和Pacifica)。传销包括所有参与者至少有一个测量，因此，它可以用来估计意向治疗效果。分别对4个因变量(抑郁综合、焦虑综合、压力和一般自我效能)运行独立模型。统计显著性定义为低于alpha=的阈值。05，一个s this is the standard threshold used in randomized clinical trials in psychology.

为了检验Pacifica干预与WL相比的主要效果，时间建模为1级，其中1段指定在治疗前和治疗后的时间点之间，第二个段指定在治疗后和随访时间点之间。该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，并在随访中改变平稳，并已在许多之前的研究中使用[44，45，46，47］．组(WL vs Pacifica)在level 2建模。模型包括两个时间段的主要效应、群体的主要效应以及群体与时间的相互作用。我们检验了组和时间之间的相互作用的统计意义。所有模型均包含截距和时间的随机效应，基于似然比检验确定其显著性。组间差异评估使用利润率命令，通过比较处理前后的斜率和比较模型在处理后时间点的预测均值。效应大小的计算基于Feingold [48，得出了类似科恩的估计d用于随机临床试验中的生长曲线模型。WL组在治疗后时间点才进行干预，随访时无法进行组间比较。因此，对于随访时间点，仅检验Pacifica组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效果有关，我们测试了总体参与度(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Pacifica组的症状变化有关。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相互作用。我们检验了敬业度变量和每个时间段之间的相互作用，以获得统计学意义。因此，我们对每种类型的敬业度和每个因变量是否预测了从治疗前到治疗后以及从治疗后到随访的变化。

为了检验Pacifica与WL的反应调节因素，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、使用其他精神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相关。模型包括主持人的主效应、时间的主效应、群体的主效应、全双向互动和三向互动。我们检验了主持人、小组和时间之间的三方互动是否具有统计学意义。对显著的3向相互作用进行后续研究，并在不同水平的调解者的作用下，按时间检验群体的简单相互作用效应。

结果

预处理组差异

表1介绍WL和Pacifica组的人口统计数据。随机化是成功的，两组在人口统计学方面非常相似;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%)，至少受过一定的大学教育(91%)。

研究磨损

在500名随机受试者中，204人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。两组之间的减员差异显著:χ₁²(n = 500) = 7.7;P= .006。我们检查了辍学者和未辍学者的基线症状评分，没有发现差异表2)．此外，当这些比较按组分层时，没有发现差异(P>)。

关键结果:症状改变

我们首先研究了与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，每项结果指标(抑郁综合、焦虑综合、das -21压力和自我效能)的组×时间相互作用显著，因此Pacifica组的变化大于WL组的变化。当抑郁和焦虑的个体指标分别被检测时，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均值和SEs。此外，为了评估治疗中途退出是否影响这些结果，我们分析了其他模型，包括组×中途退出的相互作用以及组和中途退出的主要影响，结果没有变化。表3提供从治疗前到治疗后的组×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量。

此外，我们还检查了时间在组内的简单效应。表4显示Pacifica组在每个变量上从前到后都经历了显著的变化(抑郁、焦虑和压力减少，而自我效能增加)。WL组术后焦虑水平明显降低。对于Pacifica组，从术后到随访，任何结果都没有显著变化。在每项测量的岗位上都有显著的群体差异图2)．WL组抑郁症状发生率高于Pacifica组(0.66;CI 0.37 ~ 0.94;P<.001)、焦虑症状(0.47;CI 0.17 ~ 0.77;P=.002)和das -21应力(2.09;CI 1.09至3.08;P<.001)，自我效能感较低(−1.46;CI−2.62 ~−0.30;P= .014)。

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临床上显著的变化

如Jacobson和Truax所述，参与者被划分为在PHQ-8和GAD-7上实现了临床显著改变(CSC) [49］．之所以使用个别量表进行CSC分析，是因为需要用重测信度指标来计算信度变化指数。PHQ-8的在职CSC率如下:Pacifica, 41.8% (n=33/79);西城,16.8% (17/101);χ₁²(N = 180) = 13.74;P<措施。GAD-7的岗前CSC率为:Pacifica, 39.2% (n=31/79);西城,24.2% (24/99);χ₁²(N = 178) = 4.63;P= .031。Pacifica组随访时CSC发生率PHQ-8为35.4%，GAD-7为48.9%。

参与的影响

在30天的干预期间，Pacifica组的登录中位数为19，范围为1到286。我们没有发现任何显著的交互作用的组时间整体抑郁复合的应用参与度(由登录总数定义)(P>.21)、焦虑综合指数(P>点)、压力(P>.11)，或自我效能(P> 55)。

然而，对于应用程序中独特活动的测试，我们发现使用思维记录工具与两种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，对于焦虑组合而言，治疗期间完成的思维记录数量越多，从治疗后到随访的焦虑减轻程度越高(beta＝.10;CI−0.19到−0.02;P =.019)，虽然从预处理到后处理(P =.406)．在MLM中，完成的思想记录数量与基线焦虑无显著相关(P= .834)。对于DASS-21应激，治疗期间完成的思想记录越多，从治疗前到治疗后的应激减轻越少(beta＝−.30;CI−。50来−.11;P<.01)，但从治疗后到随访有更大的压力减轻(beta＝票价;CI−。87来−.08;P< . 05)。在MLM中，完成的思想记录数量与基线压力无显著相关性(P= .772)。描述性地说，完成相对较多的思考记录的个体在焦虑和压力减轻方面表现出延迟的积极效果。使用思维记录工具与抑郁的变化没有显著关联(P>.13)或一般自我效能感(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>)、抑郁(P>点)、压力(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

我们检查了群体、时间和人口统计学反应之间的三方相互作用，以检查这些人口统计学特征是否调节了治疗反应。

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

我们还对所列的每个临床特征进行了调节因子分析表1．我们发现仅1个特征与组和时间有显著交互作用，可预测预后指标:基线时是否伴有精神类药物。所示图4在美国，精神类药物的存在减缓了群体效应，因此，与WL相比，Pacifica对未服用精神类药物的人的益处明显大于服用药物的人。这种群体×时间交互作用的调节作用仅在焦虑综合和DASS-21压力测量中具有显著意义。

在焦虑综合测试中，简单效应测试表明，对于没有服用精神类药物的参与者，Pacifica组的焦虑减轻程度明显高于WL组。斜率的区别=−。68，CI −1.01 to −0.35;P<措施)。然而，对于服用精神类药物的患者，Pacifica和WL在减轻症状方面没有差异(P= .771)。压力也出现了类似的模式。对于没有服用精神类药物的参与者来说，分配给Pacifica组的人比分配给WL组的人在压力上有明显更大的减轻。斜率的区别=−2.54;CI−3.70至−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的第一个发表的随机对照试验，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，用于轻度到中度压力、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、情绪和健康跟踪的集成。结果表明，与1个月的等待名单对照相比，该干预在减少抑郁、焦虑和压力的自我报告症状和增加自我效能感方面是有效的。组间效应大小在小到中等范围。此外，在1个月的干预期结束后，治疗效果维持了2个月，特别是对焦虑症状。这些结果特别值得注意，因为这项研究的性质很轻，干预期很短，而且样本是真实的个体。

应用程序的使用是自我指导的，参与者没有被指导以任何特定的频率使用应用程序，所以我们不考虑坚持，而是探索使用量(即完成活动的数量)是否与症状改善有关。我们并没有发现任何与总体使用量的关联，可能是因为观察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的思想记录的个体表现出延迟的进步，这是值得注意的。尽管认知重组在认知行为治疗中的重要性一直受到文献的质疑[50，这项研究表明，至少对于技术支持的CBT，思想记录是有帮助的。主观上，完成思想记录比健康追踪或冥想更耗费时间，也更需要认知能力，而增加这些活动的使用可能是更致力于治疗或改善的标志。我们应该注意到，在这项研究中，思想记录包括基本的日志提示和更复杂的重新规划活动。然而，不幸的是，这项研究在检验不同类型思维工具的效果方面能力不足。完成相对较多的思维活动所带来的明显的延迟积极效益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，但它可以带来更持久的好处。此外，也有数据显示认知行为治疗能有效防止焦虑和抑郁复发[51，52]，但需要进一步的研究来更全面地了解这些影响，特别是在电脑化的CBT中。

参与者的人口统计学特征与结果无关，这与之前研究传统CBT(即非在线)的混合结果一致[53-55]及以互联网为基础的认知行为治疗[13，25，56-60］．这表明基于应用程序的CBT可以对不同人群产生影响，而不是只与特定群体相关。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有不同的效果。尽管在抑郁或自我效能测试中不显著，但在焦虑综合测试和DASS-21压力测试中，基线药物的存在减少了两组之间的差异，也就是说，WL组和app组都有所改善。对这些手段的检查并没有发现药物的存在显著降低了应用程序的有效性，而是发现除了药物之外，应用程序几乎没有额外的好处。

虽然这一发现与一些数据不一致，联合治疗比单独治疗效果更好[61]，这与文献一致，发现药物与心理治疗相结合的益处极小[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这样的有引导的自助工具并不是心理疗法——它也不自称是。与医生建立的个人关系可能是促进治疗并推动其超越单纯药物治疗的因素;结合了自助解决方案和人工指导的混合模型已被发现优于单独的自助[64］．这些模型的缺点是它们的扩展能力。阶梯式护理模式对服务进行分诊，并根据客户需求匹配亲自支持的水平，这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和人际关系与移动应用程序的无处不在和诊所外支持结合起来。鉴于大多数人从初级保健提供者那里获得精神药物，将移动干预与药物治疗结合起来是否有效的问题尤其相关。66他们通常只间歇性地看到它们;数字工具可能会在约会之间提供额外的支持。

该项目代表了一个进步，因为它是一个流行的、商业化的技术支持干预的真实世界的评估。然而，有几个限制是需要注意的。首先，这项研究是在便利样本中进行的，其人口构成相当单一。参与者主要是受过大学教育的白人女性。此前的研究发现，在基于网络的研究研究中，女性的比例过高[67］．尽管该样本可能代表最有可能利用技术支持的心理健康干预措施的个人，但这种同质性可能限制了结果的一般化程度。由于在用户注册时没有收集用户的人口统计信息，我们无法评估该样本对所有使用Pacifica的个人的代表性。

尽管从人口统计学的角度来看，参与者池是同质的，但该研究在诊断方面的样本可能是异质的。我们没有进行诊断性访谈，只有参与者对症状评级问卷的回答。在现实世界中，许多寻求基于网络的工具来管理他们的心理健康的人都是在治疗诊所之外进行的，可能没有得到正式的诊断。值得注意的是，我们的样本焦虑和抑郁水平相对较低。这进一步强调了一个事实，即寻求数字工具的个体可能属于谱系的轻度一端，这些工具可能需要与治疗结合使用，才能对受影响更严重的个体有效。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数据而不同。同样重要的是，验证该应用在正式诊断的个体与那些自行选择并仅通过自我报告测量进行筛选的个体之间的有效性。此外，应用粘性的分析是探索性的，重要的发现应该在未来的研究中重复。

另一个限制是关于使用精神药物的影响的适度的发现。尽管这一发现很有趣，因为我们对参与者的药物使用情况知之甚少(也就是说，在整个研究过程中，没有关于药物类型、剂量或任何药物变化的数据)，这应该在未来的工作中进一步检验。

这项研究提供了令人鼓舞的发现，关于流行的，商业上可获得的，引导自助工具的能力，使个人能够管理他们的压力，焦虑和抑郁的症状，并提高他们的自我效能。本研究也为全虚拟研究提供了一个佐证点。鉴于现有卫生保健系统的局限性以及应对精神卫生问题的个人获得护理的障碍，移动应用程序和技术支持的干预措施可以在扩大获取和作为亲自治疗的辅助手段方面发挥重要作用。未来的研究应该继续阐明这些工具的最佳应用，以及如何将它们更好地集成到现有的工作流程和护理提供系统中。