Eine interkulturelle EMA Studie zur Vorhersage von Therapieerfolg und -abbruch mit digitalen, affektiven und interpersonellen Indikatoren bei Patienten mit einer depressiven Störung

• Antragsteller: Professor Dr. Wolfgang Lutz; Professor Dr. Julian Rubel
• Fachliche Zuordnung: Persönlichkeitspsychologie, Klinische und Medizinische Psychologie, Methoden
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 504507043

Das Ziel dieses Projekts ist die prospektive Vorhersage von Therapieerfolg und Therapieabbruch bei Patientinnen und Patienten mit einer depressiven Störung mittels intensiver längsschnittlicher Erhebungen vor Therapiebeginn (Ecological Momentary Assessments; EMA). Das Projekt beruht auf Daten von N = 300 Patientinnen und Patienten, welche eine kognitiv-verhaltenstherapeutische Therapie (KVT) in einer von drei Einrichtungen (Universität Trier, UT; Justus-Liebig-Universität Gießen, JLU; und Universität Buenos Aires, UBA) durchlaufen. Dabei wird in einer Entwicklungsphase an einer Teilstichprobe (n = 150; 50%) ein Vorhersagemodell entwickelt, welches anschließend in einer Validierungsphase (n = 150; 50%) prospektiv getestet wird. Vor Behandlungsbeginn werden in einer zweiwöchigen diagnostischen Phase sechsmal täglich negative und positive Affekte sowie zwischenmenschliche Belastungen über elektronische Tagebücher (Smartphone) erfasst. Parallel werden Daten zur digitalen Phänotypisierung (Herzratenvariabilität, Schlafdauer und körperliche Aktivität) passiv via Fitnesstracker gemessen. Zur Erhebung des Therapieerfolgs füllen Patientinnen und Patienten den Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) aus, während Therapieabbrüche durch die Therapeutinnen und Therapeuten beurteilt werden. Basierend auf diesen Informationen werden Vorhersagemodelle (EMA-enriched predictive models; EPM) entwickelt, welche in der Validierungsphase des Projekts hinsichtlich Therapieerfolg und Therapieabbruch überprüft werden. Die zentrale Forschungsfrage ist, inwieweit sich aufwendige Erhebungen mittels elektronischer Tagebücher und digitaler Fitnesstracker im Vergleich zu einfachen prädiktiven Modellen (cross-sectional-models; CSM) in ihrer Vorhersagegenauigkeit als überlegen erweisen. Die einfachen CSM beruhen dabei auf der einmaligen Erhebung von Variablen vor Behandlungsbeginn. Darüber hinaus wird die Auswirkung der einzelnen Standorte (UT, JLU und UBA) auf die Vorhersagegenauigkeit untersucht, um die interkulturelle Validität der Algorithmen zu testen. In diesem Projekt werden erstmalig quantitative idiographische Methoden zur Ermittlung der affektiven, zwischenmenschlichen und digitalen Phänotypisierungsdynamik von Patientinnen und Patienten genutzt, um personalisierte klinische Vorhersagen zu generieren. Die Ergebnisse liefern wichtige klinische Implikationen für die evidenzbasierte Personalisierung von psychotherapeutischen Behandlungen und die interkulturelle Validität und Replikation von Befunden. Außerdem fördern die Erkenntnisse des Projekts die Weiterentwicklung der Psychotherapieforschung in beiden Ländern sowie längerfristige interkulturelle Zusammenarbeit.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Argentinien
• ausländischer Mitantragsteller: Professor Juan Martín Gómez Penedo, Ph.D.