Prospektiv randomisiert kontrollierte Studie zur Entwicklung und Evaluation personalisierter Vorhersagen von frühen Behandlungsstrategien in der ambulanten Psychotherapie depressiver Störungen

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Dr. Anne-Katharina Deisenhofer, Ph.D.; Professor Dr. Wolfgang Lutz
• Fachliche Zuordnung: Persönlichkeitspsychologie, Klinische und Medizinische Psychologie, Methoden
• Förderung: Förderung seit 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 525286173

Um die Ergebnisse der Psychotherapie zu verbessern, wurden in den letzten Jahren personalisierte und differentielle Vorhersage- und Entscheidungsmodelle eingeführt. Die Generalisierbarkeit neuerer Erkenntnisse ist jedoch nach wie vor begrenzt, da die Daten vor allem retrospektiv ausgewertet und die Vorhersagen in den meisten Studien an denselben Daten getestet wurden, an denen sie trainiert wurden. Darüber hinaus wurden die meisten Vorhersagemodelle nicht prospektiv in einem klinischen Setting angewandt. Das vorgeschlagene Projekt zielt darauf ab, ein personalisiertes digitales Entscheidungsinstrument zu entwickeln (StratRec Tool), um eine von zwei alternativen Behandlungsstrategien zu empfehlen und diese prospektiv in neuen Fällen in einem naturalistischen Setting zu testen. Die Daten von 955 Patient:innen, die bereits an einer universitären Psychotherapieambulanz behandelt wurden, sollen für die Entwicklung des StratRec Tools verwendet werden. Die Behandlungsstrategien (entweder problemlösungs- oder motivationsorientiert) werden auf der Grundlage von Einschätzungen eines breiten Spektrums angewandter therapeutischer Interventionen in videoaufgezeichneten Sitzungen definiert. Die Empfehlungen werden in einer Trainingsstichprobe (n = 668) entwickelt und in einer unabhängigen Holdout-Stichprobe (n = 287) mittels Machine Learning (ML) Algorithmen getestet. Die Wirksamkeit dieser personalisierten Empfehlungen wird prospektiv in einem RCT mit 440 Patient:innen mit einer depressiven Störung evaluiert. In dem RCT werden das Behandlungsergebnis sowie Abbruchraten bei Patient:innen verglichen, die randomisiert entweder eine personalisierte Behandlung auf der Grundlage der Empfehlung des StratRec Tools (IG; n = 220) oder eine übliche Behandlung (wobei die Therapeut:innen keinen Zugang zum StratRec Tool haben, CG; n = 220) erhalten. Darüber hinaus wird davon ausgegangen, dass die Umsetzung der empfohlenen Strategie den Zusammenhang zwischen Gruppen (IG vs. CG) und Outcome/Dropout vermittelt. Um die Implementierung des StratRec Tools zu untersuchen, werden Patient:innen aus der IG und der CG hinsichtlich ihrer Wahrscheinlichkeit, die empfohlene Behandlungsstrategie zu erhalten, verglichen. Darüber hinaus wird geprüft, wie sich die Implementierung der empfohlenen gegenüber der nicht empfohlenen Strategie auf das Ergebnis und die Abbruchraten auswirkt. Es wird eine Software entwickelt und ins Englische übersetzt, um Therapeut:innen das StratRec Tool zur Verfügung zu stellen. Schließlich wird diese Software unter einer GNU General Public License kostenlos bereitgestellt und am Ende des Projekts interessierten Benutzer:innen über GitHub zugänglich gemacht.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen