免费医学论文发表-认知行为疗法短信对情绪的影响：一项微型随机试验
马文·阿雷瓦洛·阿瓦洛斯 ，徐静，卡罗琳·阿斯特丽德·菲格罗亚，阿莱恩·哈罗-拉莫斯，比巴斯·查克拉博蒂，阿德里安·阿奎莱拉
抽象
StayWell at Home 干预是一项基于认知行为疗法 （CBT） 原则的为期 60 天的短信计划，旨在帮助成年人应对全球大流行的不利影响。发现 StayWell at Home 的参与者在参与后表现出减轻的抑郁和焦虑症状。然而，目前尚不清楚干预是否改善了情绪，以及哪些干预成分在大流行期间对改善用户情绪最有效。因此，利用微型随机试验 （MRT） 设计，我们检查了两个干预组成部分，以告知改善情绪的作用机制：1） 提供 CBT 知情应对策略（即行为激活、其他应对技巧或社会支持）的短信;2）消息的发送时间。本文收录了斯德威尔两项独立试验的数据。第一项试验包括303名18岁或以上的成年人，第二项试验包括266名18岁或以上的成年人。参与者是通过在线平台（例如Facebook广告）以及与旨在接触不同人群的社区机构合作招募的，包括低收入个人和有色人种。本文的结果表明，参与该计划可以改善和维持参与者的自我报告情绪评级。我们没有发现传递的信息类型和情绪评级之间存在显着差异。另一方面，第 1 阶段的结果表明，与在上午 9 点至下午 12 点的时间窗口内发送消息相比，在下午 3 点至下午 6 点的时间窗口内发送任何类型的消息都会显着改善情绪。在干预的前两到三周内，StayWell at Home 计划的情绪评分增加似乎更为明显，并在研究期间的剩余时间内保持。目前的论文提供了证据，证明低负担的短信干预可以有效地解决不同社区的行为健康问题。
作者摘要
移动医疗（mHealth）干预措施有可能改善弱势群体的心理健康，包括低收入人群和有色人种。在 COVID-19 大流行期间，我们的团队开发了 StayWell at Home 干预，这是一个为期 60 天的短信计划，以帮助弱势群体应对大流行的负面影响。注册该计划的用户每天收到两条短信。一条消息包含从不同消息类别（例如：社会支持）中随机选择的心理健康支持提示，第二条消息要求用户对自己的情绪进行评分。这些消息是全天随机发送的。在这项研究中，我们检查了消息类别和消息时间是否对研究的 60 天的日常情绪有影响。我们发现，在家施德威尔干预的参与者在短信计划的前两到三周内改善了他们的情绪，在下午3点到6点传递的信息比早上9点到中午12点传递的信息更有效地改善了情绪。这项研究的结果表明，低成本和低负担的短信干预可用于促进弱势群体的心理健康。
数字
表3表4图2表1表2图1表3表4图2表1表2图1
引文： Arévalo Avalos MR、Xu J、Figueroa CA、Haro-Ramos AY、Chakraborty B、Aguilera A （2024） 认知行为疗法短信对情绪的影响：一项微型随机试验。PLOS 数字健康 3（2）： 编号：e0000449。 https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000449
编辑 器： Haleh Ayatollahi，伊朗医科大学，伊朗伊斯兰共和国
收到： 2023年4月20日;接受： 2024年1月15日;发表： 2月 21， 2024
版权所有： ? 2024 Arévalo Avalos 等人。这是一篇根据知识共享署名许可条款分发的开放获取文章，该许可允许在任何媒体上不受限制地使用、分发和复制，前提是注明原作者和来源。
数据可用性： 数据可在 OpenScience 框架 （OSF） 上获得： https://osf.io/ztbfh/
资金： 该项目由卫生资源与服务管理局（HRSA）冠状病毒援助，救济和经济安全（CARES）拨款 #T1NHP39159（AA）资助。资助者在研究设计、数据收集和分析、发表决定或手稿准备方面没有任何作用。
利益争夺： 我阅读了该杂志的政策，这篇手稿的作者有以下相互竞争的利益： Adrian Aguilera博士是HealthySMS的创建者和所有者，该系统用于发送短信和收集情绪数据。其余的作者都宣称不存在相互竞争的利益
介绍
COVID-19 是一场毁灭性的传染病危机，但也导致了一场心理健康灾难。大流行性焦虑、社交距离和毁灭性的经济后果使人群层面的心理健康恶化[1]。自大流行开始以来，抑郁和焦虑症状飙升，专家呼吁发展广泛的心理支持[2]。由于 COVID-19 大流行期间的社交距离要求，人们对利用技术促进健康的兴趣日益浓厚，个人手机对于提供心理支持至关重要。我们可以通过短信联系到来自所有社会人口学背景的个体，包括基本工作者、低收入人群和少数族裔群体，他们也更容易受到COVID-19感染和应激的影响[3,4]。因此，开发和测试移动医疗（mHealth）心理健康干预措施对于支持弱势群体的心理健康至关重要。
在大流行开始时，我们的团队开发了 StayWell at Home 干预，这是一个为期 60 天的短信计划，基于我们小组之前的短信认知行为疗法 （CBT） 工作 [5]。我们的目标是使用循证工具帮助人们应对全球危机的不确定性和生活方式的改变。认知行为疗法基于这样一种观点，即我们的思想、行为和情绪决定了我们的感受。简而言之，CBT挑战无益的想法，并帮助个体理解行为与情绪之间的关系[6]。作为对社交距离要求的回应，我们的团队通过两项独立试验实施了 StayWell at Home 干预。这些独立研究的结果表明，受试者在接触短信60日后，抑郁和焦虑症状显著减轻[7,8]。StayWell at Home 干预的次要结果是每日情绪评级。使用自动短信的移动医疗干预表明，提供支持性短信的传递有助于参与者监测和管理他们的日常情绪[9]。此外，每日自我报告的情绪评分可预测不同人群的抑郁症状[9,10]。由于每日心境评级的实用性，正在开发自动移动心境跟踪技术（即Mood 24/7），以帮助临床医生对患者的症状进行准确有效的纵向评估[11]。因此，在本论文中，我们对 StayWell at Home 第一阶段和第二阶段进行了二次分析，以检查干预及其组成部分对情绪评级的影响。
本文旨在研究 60 天 StayWell at Home 干预中情绪评级的轨迹。鉴于干预与抑郁症状的减少以及情绪评级与抑郁症状之间的联系有关，我们假设干预将导致参与者的情绪改善。根据我们之前的研究，我们不知道哪些干预成分在改善健康结果方面最有效。因此，在一项微型随机试验 （MRT） 中，我们研究了 StayWell at Home 的两个组成部分，以告知改善情绪的作用机制：1） 提供 CBT 知情应对策略（即行为激活、其他应对技巧或社会支持）的短信，以及 2） 发送消息的时间。 MRT 有助于检查干预成分的近端效应，并可以为个性化数字健康干预提供经验数据 [9]和优化即时移动医疗适应性干预措施（8）。MRT已被用于检查移动医疗的身体活动和物质使用干预[12–14]。然而，有限的MRT研究了心理健康结局，如情绪或基于心理健康理论模型的结局[15,16]。因此，在本文中，我们纳入了来自StayWell at Home的两项独立试验的数据，以检查干预成分在改善情绪中的作用。
方法
研究设计阶段 1
StayWell at Home 干预是一项基于认知行为疗法 （CBT） 的低强度 60 天短信计划，旨在帮助人们应对与 COVID-19 相关的压力。在第 1 阶段，我们开发了两种信息类型：1.行为激活信息，它为识别积极和愉快的活动提供了切实的提示，以及 2.其他应对技巧信息或心理教育，包括帮助重组思想的建议、关于睡眠和自我保健的技巧。行为激活消息的示例包括：“确定您可以进行的 6+ 英尺相距的活动。你能要求你关心的人去 6+ 英尺间隔散步吗？“和”保持社交距离很难，但你仍然可以保持联系。尝试与您的朋友一起举办虚拟晚宴。“其他应对技巧信息的例子包括：“如果你的朋友告诉你他们正在为隔离而苦苦挣扎，你会对他们说什么让他们感觉更好？“和”善待自己。这种情况不会永远持续下去，你有这个！“。参与者每天收到两条短信。首先，从上述两个类别中随机选择一条提示消息，每天上午 9 点至下午 6 点之间发送，然后在三小时后发送情绪监测消息。我们设计了英语和西班牙语的信息，以覆盖不同的人群，特别是经常被排除在数字健康干预之外的单语西班牙语使用者[5]。短信的传递和自我报告的情绪评级的收集是通过符合HIPPA标准的平台HealthySMS进行的。加州大学伯克利分校机构审查委员会审查并批准了所有研究程序[7,8]。
数据和参与者第 1 阶段
StayWell at Home 的第一阶段包括 303 名 18 岁或以上的成年人 （M = 33.3， SD = 11），其中大多数是女性 （76%），拥有会说英语 （88.4%） 和/或西班牙语 （11.3%） 的手机。使用在线短信应用程序（例如，Google Voice）的参与者被排除在干预之外，因为这更容易发生在线诈骗和欺诈（例如，个人创建虚假帐户以获得报销）。研究招募于 2020 年 4 月至 12 月期间进行。这项试验是完全远程的，通过有针对性的广告（例如，通过Facebook），我们试图招募低收入人群（84.5%）和有色人种（51.8%），他们受到美国COVID-19负面影响的影响尤为严重。
微随机化阶段 1
在为期 60 天的短信研究中，每天治疗分配的特征是全因子设计，共有两个因子代表消息 （M） 和发送消息的时间范围 （T）。 M 有两个级别（行为激活与其他应对技巧），T 有三个级别（上午 9 点至下午 12 点、中午 12 点至下午 3 点、 下午 3 点至 6 点）。在 MRT 中，每个参与者每天被重新随机分配，以 M （0.5 概率） 和 T（0.33 概率）的组合接收一条消息。换句话说，每个参与者在一天中的不同时间都会收到每日行为激活信息或其他应对技巧信息。M 交付后三小时，参与者收到一条消息，要求他们以 1-9 的等级对自己的情绪进行评分，其中 9 是最好的心情。
统计分析阶段 1
使用基于广义估计方程 （GEE） 和意向治疗分析的方法研究了消息类型（M = 行为激活与其他应对技巧）和时间窗口（T = 上午 9 点至下午 12 点与下午 12 点至下午 3 点、下午 3 点至下午 6 点）对 60 天内情绪评级的近端影响。具体而言，MRT设计使用加权和居中最小二乘法（WCLS）估计模型[17]。在模型 1 中，我们首先在研究的 60 天内使用恒定、线性、二次和线性平台趋势检查了 M 对情绪评级的影响。然后，在模型 2 中，我们使用恒定、线性、二次和线性平台趋势检查了 T 对情绪评级的影响。
研究设计阶段 2
第 2 阶段 StayWell at Home 干预和实施程序与第 1 阶段早些时候报告的程序相似。但是，我们进行了两项修改;首先，我们加入了一个代表社会支持提示的新消息类别和一个不发送提示消息的选项 [8]。社交支持技巧示例包括：“在大流行期间，尤其是在假期期间，花时间分享您的感受并倾听和支持他人将大有帮助”和“您今天拥有的积极社交联系可以帮助您明天。今天你可以和谁重新建立联系？“
数据和参与者第 2 阶段
第 2 阶段的参与者包括 266 名 18 岁或以上的成年人 （M = 35.7，SD = 12.4），大多数是女性 （80.5%），大多数是说英语的人 （85.3%） 与说西班牙语的人 （14.7%）。招募方法略有不同，47%的样本是通过在线（例如，通过Facebook）定向广告招募的，其余53%是通过与社区机构的合作/列表服务招募的，目的是利用这种基于社区的抽样来增加拉丁裔成年人的代表性。最终样本包括 60% 的低收入人群和 64% 的有色人种。对于这项试验，招募工作于 2021 年 2 月至 6 月期间进行。
微随机化阶段 2
斯德威尔第 2 阶段包括四个级别的 M（行为激活、其他应对技巧、社会支持和不发送消息），T 有三个级别（上午 9 点至下午 12 点、中午 12 点至下午 3 点、下午 3 点至下午 6 点）。在 MRT 中，每个参与者每天重新随机化，根据 M（0.25 概率）和 T（0.33 概率）的组合接收一条消息。自我报告的情绪评分（范围 1-9,9 为最佳）在 M 分娩后 3 小时收集。
统计分析第二阶段
我们重复了前面描述的分析，并检查了消息类型（M = 无与行为激活、其他应对技巧和社会支持）和时间窗口（T = 上午 9 点至下午 12 点与中午 12 点至下午 3 点、下午 3 点至下午 6 点）对 60 天研究期间情绪评级的近端影响。
结果
第 1 阶段结果
该MRT检查了消息类型（M-两个水平）和时间范围（T-三个水平）对情绪评级的近端影响。对于我们的第一个模型，测试M的情绪，结果表明行为激活和其他应对技能类型的信息对情绪的影响没有统计学上的显着差异（P>0.05）（消息后3小时）。这些发现对于选择恒定、线性、二次和线性平台趋势具有鲁棒性（表1）。对于我们的第二个模型，测试T的情绪，结果表明，基于恒定趋势，相对于在上午9点到下午12点的时间窗口内发送的消息，在下午3点到下午6点时间窗口内发送的消息显着提高了情绪评级（b = 0.1806，P<.001）（表2）。
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表 1. 广义估计方程模型：分别在研究天数的恒定、线性、二次和线性平台趋势下估计消息类型对情绪评级的近端影响，斯德威尔第一阶段 （N = 303）。
https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000449.t001
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表 2. 广义估计方程模型：分别估计在研究天数的恒定、线性、二次和线性平台趋势下对情绪评级的时间窗口近端影响，斯德威尔第一阶段 （N = 303）。
https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000449.t002
该分析的结果还提供了独立于 M 和 T 的情绪评级随时间（即干预 60 天）趋势的证据。表 1 和表 2 都显示了恒定、线性、二次和线性平台情绪评级趋势。对于一个恒定的趋势，研究期间的平均情绪评分为6.51（P<0.001）。对于线性趋势，第一天的情绪评分为6.37（P<0.001），并以0.0054的日速率增加（P=0.002）。对于二次趋势，干预日存在显著的二次效应（b = -0.0003，P = .004）。第一天的情绪评分为 6.24 （P < .001），最初升高，但 5 周后下降。对于线性平台趋势，第一天的情绪评分为6.24（P<.001），直到第21天，以每日0.017（P<.001）的速度增加，然后保持最大值6.58。
图 1 显示了 60 天干预期中每天的预期情绪评级图。这些趋势基于样本平均值和第一个测试的模型，其中包括M型（表1）。趋势图表明，由线性平台趋势估计的情绪评级为干预的每一天的平均情绪评级提供了最佳拟合趋势。恒定趋势并不能捕捉到干预早期情绪评级的增加模式。从干预的中后期到后期，平均情绪评分没有显示出线性趋势所指示的增加模式。最后，在干预的后期，平均情绪评级并没有显示出二次趋势所描述的下降模式。因此，线性平台趋势描绘了情绪评级在稳定之前的初始增加模式，提供了平均情绪评级的最佳拟合模型。
最后，我们检查了对情绪评级消息的回复率，发现参与者平均对 60.4% 的这些信息做出了回应。我们还使用上述相同的方法进行了敏感性分析。当使用多重插补（链式方程方法）对缺失值情绪评分进行插补时，结果相似[18]。为了更简洁地报告研究结果，我们仅提供了上述非插补结果。
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图 1. 情绪评级趋势 - StayWell 第 1 阶段。
https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000449.g001
结果阶段 2
该MRT检查了消息类型（M-四个水平）和时间范围（T-三个水平）对情绪评级的近端影响。表 3 显示了消息类型对情绪的近端估计影响。在恒定、线性、二次或线性平台趋势下，我们没有发现行为激活、其他技能、社交技能和无消息类别之间存在统计学显着 （p>0.05） 差异。表 4 显示了时间窗口对情绪的近端估计影响。在恒定、线性、二次或线性平台趋势下，我们没有发现上午 9 点至下午 12 点、中午 12 点至下午 3 点和下午 3 点至 6 点的时间窗口之间存在显着差异 （p>0.05）。
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表 3. 广义估计方程模型：分别在研究天数的恒定、线性、二次和线性平台趋势下估计消息类型对情绪评级的近端影响，斯德威尔第二阶段（N = 266）。
https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000449.t003
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表 4. 广义估计方程模型：分别估计在研究天数的恒定、线性、二次和线性平台趋势下对情绪评级的时间窗口近端影响，斯德威尔第 2 阶段 （N = 266）。
https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000449.t004
表 3 和表 4 显示了研究期间情绪评级的趋势，即以天为单位的恒定、线性、二次和线性平台，无论消息类型和时间窗口如何。对于恒定趋势，研究期间的平均情绪评分为 6.56 （P < 0.001）。对于线性趋势，第一天的情绪评分为 6.44 （P < .001），并以 0.0044 的日速率增加 （P = 0.0025）。对于二次趋势，研究日存在显著的二次效应 （b = -0.0002，P = 0.0298）。第一天的情绪评分从6.36（P<.001）开始，最初有所上升;然而，这种趋势在五周后开始下降。对于线性平台趋势，第一天的情绪评分为6.28（P<.001），直到第14天以0.025（P<.001）的日速率增加，然后将最大值保持在6.61。
图 2 显示了研究期间每天的预期情绪评级图，基于表 3 中估计的消息类型样本平均值和模型。我们观察到，由线性平台趋势估计的情绪评级与研究每天的情绪评级平均值最吻合。恒定趋势并不能捕捉到早期情绪评级的增加模式。从中后期到后期，平均情绪评分没有显示出线性趋势所捕捉到的上升模式。在后来的日子里，平均情绪评级没有显示出二次趋势所捕捉到的明显下降模式。
与第一阶段类似，我们检查了对情绪评级信息的响应率，发现参与者平均对这些信息的 59.6% 做出了回应。使用多重插补（链式方程方法）[18]对缺失的情绪评级进行敏感性分析，得出了相同的结果。为了更简洁地报告研究结果，我们仅提供了上述非插补结果。
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图 2. 情绪评级趋势 – StayWell 第 2 阶段。
https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000449.g002
讨论
本文的目的是进行二次数据分析，以检查参加为期 60 天的基于 CBT 的短信干预 StayWell at Home 的参与者的日常情绪轨迹，并探讨干预成分对情绪的作用。我们假设干预将导致情绪评级的改善，并发现在干预的两个阶段，参与者的自我报告情绪评级有所改善和持续。StayWell at Home 基于以行为激活、社会支持或其他应对技巧为中心的短信传递。然而，在这种MRT中，一种检查干预成分对干预结果的近端影响的新方法，我们没有发现情绪评级传递的信息类型之间存在显着差异，表明所有信息对于实现改善可能同样重要。另一方面，第 1 阶段的结果表明，与在上午 9 点至下午 12 点发送消息相比，在下午 3 点至下午 6 点的时间窗口内传递任何类型的消息都会显着改善情绪。在干预的前两到三周内，StayWell at Home 计划的情绪评分增加似乎更为明显，并在研究期间的剩余时间内保持。这与之前的研究结果一致，发现在一段时间后，参与者对刺激的行为反应会减少[19]。
我们之前与StayWell at Home项目的研究表明，根据PHQ和GAD的评分，该干预与抑郁和焦虑症状总体减少有关[7,8]。在这里，我们将这些发现扩展到每日情绪评级的结果，以更好地了解每日水平的持续症状波动，并开发短信计划的证据，以支持受COVID-19大流行影响不成比例的不同社区的心理健康结果[4]。通过在 COVID-19 压力加剧期间（例如，由于隔离、感染率增加和新型 COVID 毒株焦虑）进行两项独立试验并招募具有全国代表性和多样化的样本，我们可以推测干预的效果对于不同类型的人和不同的背景是相似的。然而，未来的研究可能会研究情境因素在响应数字健康干预中的作用。越来越多的文献支持移动医疗干预措施（包括基于短信的干预措施）在促进心理健康结局方面的作用[20]。然而，这些结果提供的关于服务不足社区移动医疗干预措施的可及性和采用情况的信息有限。因此，继续开发和测试干预措施的有效性至关重要，例如“居家待好”，鉴于每天发送两条短信的低强度格式，这些干预措施有可能得到广泛传播和覆盖。
在整个研究期间，整体情绪评分改善的结果与先前关于一般心理健康干预和特别是移动医疗干预的研究一致。例如，在一项随机对照试验中，Smyth 等人（2018 年）发现，在线积极影响日记干预可减少轻度至中度焦虑症住院患者的心理困扰并增加幸福感。此外，研究人员发现，这些效果在干预的第一个月最明显，并在2-3个月后维持[21]。长期维持干预效果已被证明是行为健康干预研究的局限性和挑战。
StayWell 计划和这项研究的一个附加价值是，通过跟踪参与者 60 天，我们可以证明情绪评级的初始增益随着时间的推移而保持。每天持续、低强度地发送两条短信可以帮助个人保持对干预的参与，从而有动力随着时间的推移而改变。参与者的应对技巧也可能因收到短信干预而增加;应对技能的增加可能有助于增强对压力的适应能力，因此干预结束时稳定的情绪评级可能表明参与者已经发展了一些管理压力的技能。未来的研究将受益于专门衡量技能的应用。
尽管研究结果表明，通过短信进行的干预措施可有效促进行为改变，但在评估这些干预措施的有效性方面存在明显的方法学局限性[22]。本文的MRT设计有助于提供有关各种干预成分如何影响干预结果的初步数据。这篇论文的结果不支持传递的信息类型和情绪评级的差异。对于为什么我们没有发现显着影响，有几个可能的解释。首先，我们开发的信息可能并不完全适合行为激活或其他应对技能类别。可能鼓励行为激活与不鼓励行为激活的信息之间存在相当多的重叠。其次，参与者有可能在无法根据上述建议采取行动时收到行为激活消息。最后，参与者有可能从各种策略中获得类似的好处，这些策略都基于改善情绪管理的有效治疗方法，并且一条信息对情绪的影响可能会延续到接下来的几天甚至几周。这可能有助于解释第 2 阶段参与者的整体情绪轨迹，即使在特定日期没有传递支持性信息也是如此。
另一方面，这种MRT设计表明，在第一阶段中，相对于上午传递的信息，下午传递的信息显着改善了情绪。有证据表明，随着人们的日常生活，他们会积累更大的压力，并耗尽应对压力所需的日常资源[23];因此，参与者可能更好地接受了下午传递的信息，从而对情绪产生了更直接的好处/影响。然而，这一发现并未在第 2 阶段得到复制，但在未来的研究中评估这种关系非常重要。
影响
目前的论文提供了证据，证明低负担的短信干预可以有效地解决不同社区的行为健康问题。此外，MRT设计允许检查干预成分，结果表明，在下午发送短信可能比在上午发送短信更有利于改善近端情绪。分析还显示，情绪初步改善，几周后稳定下来。
局限性
干预没有考虑受试者可用性的差异;也就是说，我们需要找出某些人在不同时间是否可用，这将使一些提示/建议对参与者无效。但是，我们试图通过在短信发送三小时后提示情绪来缓解这种情况。跟进受试者是否可以对干预措施采取行动，或开发其他工具来评估受试者的可用性可能有助于减轻这种担忧。
结论
移动心理健康干预的MRT分析可以帮助我们了解即时适应性干预措施如何随着时间的推移而发挥作用。这些分析可以显示干预效果的长度和深度，并有助于了解某些内容或时机是否最有效。基于MRT设计，本文的结果表明，无论消息的内容如何，情绪评级都会随着时间的推移保持稳定，然而，当天晚些时候发送的消息可能会对情绪产生更直接的影响。
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