人格预测抑郁和使用一个基于互联网的干预青少年抑郁?

文摘

背景。聚焦于抑郁和预防其发生的青少年正在增加。小说的方式处理这一严重问题可用尤其是通过基于互联网的抑郁和焦虑的预防和治疗方案。青少年使用网络干预计划已经透露了一些困难的实现,需要进一步阐明。本研究的目的是探讨人格与青少年抑郁之间的关系和一个基于互联网的用户干预项目的特点。方法。初级气质性格量表(JTCI)、一般自我效能感量表(GSE)和流行病学中心Studies-Depression规模(鉴定)管理的一个示例挪威高级中学的学生。结果。多元回归分析显示抑郁和性别之间的联系,和几个JTCI领域和方面。符合之前的发现在成年人中,高伤害回避和低Self-Directedness成为青少年抑郁症状最重要的预测因子。进一步说,在逻辑回归分析JTCI反是,GSE和鉴定,唯一重要的变量预测使用/停用域奖励依赖鉴定和气质。结论。在这个研究结果显示抑郁症状水平的最强预测使用基于互联网的干预和人格可能提供有用的关于用户的信息。

1。介绍

抑郁症的患病率在童年很低,而青春期是一段时间的生活特点是相当脆弱抑郁(1]。因此,青少年抑郁症非常普遍(2),相当风险的复发和随后往往是贫穷的社会心理功能和学术成果3]。

发展和抑郁倾向影响因素众多(4]。格兰特和他的同事们(5)指出,压力的消极生活事件的重要性了解抑郁症的发展,而其他人(6]表明遗传因素的重要性。人际漏洞也被调查的重要因素,有助于青少年抑郁症的解释(4]。认知脆弱性问题主要是关于个体感知,解释,关于经验和关系的原因。认知因素得到最多的关注是负面的推论方式(7),功能失调性态度(8对反刍[],倾向9),和自我批评10]。根据不同的漏洞,Hankin [4)提出了一个多因子的抑郁症的研究方法。

有越来越多的证据表明,精神疾病有特定的关联与底层气质和性格特征在儿童和青少年(11- - - - - -13]。抑郁和焦虑性格之间的相互关系,研究了在过去的几十年成年人口的(14- - - - - -22),和一些人格特质已确定影响情绪障碍,如神经质(23- - - - - -25对反刍[],倾向25)、未成熟的个性风格和人格障碍(26,27]。

模型评估人格气质和性格来描述底层生物结构已经由Cloninger et al。28)导致的气质性格量表(TCI)测量由两个高阶人格维度:气质和性格。气质不同个体的基础上,反映了大脑系统的基本组织负责激活、维持对刺激做出反应和/或抑制行为(14,28]。四个派生气质维度追求新奇的个性(NS),避免伤害(HA),奖励依赖(RD),和持久性(P)。另一方面,性格是指自我概念和个人目标和价值观的差异,进而影响自愿选择和意图。根据Cloninger [29日),性格是适度受到社会文化的影响在生活学习和逐步成熟。性格描述的三个维度self-directedness (SD)、合作(C),和超越(ST)。这些方面的个性交互,以便适应生活经历也影响情绪和行为障碍的脆弱性。

TCI的分数显示抑郁个体之间变异和不沮丧28]。高分数HA SD得分也较低和C经常被发现与抑郁或沮丧的情绪在成年人口的30.- - - - - -32]。

自从TCI的成人版本可能不适合使用在一个青少年人口,露比et al。33)开发初级气质性格量表(JTCI)。

到目前为止,研究青少年JTCI和抑郁之间的关系是稀少的。一些研究报道JTCI和精神病理学在青少年之间的关联34- - - - - -38]。Schmeck和他的同事们(34]报道的几种形式的精神病之间存在负相关,包括焦虑和抑郁和SD。其他(37发现高分NS和哈,而低RD和P提供儿童。高浓度的HA也被报道在抑郁的青少年(36]。

不同的气质和性格特征和心理健康之间的关系提出了存在于青少年和成年人(39]。因此,还需要更多的研究来改善我们的理解青少年抑郁和人格之间的关系。

也许有人会认为,许多青少年抑郁的人永远不会正式寻求帮助或联系卫生服务(40),呈现许多未满足的需要治疗41]。这是一个强有力的理由寻找新方法达到青少年在心理健康问题。互联网像计算机认知行为干预疗法(牙)是一种达到更广泛范围的问题青年。这些干预是MoodGYM之一,这是一个自助项目开发澳大利亚国立大学基于认知行为治疗(CBT)的原则(42- - - - - -44]。它由一组5个培训模块旨在增加用户的知识对自己的症状,消极的无意识思想,功能失调性态度,情感,和应对策略对压力和人际关系。此外,MoodGYM由个人工作簿,记录和更新用户的响应和反馈评价形式。

使用基于互联网的干预青少年样本显示一些困难中实现(45]。激励年轻人寻求帮助的心理健康问题也成为一个挑战。依从性低的一个原因可能是不同的应用程序允许用户进入和离开一个治疗项目,从而导致缺乏治疗的承诺。确定那些使用和受益于互联网的干预是一个很重要的问题。识别的特征可能是有用的为提高依从性和治疗结果的预测46- - - - - -48]。几个假设之间可能的关系不同JTCI域使用MoodGYM可以制定。可以预期,高分SD和有限公司和低分数RD预测更多的使用这些域(由于自然28]。它是合理的假设一个高分SD在某种程度上反映了内部动力和目标取向必须进行自主MoodGYM等项目。高得分手公司可能更愿意履行承诺参与研究项目,因此更有可能利用干预。个人得分低RD和实用的特点,社会遥远,和独立的。他们可能会发现这种干预有吸引力,因为实用,独立社会网络干预的性质。

自我效能感的概念是指一个人的信念,一个可以成功地执行所需的行为产生的结果”(班杜拉,1977年,p . 193 (49]),因此相关的动机和行为。自我效能感被发现为learning-directed行为动机的一个重要预测(50]。关于求助行为在青少年中,巴克et al。51]声称研究自我效能感的影响是相互矛盾的证据。尽管如此,它可能代表一个因素促进就诊途径和影响心理健康预防项目的干预结果。他们的假设相反,Possel et al。52)发现学生在自我效能感低抑郁预防计划获益更多。目前的研究将会研究自我效能感是否可以预测自主使用MoodGYM时呈现给学生在学校环境。

能够描述人格与青少年抑郁的作用在这种情况下重要的是要理解基本和潜在机制以更好地理解和治疗。如果研究人员能理解什么是发展对抑郁青少年和脆弱性,治疗可以被修改以更好的目标的关键因素。网络干预抑郁,相比传统的面对面的治疗,容易现在和实现。

2。的目标是

当前的研究的目的是双重的:首先,评估预测能力的性别,年龄,和性格方面(初级气质性格量表,JTCI)抑郁症状的严重程度(流行病学研究中心抑郁量表,鉴定,其次,探索用户的特点和使用者的一个基于互联网的干预项目(MoodGYM)使用的变量JTCI(领域和方面),GSE,性别和鉴定。

3所示。方法

3.1。过程

参与者招募从四个敌人县高级中学在挪威北部的一部分研究与十字型随机对照试验设计重复措施(pre -和干预后)。我们研究小组的成员参观了四个参与学校招募参与者。招聘过程的交付一个简短的信息关于心理健康的讲座,演讲的MoodGYM计划,其次是邀请学生参加此项研究。学生志愿者参与签署书面同意书。如果学生不愿意参与MoodGYM审判,他们的选择参与preintervention调查。作为一个激励成为参与者,彩票宣布。还有一个额外的彩票对于那些参与MoodGYM审判。

当前的研究的数据收集是preintervention调查的一部分,它是由计算机在课堂环境的信息。学生们没有使用电脑完成一篇论文版本。

学生愿意参加MoodGYM审判在一周内收到用户名和密码的电子邮件注册的招聘程序。使用MoodGYM自主,没有个人跟踪,没有时间在学校时间分配。6 - 8周内,研究小组收集postintervention数据返回。

区域医学研究伦理委员会批准了这项研究。数据使用MoodGYM被安全地存储在一个服务器在澳大利亚国立大学和检索信息使用/不使用参与者的审判。

3.2。MoodGYM

MoodGYM是一个基于互联网的自助程序基于认知行为治疗(CBT)的原则。它已经开发中心的位于堪培拉的澳大利亚国立大学心理健康研究。这个项目的目的是预防和治疗抑郁症的五个模块和一个个人工作簿(53]。每个模块都有一个特定的主题,是专为增加用户的知识对自己的症状,消极的无意识思想,功能失调性态度,情感,和应对策略对压力和人际关系。每个模块之间需要30 - 45分钟完成。

4所示。结果测量

4.1。抑郁症状

抑郁水平测量使用挪威版的流行病学中心Studies-Depression规模(鉴定)54),开发测量一般人群的抑郁症状。这20块收益率自陈量表得分从0到60(得分从0到3),得分16岁或以上表明临床抑郁水平。然而,我们使用信用评分底线以上24认为检测更准确的临床使用情况下青少年(55,56]。鉴定的克伦巴赫α.884在当前的研究中。

4.2。自我效能感(GSE)

自我效能感测量使用挪威版的一般自我效能感量表(GSE) [57]。规模由10项和评估一个人的能力的信念在处理困难的情况下在一个适当的方式。反应是报道规模四点从“不真实”到“完全正确。”克伦巴赫α.882在当前的研究中。

4.3。初级气质性格量表(JTCI)

JTCI自行测试问卷包含106项得分五分制(1 - 5)从“完全同意”到“完全不同意。“挪威版的JTCI是根据开发指南建立以下几个步骤的基础上,德国版的JTCI [58]。这个过程包括翻译、backtranslation由独立的母语,和语言修改的物品(59]。

NS的当前研究的克伦巴赫α= .795公顷= .846 RD = .792,P= .793 SD = .846有限公司= .803,圣= .796。

4.4。人口统计资料

人口参数性别、年龄和年级在高中。

4.5。统计分析

所有与SPSS统计分析18和19 Macintosh版本。识别独特JTCI关联和预测抑郁情绪,分层回归方法。域级分析,所有JTCI域受到强行进入相同的分析步骤,同时评估他们独特的贡献。facet-level分析的所有29个方面尺度中输入相同的模型使用了条目。

Bonferroni调整应用的关键α水平和意义测试涉及七个域和29方面JTCI的成绩。这种调整导致的一个关键α.0071水平(.05/7)和.0017(.05/29),分别。

直接逻辑回归评估运行九个独立变量的影响(鉴定、GSE和JTCI分量表)在参与这项研究的可能性会使用MoodGYM与否。

另一个直接逻辑回归详细评估的影响在用户和使用者MoodGYM JTCI方面。模型包含32个独立变量(鉴定,GSE,性别,二十九JTCI方面)。

5。结果

本研究对青少年从挪威高级中学。样本包括604名男性(48.7%)和635名女性(51.3%)的平均年龄为16.8(范围= 15 - 20)。女人比男人鉴定得分明显较高= 84.32,平均分别为15.78和11.00(表1)。鉴定在这个样本的总平均评分为13.45。得分比例高于截止16是30.7%,而上述比例截止24是14.3%。

当鉴定分数与七个JTCI域所有系数成为重要的(表2)。公顷(r= 56,P< . 01)和SD (r=−.64点,P< . 01)产生了最严重的抑郁情绪。有些低均获得显著的关联,而小的出现与NS (r= .09点,P< . 01),理查德·道金斯(r=−.14点,P< . 01),公司(r=−点,P< . 01)和圣(r= 16,P< . 01)。

5.1。回归

分层多元回归分析应用于评估的力量性别、年龄和性格来预测抑郁症状(鉴定)。进行初步分析披露任何违规行为的假设。性别和年龄是进入第一步,解释方差的6.5%抑郁症(表3)。在第二步JTCI的条目后,总方差解释总计为46.3%,= 118.88,P<措施。JTCI解释了一个额外的40.2%的方差在抑郁,R= .402平方变化,F改变(1221)= 131.42,P<措施。在最后的模型以下措施显著:性别(P<措施,β= .144),经过Bonferroni更正:NS (P<措施,β= .109),哈(P<措施,β= .181)、RD (P<措施,β=−.089),SD (P<措施,β=−.487),公司(P<措施,β= .110)。

5.2。Facet-Level分析

进行更详细的分析方面水平JTCI域来检查他们预测抑郁的能力。分析,一方面分数进入规模层次回归分析在第二步模型使用向前选择年龄和性别后硬进入第一步。九29方面的尺度成为独特而重要预测因子。与性别和年龄,他们52.8%的方差解释鉴定分数(表4)。性别被发现显著(P<措施)。重要的方面,Bonferroni调整,后SD4 (self-striving)(β=。t=−8.06,P<措施),SD2(缺乏目标方向)(β=−.277,t=−10.72,P<措施),HA1(预期担心)(β= 16,t= 5.56,P<措施),RD4(独立)(β=−.80,t=−3.76,P<措施)。

5.3。逻辑回归的JTCI域

直接逻辑回归进行评估许多因素影响的可能性,研究的参与者将使用MoodGYM与否。用户的数量在这个示例没有最优,只有51例(7.3%)参与者登录和使用MoodGYM程序。

模型包含十个独立变量(鉴定,GSE,性别,JTCI分量表)。整体模型是很有意义的= 20.71,P< . 05,表明该模型能够区分参与者和那些没有使用MoodGYM使用。整个模型在3.2(考克斯和斯奈尔解释道R广场)和7.9% (NagelkerkeR方差的平方)正确使用/不使用和分类45.2%(37.8%的改进模型只包括常数)的情况。此外,Hosmer和Lemeshow测试.584的显著性水平,从而表明该模型预测并不明显不同于观察。瓦尔德标准显示(表5),只有两个独立的变量对模型做出了独特的具有统计学意义的贡献(鉴定和次生氧化皮RD JTCI)。性别、GSE和六个JTCI域并不重要预测因子。最强的预测使用/不使用鉴定,收益率的优势比1.05 (P< . 05),表明那些报告更高水平上鉴定更有可能使用MoodGYM比那些使用鉴定中得分较低,控制了所有的其他因素模型。这意味着,对于每个点一个参与者增加鉴定分数,用MoodGYM增加5%的几率(业主= 1.05)。.953的优势比RD(奖励依赖)表明,对于每一个附加点RD的几率减少了4.7%的参与者使用MoodGYM,控制其他因素的模型。

5.4。逻辑回归JTCI方面

详细调查MoodGYM用户的特点,直接逻辑回归进行评估的影响JTCI方面在研究参与者的可能性会使用MoodGYM与否。

模型包含32个独立变量(鉴定,GSE,性别,二十九JTCI方面)。整体模型是很有意义的= 59.92,P≤措施,表明它能够区分参与者使用与不使用MoodGYM。整个模型在8.3(考克斯和斯奈尔解释道R广场)和20.3% (NagelkerkeR方差的平方)正确使用/不使用和分类60.9%(53.5%的改进模型只包括常数)的情况。此外,Hosmer .241和Lemeshow测试取得了显著性水平,从而表明该模型预测并不明显不同于观察。瓦尔德标准(表6),7个独立的变量对模型做出了独特的具有统计学意义的贡献(鉴定、性别、ns4 JTCI方面,ha1, ha4, rd4, p4,和sd3)。使用/不使用的最强预测性别、收益率的优势比2.65 (P< . 05),表明女学生使用MoodGYM几率增加26.5%。研究结果被发表在表6。

6。讨论

本研究的结果强调人格在青少年抑郁的潜在重要性。JTCI因素伤害回避和self-directedness产生最强的关联。在回归模型中,JTCI领域额外的40.2%的方差解释鉴定后控制了年龄和性别。NS,哈,RD, SD,公司成为解释青少年抑郁显著相关,这是不同的从一个成年人15,16,23]。Cloninger et al。28与高分)所描述的个人气质域NS探索性和好奇,冲动和无序而高分数HA与被担心和悲观,害怕,害羞,易疲劳的。进一步,在RD反映寒冷的个性,分离和独立于他人。发现了另一个协会之间的鉴定和字符域SD和有限公司得分低的SD发现与不成熟和脆弱,责备,不可靠,效果不彰,朝着长期目标有问题。个人得分高有限公司被描述为社会宽容,同情心,富有同情心和道德。研究报告抑郁和公司之间显著负相关(15,16,23),在当前的研究中得到了证实。然而,当包括在最终的回归模型和考虑与其他领域之间的负相关鉴定和变成一个积极的β系数。这种抑制效应似乎是由于变化其他人格域之间的积极的和消极的相关性和鉴定,但离开的真正方向之间的关联公司和鉴定样品在一个积极的方向发展。如上所示,最强的相关性对鉴定发生在SD和哈,这是符合先前的结果(15,23]。Cloninger et al。15)发现,HA功能作为易受抑郁症的标志,而SD标志着中央对抑郁症的保护作用。当前结果表现出抑郁个体anxiety-prone和不成熟。公司之间的积极关系和抑郁的原因可能是因为非常冷酷无情,善解人意,因此经历种种情绪,导致降低情绪状态。

方面水平的分析揭示了一个更详细的照片特征影响抑郁情绪。第二个回归模型表明,JTCI方面解释方差的46.4%鉴定。以下方面成为重要的协会与鉴定:SD4 (self-striving) SD2(缺乏目标方向),HA1(预期担心),RD4(独立)。Cloninger et al。28]形容个人低SD4 self-striving人,不接受也不享受实际心理和生理特性。他们也有严重的问题调整纠正环境时对自己的看法。高分数SD2描述人在寻找方向的困难,生活的意义,而对当前的情况和紧急需求。得分高的HA1表明两种类型的行为倾向。这些人悲观,预计失败和伤害,特别是在不利和不熟悉的情况下。此外,这些人有困难忘记尴尬,倾向于反复思考压力的情况下很长一段时间。最后,得分低RD4描述个体是独立的,因此不要寻求情感支持和批准环境。他们似乎对社会压力,批评和很少向他人的愿望。

目前的研究在一个年轻的样本可能会影响成为特定领域和方面。层次分析的结果方面反映青少年抑郁症状与升高作为个体对长期目标缺乏工作能力,此外,担心和期待更糟的情况下,即使有支持和保证。他们像撤回,独立的个人,显然是对社会压力,乍一看可能显示它们有很强的个性,不容易抑郁。这一发现可能是其他方面的综合效应,似乎是一个自然反应个人奋斗与他们的自我形象的同时,他们担心和期待负面结果和不充分的应对尴尬。有了这样一个主题个性最有可能不会表达真实情感。

在线CBT的挑战有关坚持用户值得进一步调查46,47]。描述互联网用户的干预可能会提高预测能力坚持和干预的结果。逻辑回归的结果用于目前的研究显示,只有使用MoodGYM预测因素是抑郁和RD(奖励依赖)。这既是按照发现的一些研究47而且对比其他[48]。在鉴定表明,更高的分数预测使用的在线干预告诉我们,呈现这种干预人口将最有可能促进使用个体的抑郁症状。这强调了寻找有效的策略来维护依从性的重要性在那些决定使用这个程序。另一个重要的预测是奖励依赖。Cloninger et al。28]描述个人得分低的气质特征一样冷,社会不敏感,喜欢对他人保持距离,和客观的观点,不是浪漫渴望取悦他人或一厢情愿的想法。一个可能的解释这一领域成为一个重要的预测可能是这些人喜欢用自助方法来处理他们的问题,而不是寻求别人的帮助。

为了给更详细的描述的用户MoodGYM,第二个逻辑回归了包括相同的预测因子,但基于JTCI方面。在这里,性别是最强的预测,表明女学生比男学生更有可能使用这种干预。抑郁症状也预测其使用的水平,反映出抑郁的个体可能会积极地使用这种程序。方面sd3(智慧)也成为一个强有力的预测的使用,表明用户足智多谋和有效的个体,专注于解决问题和被别人认为是称职的和富有成效的。另一方面,他们在p4分数较低(实用)29日],描述它们有点懒学习成绩不良的人很容易被视为语用学接受妥协(28]。此外,他们获得低分数rd4(独立)暗示他们很少寻求他人情感支持,而给他人留下深刻印象,自给自足,他们不是对社会压力做出反应。另一个重要方面,ha1(预期担心)描述个人担心和期待的伤害。Ha4(活力)也成为特定的。在这方面描绘个人精力充沛和动态,用更少的需要休息,很少需要推动自己。此外,ns4(系统化)出现显著的预测使用,确定个人往往是有组织的,系统的,和系统。他们喜欢的活动与严格的规则和能够推迟满足感的时间比我们大多数人。

这样一幅MoodGYM用户有效和严格遵守交通规则,有效地工作为了实现目标,同时他们看起来类似于独立个体不愿考虑别人做或的意思。这些人的担心失败的可能功能担心失败的可能功能作为主持人对目标导向的行为,同时,因为它反映了他们的脆弱抑郁。他们似乎也喜欢足智多谋的人学习成绩差,持务实态度时他们在做什么。这些方面与抑郁症状水平,性别,适度预测使用MoodGYM,表明可能存在其他将更好地预测其使用的重要因素。

评估基于互联网的介入用户的特点是在线交付医疗研究的一个有趣的方面,需要进一步调查。事实上,只有几个学生使用MoodGYM程序可能表明,这种干预是最吸引人的和有效的在个人与特定的特征。MoodGYM用户可能帮助我们的描述特征的进一步发展以互联网为基础的计划,实施和最后但并非最不重要的促进吸收和依从性。

7所示。限制

数据收集发生在课堂环境中,不能保证足够的参与者的隐私。此外,据尺度效应很小。也未能解释的变量的方差,表明明确的结论的预测使用/不使用不能吸引和抑郁。MoodGYM用户数量相对较小(7.3%)也妥协了这项研究。此外,大样本量不可靠的反应也引发了担忧。尽量减少可能的效果,重复“data-washing”,这种效应被认为是最小的。最后,这群青少年没有特别要求参加一个治疗干预,也会影响结果,可能坚持干预的低利率。因为这个调查代表的一部分研究识别和探索的不同方面MoodGYM在挪威推出后,其应当被视为初步结果。

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