由非专业人员进行的分层结构化认知行为疗法(iCBT)在初级保健中用于治疗围产期抑郁症:一项关于疗效和成本效益的实用性试验

《Journal of Affective Disorders》:Non-specialist-delivered tiered iCBT for perinatal depression in primary care: An effectiveness and cost-effectiveness pragmatic trial

【字体: 时间:2026年03月24日 来源:Journal of Affective Disorders 4.9

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  产后抑郁互联网分层干预研究:非专业医护人员在初级保健中实施MGM干预可显著降低EPDS评分(-1.63),成本效益达¥5.5/1%应答率提升。

  
姜敏敏|唐成莉|张厚林|卢梦娟|顾月|邵珊珊|侯燕燕|余霞燕|李海燕|梁燕|何丛玲|尚梦晴|镇华龙|高慧|翁婷婷|闫双琴|陶芳彪|朱蓓蓓
安徽医科大学公共卫生学院,中国安徽合肥,230032

摘要

背景

心理健康资源的短缺仍然是有效和可扩展的围产期抑郁症(PND)干预措施的主要障碍。为了解决这一挑战,本研究评估了一种分层的基于互联网的认知行为疗法(iCBT)干预措施的有效性,该干预措施由初级保健系统中的非专业医疗保健提供者(HCPs)实施。

方法

这项实用的、非随机对照试验招募了中国合肥两家产前诊所的孕妇。根据注册时间,爱丁堡产后抑郁量表(EPDS)得分≥9分的参与者被分配到干预组(N=268)或对照组(N=160)。除了常规护理外,干预组还接受了分层的iCBT干预(Mom's Good Mood,MGM),其中干预强度与基线抑郁症状的严重程度相匹配。对照组仅接受常规护理。采用意向治疗原则来测试主要终点(产后6个月EPDS得分的变化)和次要结果(包括产后抑郁妇女的比例(EPDS≥9)、达到缓解的比例(EPDS减少≥4分)、GAD-7得分的变化、产后焦虑的比例以及生活满意度得分的变化)。进行了线性混合模型(LMM)、广义线性混合模型(GLMM)、敏感性分析和成本效益分析。

结果

与对照组相比,干预组的EPDS得分从基线到产后显著降低(最小二乘均值,LSM,-1.63,95% CI -2.62至-0.64),产后抑郁的风险较低(aOR=0.46,95% CI 0.27至0.79),以及缓解的概率较高(EPDS减少≥4分,aOR=1.70,95% CI 1.05至2.76)。焦虑结果也显示出类似的趋势。亚组分析显示,中度至重度病例的益处更为明显(LSM,-2.79,95% CI -5.04至-0.54;aOR=0.20,95% CI 0.06至0.68),而轻度病例没有显著效果。该干预措施被证明具有很高的成本效益,每增加1%的缓解率,增量成本为5.5元(0.75美元)。

结论

分层的iCBT计划MGM在减少PND方面显示出显著的效果。由经过培训的非专业HCPs在初级保健环境中实施,它优化了资源利用,同时实现了可扩展的心理健康支持。

引言

围产期是一个关键的生命过渡期,伴随着深刻的社会、情感、生理和激素变化,这使得这一时期更容易出现心理健康问题(Zhao和Zhang,2020),对母亲的身体/心理健康、不良妊娠结局、婴儿发育迟缓和长期的社会经济负担有重大影响(Dadi等人,2020;Grigoriadis等人,2013;Monk等人,2022)。全球约有五分之一的妇女患有围产期抑郁症(PND),在低收入和中等收入国家(LMICs)的患病率明显高于高收入国家(HICs)(19-25% vs 7-15%)(Singla等人,2025;Gelaye等人,2016)。中国的PND患病率与LMICs相当,产前为19.7%,产后为14.8%(Nisar等人,2020a,Nisar等人,2020b),这凸显了迫切需要解决这一公共卫生问题。
尽管PND的患病率很高且健康后果严重,但在LMICs中,其预防和治疗仍然没有得到足够的重视。例如,在中国和印度,超过90%的常见精神疾病患者没有得到治疗(Nisar等人,2020a,Nisar等人,2020b;Patel等人,2016),尽管没有直接的数据量化PND的治疗差距,但我们假设PND妇女也存在类似的情况。这种治疗差距源于可扩展服务的有限获取(Carlbring等人,2018;Lau等人,2020;Worku等人,2025)以及与污名相关的护理回避(Kola等人,2020)。认知行为疗法(CBT)是一种结构化的、基于证据的治疗方法,有助于个体识别、评估和改变情绪困扰和适应不良行为(Sockol,2015;Hitt等人,2018)。世界卫生组织(WHO)认为CBT是降低产后抑郁风险的有效方法,并证明了其在各种分娩方式下的短期和长期益处(WHO,2022)。任务共享技术培训非专业卫生工作者提供传统上由专家提供的心理干预(Singla等人,2017;WHO,2007)。在现实环境中,非专业提供的干预已被证明对围产期抑郁症有效(Ackerman等人,2024)。此外,当有足够的培训、监督和激励措施时,这些干预措施能够被服务用户和提供者接受,并成功整合到常规护理中(Subba等人,2025)。采用任务共享方法的Thinking Healthy Program(THP)是一种低强度的心理干预,得到了WHO的认可,并基于CBT原则。它培训非专业社区卫生工作者为围产期妇女提供结构化的、分层的干预,并已在包括土耳其、马拉维、印度和巴基斯坦在内的多个LMICs中证明有效(Boran等人,2023;Fuhr等人,2019;Ng'oma等人,2022;Sikander等人,2019)。然而,关于THP在中国实施和效果的证据仍然很少。现有研究仅限于小规模研究,随访期短,且没有经济评估(Dai等人,2025;Nisar等人,2020a,Nisar等人,2020b;Nisar等人,2024),这凸显了进行大规模、实用试验的迫切需求。
中国手机用户数量的迅速增加和互联网服务的扩展为解决长期存在的心理健康护理障碍创造了新的机会(Lau等人,2020)。基于互联网的CBT(iCBT)由于其能够扩大基于证据的护理的可及性、减轻污名和降低治疗成本而具有巨大的应用潜力(Dai等人,2025;Lu等人,2023;Nishi等人,2022)。因此,基于THP,我们的研究团队对该计划进行了文化适应和数字化转型,开发了一种名为Mom's Good Mood(MGM)的基于互联网的分层心理干预系统。轻度症状的病例接受简短的、自我指导的iCBT模块,而中度至重度症状的病例除了自我指导的内容外还接受心理咨询。MGM之前已被证明可以有效缓解围产期焦虑(Zhu等人,2024)。然而,其在缓解PND方面的有效性尚未得到研究。
因此,我们进行了一项实用的试验,在常规临床条件下评估干预措施,以提高外部有效性和普遍性(Platt等人,2024),以:(1)评估MGM在初级保健环境中治疗PND的有效性;(2)评估MGM干预的成本效益,从而为其他LMICs提供可扩展、可复制的模型。

研究设计和参与者

这是一项实用的、非随机对照试验,设置在真实的孕产妇医疗保健环境中。它使用基于注册顺序的分配方案来保持常规护理的可行性,并防止组间交叉干扰。该设计符合TREND声明倡导的非随机研究的报告标准,并得到了围产期心理健康领域实用研究的支持(Des Jarlais等人,2004;Rahman等人,2025)。符合条件的孕妇

参与者特征

共有2869名孕妇被招募并接受了抑郁症状的筛查,其中428人(14.9%)筛查结果呈阳性。其中,160人被分配到对照组,268人被分配到干预组。参与者的平均年龄为28.19岁(标准差=4.42岁)。大多数是城市居民(71.0%),已婚(95.5%),具有高中及以上学历(51%),失业(61.2%),并且是自然怀孕(47.9%)。在社会人口统计学特征或基线方面没有显著差异

讨论

本研究提供了MGM的临床疗效证据,这是一种由非专业HCPs在中国提供的分层iCBT计划。与常规护理相比,干预组在产后六个月的EPDS得分降低更多,产后抑郁的发生率也更低。产后焦虑的结果也显示出类似的趋势。值得注意的是,该干预措施具有成本效益,支持其在中国常规孕产妇护理中的可扩展整合潜力

优势

首先,这是首次在中国开发和评估针对PND的文化适应型iCBT分层护理干预。它基于CBT原则,并受到THP的启发,将面对面筛查与通过MGM平台的数字干预相结合,从而在初级保健系统中实现了检测和治疗的衔接。其次,我们利用具有丰富孕产妇健康专长的培训HCPs作为咨询师,利用新的劳动力来缓解围产期心理健康资源的短缺

局限性

这项研究有几个局限性。首先,使用非随机、基于注册顺序的分配方案可能会引入选择偏差和未测量的混杂因素,从而削弱了研究结果的内部有效性。其次,未测量潜在的影响因素,包括社会支持和创伤后应激。第三,由于在单一地区进行,限制了研究结果的普遍性。第四,依赖自我报告的数据可能会引入回忆偏差

结论

这项研究表明,分层iCBT计划MGM能有效减少PND,尤其是在中度至重度症状的妇女中。由受过培训的非专业人员在初级保健中实施,它在临床效果和成本效益方面都具有优势。这些发现支持将低强度的数字心理健康干预整合到常规孕产妇护理中,特别是在资源有限的环境中。未来的研究应探索可扩展的格式和长期结果,以促进公平和

CRediT作者贡献声明

姜敏敏:方法学、正式分析、写作——审阅与编辑。唐成莉:正式分析、写作——审阅与编辑、原始草稿写作。张厚林:正式分析、写作——审阅与编辑。卢梦娟:方法学、正式分析、写作——审阅与编辑。顾月:方法学、正式分析、数据管理。邵珊珊:可视化、方法学、数据管理。侯燕燕:方法学。余霞燕:方法学。李海燕:数据管理。梁燕:数据管理。

同意

在参与研究之前,所有参与者都获得了书面知情同意,包括同意发布匿名数据。

伦理批准

本研究已获得安徽医科大学机构审查委员会的伦理批准(批准编号:20170358)。该研究遵循赫尔辛基宣言并遵循CONSORT报告标准指南。该试验已在中国临床试验注册处(ChiCTR2100053474)注册。

资助

这项工作得到了国家自然科学基金(编号81761128034)和健康大数据与人口医学研究所项目(JKS2022013)的支持。

利益冲突声明

所有作者声明没有利益冲突。

致谢

我们感谢参与和支持这项研究的医疗保健提供者、孕妇和所有项目团队成员的宝贵贡献。他们的奉献、时间和合作对于项目的成功实施至关重要,我们向他们表示衷心的感谢。
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