誘導インターネット配信認知行動療法のためのアドヒアランス予測:最小データ感受性アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Cote-Allard Ulysse; Pham Minh H.; Schultz Alexandra K.; Nordgreen Tine; Torresen Jim

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213693014903 整理番号：22P0027204

誘導インターネット配信認知行動療法のためのアドヒアランス予測:最小データ感受性アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Adherence Forecasting for Guided Internet-Delivered Cognitive Behavioral Therapy: A Minimally Data-Sensitive Approach

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発行年： 2022年01月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年09月04日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

インターネットデリバリー心理学的治療(IDPT)は,精神医療のアクセシビリティを改善する効果的でスケーラブルな経路として見られる。この文脈の中で,治療アドヒアランスは,ヘルスケア専門家と患者の間の減少した相互作用のため,特に適切な挑戦である。並列に,一般データ保護規制(GDPR)のような個人データの使用を取り巻く規制の増加は,データ最小化をIDPTの実世界実装のためのコア考慮を最小化させる。従って,本研究は,自動アドヒアランス予測を行うための自己拡張ベース深層学習アプローチを提案し,一方,最小感度ログイン/ログアウトタイムスタンプデータのみに依存する。このアプローチを,誘導インターネットデリバリー認知行動療法(G-ICBT)治療を受けている342人の患者を含むデータセットで試験した。これら342人の患者のうち,101人(~30%)は,本研究で使用した接着定義に基づく非遵守(ドロップアウト)(すなわち,少なくとも56日間以上持続するプラットフォームへの少なくとも8つの接続)を考慮した。提案したモデルは,処理のうち56日(~1/3)のわずか20回が経過した後に,70%以上の平均平衡精度を達成した。本研究は,G-ICBTに対する自動アドヒアランス予測が,最小感度データのみを用いて達成可能であり,従って,実世界IDPTプラットフォーム内のそのようなツールの実現を容易にすることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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精神療法

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