Study protocol for pragmatic trials of Internet-delivered guided and unguided cognitive behavior therapy for treating depression and anxiety in university students of two Latin American countries: the Yo Puedo Sentirme Bien study
Antecedentes: el trastorno depresivo mayor (TDM) y el trastorno de ansiedad generalizada (TAG) son muy prevalentes entre los estudiantes universitarios y predicen un deterioro del rendimiento universitario y del funcionamiento posterior de la vida. Sin embargo, la mayoría de los estudiantes no recib...
| Autores: | , , , , , , , , , , , , , , , , , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2022 |
| País: | Colombia |
| Institución: | Universidad Cooperativa de Colombia |
| Repositorio: | Repositorio UCC |
| OAI Identifier: | oai:repository.ucc.edu.co:20.500.12494/52855 |
| Acceso en línea: | https://doi.org/10.1186/s13063-022-06255-3 https://hdl.handle.net/20.500.12494/52855 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Depresión Ansiedad Terapia Cognitivo Conductual Estudiantes Universitarios Depression Anxiety Cognitive Behavioral Therapy University Students |
| Sumario: | Antecedentes: el trastorno depresivo mayor (TDM) y el trastorno de ansiedad generalizada (TAG) son muy prevalentes entre los estudiantes universitarios y predicen un deterioro del rendimiento universitario y del funcionamiento posterior de la vida. Sin embargo, la mayoría de los estudiantes no reciben tratamiento, especialmente en los países de ingresos medianos bajos (PIBM). Nuestro objetivo es evaluar los efectos de ampliar el tratamiento utilizando terapia cognitivo-conductual transdiagnóstico (iCBT) escalable y económica a través de Internet entre estudiantes universitarios con síntomas de TDM y/o TAG en dos países de ingresos bajos y medios de América Latina (Colombia y México) e investigar la viabilidad. de crear una regla de tratamiento de precisión (PTR) para predecir para quién iCBT es más efectiva. Métodos: Primero llevaremos a cabo un ensayo clínico pragmático aleatorio en múltiples sitios (N = 1500) de estudiantes que buscan tratamiento en clínicas de salud mental para estudiantes en universidades participantes o respondiendo a un correo electrónico ofreciendo servicios. Los estudiantes en listas de espera para servicios clínicos serán asignados al azar a iCBT no guiada (33%), iCBT guiada (33%) y tratamiento habitual (TAU) (33%). iCBT se proporcionará inmediatamente, mientras que TAU se proporcionará siempre que haya una cita clínica disponible. Los efectos agregados a corto plazo se evaluarán a los 90 días y los efectos a más largo plazo a los 12 meses después de la aleatorización. Usaremos el aprendizaje automático conjunto para predecir la heterogeneidad de los efectos del tratamiento de iCBT guiada versus no guiada versus TAU y desarrollaremos una regla de tratamiento de precisión (PTR) para optimizar el resultado individual del estudiante. Luego realizaremos un segundo y un tercer ensayo con muestras separadas (n = 500 por brazo), pero con una asignación desigual entre dos brazos: el 25 % se asignará al tratamiento que se determine que produzca resultados óptimos según el PTR desarrollado en el primer ensayo. (PTR para resultados óptimos a corto plazo para el ensayo 2 y resultados a 12 meses para el ensayo 3), mientras que al 75 % restante se le asignará la misma asignación en los tres brazos de tratamiento. Discusión: Al recopilar características de referencia integrales para evaluar la heterogeneidad de los efectos del tratamiento, proporcionaremos información valiosa e innovadora para optimizar los efectos del tratamiento y guiar la planificación universitaria del tratamiento de salud mental. Un esfuerzo de este tipo podría tener enormes implicaciones para la salud pública de la región al aumentar el alcance del tratamiento, disminuir las necesidades insatisfechas y los tiempos de espera en las clínicas, y servir como modelo de planificación e implementación de intervenciones basadas en evidencia. |
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