编辑推荐：
为解决网络心理健康干预措施（W - MHIs）参与度低的问题，研究人员开展了关于年轻人对 W - MHIs 偏好及干预属性影响选择的研究。结果显示低成本、有专业指导和适中时长的 W - MHIs 更受欢迎，这为提升 W - MHIs 参与度提供依据。
在全球范围内，心理健康问题正日益成为困扰年轻人的一大难题。近八分之一的年轻人被精神障碍所困扰，焦虑和抑郁更是成为导致疾病和残疾的主要原因之一。在澳大利亚，精神障碍的患病率在世界范围内都处于较高水平。尽管有多种有效的治疗方法，但在 2020 - 2022 年，仍有超过一半的年轻精神障碍患者未寻求专业的心理健康帮助。
网络心理健康干预措施（Web - based Mental Health Interventions，W - MHIs）因其成本相对较低、可及性高且具有潜在效果，为解决这一问题带来了新的希望。基于认知行为疗法（Cognitive Behaviour Therapy，CBT）的 W - MHIs 在减轻焦虑和抑郁方面，与面对面干预可能具有相当的效果。然而，现实中 W - MHIs 的参与度却不尽如人意。研究表明，虽然其初始接受率相对较高，平均达 79% ，但持续参与度却很低，实际参与度比试验环境中报告的低 1 - 4 倍，临床抑郁症和焦虑症的网络自助干预和应用程序完成率在现实世界中仅为 1 - 28% 。
为了深入了解年轻人对 W - MHIs 的偏好，以及干预属性在影响他们选择时的相对重要性，来自澳大利亚迪肯大学（Deakin University）等机构的研究人员开展了一项离散选择实验（Discrete Choice Experiment，DCE）。该研究成果发表在《Applied Health Economics and Health Policy》上。
研究人员采用了一系列严谨的研究方法。首先，通过系统的文献回顾，梳理了 2010 年 1 月至 2023 年 2 月间，针对 10 - 24 岁年轻人使用 W - MHIs 的障碍、促进因素和用户体验的相关文献，排除了仍在开发过程中的 W - MHIs 研究。随后，对 20 名年轻人进行半结构化访谈和焦点小组讨论，以确定具体的障碍和促进因素。在此基础上，研究团队（包括一名心理学家和五名健康经济学家）共同讨论确定了最终纳入 DCE 的六个属性，分别为自付成本、是否有训练有素的指导教师（如治疗师、教练）、完成干预所需的总时间、初始筛查、干预过程中的测验以及与其他用户的交流。
在实验设计阶段，运用 Ngene 1.2 软件构建部分因子设计，以减轻受访者的认知负担。每个选择集包含两个未标记的选项，采用强制选择模型。实验共设置 24 个选择任务，分为三个模块，参与者随机分配到一个模块，任务顺序也随机设置。调查通过 Qualtrics 平台进行，内容涵盖资格筛选、人口统计学信息、对 W - MHIs 的态度、心理健康服务经历等多个部分，同时还包含 DCE 和最佳 - 最差缩放（Best - Worst Scaling，BWS）实验，不过本文仅聚焦于 DCE 结果。数据收集通过社交媒体平台和迪肯大学公告板进行，最终对符合条件的参与者数据进行描述性分析、模型估计和敏感性分析。
研究结果表明，共有 199 名参与者完成了 DCE，他们的平均年龄为 21.43 ± 2.29 岁，女性占比 64.32% 。自付成本、有训练有素的指导教师以及适中的完成时间（5 小时）是影响年轻人选择 W - MHIs 的重要因素。与所有属性都处于参考水平的基线 W - MHI 相比，包含音频或视频通话指导教师访问的 W - MHI 被选择的可能性高 23 个百分点，而完成时间为 5 小时的 W - MHI 被选择的可能性比 2 小时的高 18 个百分点。此外，成本每增加 1 澳元，选择 W - MHI 的概率就会降低 0.34 个百分点。然而，测验、初始筛查和与其他用户的交流对参与者的选择影响并不显著。
研究结论显示，低成本、有专业指导且完成时间适中的 W - MHIs 更受年轻人青睐。这一研究结果具有重要意义。对于医疗服务提供者而言，应尽量降低 W - MHIs 的成本，提高其可负担性；干预开发者和医疗服务提供者要确保 W - MHIs 中包含专业支持，并合理设置完成时间，还可通过多种方式提供专业支持，如聊天、邮件、音频或视频通话等，或与现有远程心理健康支持服务整合。同时，心理健康组织和研究机构应制定指南，明确合理的干预时长范围。
不过，该研究也存在一定的局限性。虽然属性选择基于全面的文献回顾、访谈和专家讨论，但仍可能遗漏重要属性，如 W - MHI 内容交付格式。样本量虽符合仅包含主效应的 MNL 模型的一般要求，但纳入交互项分析时可能不足，影响对部分属性显著性的判断。此外，强制选择任务可能影响选择的现实性，严格的纳入标准和相对较小的样本量也限制了研究结果的普遍性。未来的研究需要更大、更具代表性的样本，以进一步验证研究结果，并探索不同亚组之间的偏好差异。
