拉丁美洲大学生焦虑抑郁网络干预中预测依从性的影响：随机对照试验揭示自我引导疗法的长期优势

本研究针对拉丁美洲大学生焦虑抑郁治疗中网络认知行为疗法(wb-CBT)的长期效果差异，通过三臂随机对照试验(N=1319)发现：自我引导模式在12个月随访期的缓解率显著优于引导模式(ARD=6.0-6.5%，P<0.01)，且该优势集中于预测高依从性亚组(40%)。研究首次通过机器学习模型证实持续使用行为是疗效差异的关键机制，为精准干预分配提供了循证依据。

　　

在心理健康服务需求激增的背景下，网络认知行为疗法(web-based Cognitive Behavioral Therapy, wb-CBT)因其可及性和成本效益成为重要解决方案。然而长期以来存在关键争议：是否需要专业人员引导？现有研究多显示引导式wb-CBT短期效果更优，但这种现象是否持续存在？特别是在资源有限的中低收入国家(LMICs)，自我引导模式若能证明长期有效，将极大提升服务可及性。更核心的是，疗效差异是否源于使用行为的动态变化？这些问题直接关系到全球数亿焦虑抑郁患者的干预策略选择。

来自哈佛医学院等机构的研究团队在《JMIR Mental Health》发表了一项突破性研究。他们在哥伦比亚和墨西哥7所大学招募1319名符合临床焦虑(GAD-7≥10)或抑郁(PHQ-9≥10)标准的学生，将其随机分配至引导组(含8周异步书面反馈)、自我引导组(相同内容无反馈)或常规治疗组(TAU)。研究采用纵向靶向最小损失估计法(ltmle)处理失访数据，通过嵌套交叉验证的SuperLearner算法构建预测模型，创新性地量化了基线特征对自我引导wb-CBT长期依从性的预测作用。

主要技术方法包括：1) 使用PHQ-ADS量表评估焦虑抑郁联合症状；2) 基于平台元数据分析干预使用时长；3) 应用SHAP值解析预测模型特征重要性；4) 通过双稳健估计比较组间风险差异(ARD)和均值差异(AMD)。样本来自大学心理健康诊所候诊名单和普通学生群体，确保临床代表性。

【Participant Enrollment, Allocation, and Completion】
CONSORT流程图显示，80.7%参与者完成至少一次随访。墨西哥校区(59.4%)和诊所候诊学生(63.1%)的完整随访率更高。基线特征在三组间均衡分布，验证了随机化有效性。

【ATEs at 3 and 12 Months】
3个月时引导组联合缓解率显著高于自我引导组(ARD=13.1%, P=0.001)，但12个月时出现逆转：自我引导组缓解率超出引导组6.0%(P=0.03)和TAU组6.5%(P=0.01)。症状评分(PHQ-ADS)变化呈现相同模式，AMD差值达2.7分(P<0.001)。

【Observed Compliance at 3 and 12 Months】
前12周引导组使用时长是自我引导组的2倍(12.5 vs 5.9分钟/周，P<0.001)，但在13-52周出现戏剧性反转：自我引导组使用时长反超(0.4 vs 0.2分钟/周，P=0.001)。

【Interactions Between Treatment Arm and Self-Guided wb-CBT Predicted Compliance】
机器学习模型(R²
=0.05)识别出高依从性亚组(40%)，其12个月自我引导组缓解率显著高于引导组(ARD=-9.3%, P=0.007)。低依从性亚组无此差异(P=0.54)。

【The Baseline Covariates That Most Strongly Predicted Compliance】
SHAP分析显示：无业状态(SHAP_P
=46.1%)、社交焦虑障碍(SAD)共病(43.3%)及特定大学来源(35.3%)是前三位预测因子。高孤独感但拥更多知己、偏好AI提醒功能等特征也关联高依从性。

这项研究颠覆了传统认知：1) 首次在LMICs证实自我引导wb-CBT的长期优势，挑战了"引导模式绝对优越"的范式；2) 揭示"使用行为双相变化"机制——引导初期增强外源性动机却削弱长期内驱力；3) 建立的预测模型可识别40%适合自我引导的个体，其12个月缓解率提升11.0%(P<0.001)。

临床转化价值显著：对资源有限地区，优先分配自我引导模式给高依从性人群可优化效益；对引导式项目，需开发"动机转化"策略如间歇性指导。研究同时提出深层问题：当短期症状控制与长期功能恢复存在张力时，如何权衡干预重点？这为未来研究开辟了新方向。论文强调需在LMICs验证预测模型的普适性，并探索提升引导疗法持续使用的新途径。