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May 25, 2023

プライマリケア環境における治療ドロップアウトのクライアント予測因子：前向きコホート研究

Redattore di psichiatria del BMC

BMC 精神医学第 23 巻、記事番号: 358 (2023) この記事を引用

286 アクセス

1 オルトメトリック

メトリクスの詳細

治療のドロップアウトは大きな課題を引き起こします。 中退の予測因子に関してかなりの研究が行われてきましたが、ノルウェーの主要な精神保健サービスの観点からは行われていません。 この研究の目的は、どのような顧客の特徴がプロンプト メンタル ヘルス ケア (PMHC) サービスからの脱落を予測できるかを調査することでした。

ランダム化対照試験（RCT）の二次解析を実施しました。 私たちのサンプルは、2015 年 11 月から 2017 年 8 月までにサンネス市とクリスチャンサン市で PMHC 治療を受けた 526 人の成人参加者で構成されていました。ロジスティック回帰を使用して、9 つのクライアントの特性と中退との関連を調査しました。

中退率は25.3％だった。 調整された分析では、年配のクライアントは若いクライアントと比較してドロップアウトのオッズ比 (OR) が低いことが示されました (OR = 0.43、[95% CI = 0.26、0.71])。 さらに、高等教育を受けたクライアントは、低レベルの教育を受けたクライアントと比較して中退のオッズ比が低く(OR = 00.55、95% CI [0.34, 0.88])、失業中のクライアントは中退する可能性が高かった。定期雇用者と比較した（OR = 2.30、[95% CI = 1.18、4.48]）。 最後に、不十分な社会的サポートを受けているクライアントは、良好な社会的サポートを報告したクライアントと比較して、中退するオッズ比が高かった（OR = 1.81、[95% CI = 1.14、2.87]）。 性別、移民の背景、日常生活、症状の重症度、問題の期間は中退を予測しませんでした。

この前向き研究で見つかった予測因子は、PMHC セラピストが中退のリスクがあるクライアントを特定するのに役立つ可能性があります。 ドロップアウトを防ぐための戦略について説明します。

査読レポート

ノルウェーでは、人口における精神障害の年間有病率は約 20% です [33]。 これは、成人の 5 人に 1 人が、一定の年に精神障害を患う可能性があることを示しています。 不安、うつ病、薬物中毒が最も一般的な障害です。

不安症とうつ病は、ノルウェーにおける労働能力の低下、病気休暇、障害給付金の理由としてよく報告されています[32]。 2016年に障害給付金を受け取った人のうち、精神障害または行動障害の一次診断により障害給付金を受給した人は36.8％だった。 全体として、これは障害給付金を受け取っている人の最大の割合を表しています[32]。

ノルウェーの医療システムは、一次サービス、二次サービス、三次サービスと呼ばれるさまざまな部門に分かれています。 多くの場合、主要なサービスには予防と健康増進が義務付けられています。 これには、クライアントが紹介なしで利用できるすべてのサービスが含まれており、多くの場合は無料です。 二次サービスでの治療には一次サービスからの紹介が必要であり、クライアントはより高い症状の重症度に基づいて入院します。 三次医療サービスは特定の疾患に特化しているため、二次医療サービスからの紹介が必要です。

ノルウェー語でラスク・プシュキスク・ヘルセイェルプ（RPH）と呼ばれる即時メンタルヘルスケア（PMHC）は、認知行動療法（CBT）に基づいたプライマリケア治療モデルです。 PMHC は、2008 年に英国政府が実施したプログラムである心理療法へのアクセスの改善 (IAPT) に基づいています。IAPT は確かな治療結果を示し、大衆に利益をもたらすことが証明されています [5]。 現在、ノルウェー、オーストラリア、日本、スウェーデンなど、ますます多くの国で IAPT と同様のサービスが提供されています [49]。

PMHC の重要な目標は、軽度から中等度の不安やうつ病、睡眠障害、新たな物質使用問題を抱える成人に対する科学的根拠に基づいた治療へのアクセスを改善することである[46]。 第二の目標は、労働参加を促進することです。 PMHC は無料で地域社会にあり、一般開業医 (GP) からの紹介がなくてもアクセスできるため、簡単にアクセスできます。 この治療は混合治療モデルに基づいており、さまざまな強度の治療法を組み合わせて適用する必要があります。 これらの療法は、低強度のガイド付き自助、コース、グループから、より高強度の短期個人療法まで多岐にわたります。 サービスは、CBT で教育を受けた学際的なチームによって提供されます [46]。 評価では、PMHC の確かな効果が示されています [24、25、40、46]。

回復効果は十分に証明されているにもかかわらず、治療がすべての人にとって望ましい結果をもたらすわけではないのは事実です[6、15、50]。 かなりの割合のクライアントが、さまざまな理由で治療を途中で終了してしまいます。 このグループはドロップアウトと呼ばれることがよくあります [1、13、48、52]。 ドロップアウトは、より多くの人々に有意義で効率的な治療コースを提供できる可能性が期待され、過去 50 年間にわたって研究分野で注目を集めてきました。

ドロップアウトは文献 [1、13、48、52] にわたってさまざまな方法で定義されています。 さまざまな定義において、ドロップアウトは 3 つの方法で運用されることが多く、次の 1 つまたは複数の側面が強調されます: 1) 参加したセッションの数、2) 早期終了 (回復前の終了として理解される)、または 3) 一方的終了 (欠如として理解される)終了の決定に関するセラピストの協力の程度。

メタ分析と文献レビューにより、ドロップアウトの平均有病率は、定義、研究デザイン、サービス設定の違いにより変動することがわかっています[10、52、54]。 心理療法全般について、メタ分析では平均中退率が約 19 ～ 46% であることが示されています [48, 52]。 CBT 研究のみを見ると、メタ分析と文献レビューでは平均中退率が 15 ～ 26% であると報告されています [13, 19]、Linardon et al., 2018, [41]。 IAPT治療環境内での未発表のメタ分析では、全研究の平均脱落率が31%であることが判明した[16]。 研究で報告された中退率には、約 10 ～ 50% の範囲で顕著な差がありました。

ドロップアウトはクライアントとサービスに多大な影響を与える可能性があります。 まず第一に、修了者と比較して中退者の場合は終了時の症状の重症度が高いという点で、臨床的回復の可能性が減少します[4、14、43、54]。 残存する閾値以下の症状は再発の危険因子であり、長期にわたって予後不良となり、複数の治療コースが必要になる可能性が高くなります[4、34、54]。 また、時間、資源、経済的損失の損失という点で、国民医療制度や地域サービスに悪影響を及ぼします[10、30]。 特に、ドロップアウトは必ずしもクライアントのマイナスの結果と同等ではありません。 一部のクライアントにとっては、数回のセッションで気分が良くなり、その後ドロップアウトしてしまうことがあるようです[30]。

多くのドロップアウトの予測因子が文献で特定されていますが、いくぶん一貫性がありません [1、41、48、52]。 クライアントのドロップアウトの差異のかなりの部分がセラピストのレベルで説明されているという証拠があり、5.7%～12.6%の範囲の結果が得られています[42、55]。 さらに、治療連携はドロップアウトに関連していることがわかっており[17、22、45]、治療連携はクライアントとセラピストの要因を別々に予測するよりも予測的であると主張する人もいる[52]。 さらに、ドロップアウトはサービス間の違いによってある程度予測できます。 ディ・ボナら。 [10] および Reneses ら。 [39] は、異なる自治体に所属するか、異なるサービスに割り当てられると中退率も異なると報告した。 それにもかかわらず、最も多くの研究は、中退の臨床的および社会人口学的クライアントの予測因子について行われています。

症状の重症度が高いと、クライアントの脱落、特に高レベルのうつ病と不安の予測因子として提示されています[3、13、21、42、51]。 興味深いことに、研究では、症状の重症度が低く、日常​​生活機能が高いことが中退の予測因子であることも判明している[10、12、54]。 ドロップアウトの予測因子としての症状の重症度の低さと高さに関する調査結果は、二峰性を表している可能性があります。 この 2 つの相反することにより、クライアントは、一方が健康すぎるために治療が手に負えない、または不必要であると認識する可能性があります。

症状の重症度の二峰性と同様に、症状の持続期間は、エピソードが長期間（2 年以上）継続した場合、または非常に短期間（1 か月未満）継続した場合のいずれかを予測できることがわかっています [10]。

ほとんどのメタ分析と文献レビューは、予測因子としての性別に関して一貫性がなく、まちまちの結果で結論づけられています [1、48、54]。 主要な研究では、年齢が若いほど中退が予測されることが判明している[11、12、22、39、42、54]。

Barrettらによる研究では、 [1]およびFengerら。 [12]、社会経済的地位（SES）の低下は、中退の最も重要な人口統計的予測因子として提示されました。 これは、経済的剥奪または貧困 [3、14、52]、低レベルの教育 [12、23、41、52]、高レベルの社会的剥奪 [18、44] など、いくつかの SES 指標にわたって見られます。

失業も中退の予測因子として特定されています[12、14]。 サクソンら。 [42]は、失業率が中退と悪化の両方について調査された最も強力な予測因子であることを発見した。 興味深いことに、Zieve ら。 [54] は、民間の臨床現場では失業率が中退の予測因子になるとは考えていない。 フェンガーら。 [12] は、病気休暇中のクライアントは治療に現れる頻度が増加していることを発見しました。 クライアントの日中のスケジュールが治療セッションにもっと空いているため、病気休暇により中退の可能性が減少すると推測されています[12]。 これは、中退の理由として仕事への取り組みが一般的に言及されているという事実によって裏付けられています[3、17]。

研究では、中退の予測因子として移民の背景についてさまざまな結果が得られています。 いくつかの研究では、移民の背景と中退との関連性が発見されています[1、8、51、52]が、その結果は分野全体で一貫しているわけではありません。

実証されているように、心理療法からのドロップアウトに関する大量の研究が存在します。 ドロップアウトの予測因子に関する調査結果は、特にクライアントの要因に関連して、いくぶん一貫性がありません。 プライマリケアサービスを通じた健康予防の効果を文書化し、サポートする研究分野が成長しています[38]。 しかし、主要な精神保健サービスからのドロップアウトに関する研究は限られています。 ノルウェー公衆衛生研究所 (NIPH) から提供されたデータを使用して、私たちの研究は、多くの顧客要因がノルウェーのサービス PMHC からの脱落を予測できるかどうかを調査することを目的としていました。 このサービス設定では、これまでドロップアウトに関する調査は行われていませんでした。 データセットはクライアントのベースライン特性で構成されていたため、クライアントの要因のみに焦点を当てました。 文献に基づいて、私たちは手元にあったデータセットから次の 9 つの要素を選択しました: 年齢、性別、教育レベル、就労状況、移民背景、社会的サポート、症状の重症度、問題の期間、日常生活機能。

データはNIPHから提供されました。 これは、ノルウェーの 2 つの自治体、サンドネスとクリスチャンサンで実施された実用的なランダム化対照試験 (RCT) の PMHC 治療部門から得られたものです。 私たちは介入を受けた人々の中から中退の予測因子を調査し、これを前向きコホート研究デザインとした。 主題、材料、および方法の説明は、Knapstad らによる RCT の一次評価で最初に説明されました。 [24]。

この研究の参加者は、2015 年 11 月から 2017 年 8 月の間に募集されました [24]。 試験会場は互いに比較的類似しているだけでなく、移民背景、高等教育、失業率など、いくつかの社会人口学的変数に関してノルウェー人口を代表していることが判明した[24]。

心理学者は各施設でのサービスに対して専門的な責任を負っていました。 今回の研究には10人のセラピストが参加した。 セラピストあたりのクライアント数は 8 ～ 90 人のクライアント (m = 52) でした。 クライアントの大多数は、4 セッションの心理教育コースから始めました。 低強度の自助プログラムは、試用期間を通じて限られた範囲で利用可能でした。 ほとんどのクライアントは、グループベースの心理教育（36.5％）または低強度と高強度の介入の組み合わせ（33％）という観点から低強度の治療のみを受けていました。 さらに、29.4%は主に高強度の治療を受けていました。 ガイド付きのセルフヘルプを受けたのはわずか 1% でした [28]。

この研究に関する情報は、NIPH から地域内のすべての GP への情報レターと、地元の GP 協会の会議のサービスから直接伝えられました。 市民は、自治体のウェブページ、地元の新聞、地元のラジオを通じて、かかりつけ医からこの研究に関する情報を得ることができた。 サンネスまたはクリスチャンサンの PMHC に連絡した人は、初期評価の予約を取りました。 この評価は、研究に関する情報の提供に加えて、クライアントの精神的健康上の問題と治療に対する動機を評価するための臨床面接で構成されていました。

試験期間中の参加者の PMHC への適格性を評価するために、事前に定義された包含基準と除外基準がありました。 基準は通常のケアに似ているはずだった。 主な対象基準は、不安症および/または軽度から中等度のうつ病でした。 患者健康質問票 (PHQ-9) および全般性不安障害スケール (GAD-7) は、所定のカットオフ (PHQ-9 > = 10 および/または GAD-7 > = 8) を持つスクリーニング手段として使用されました [24]。 重症度も臨床面接での臨床判断に基づいているため、重症度の切除の上限カットオフは事前に定義されていませんでした。 さらに、最低年齢が 18 歳であること、関連する自治体に居住していること、および基本的なノルウェー語能力が必要でした。

摂食障害、重度の自殺リスク、双極性障害、重度のうつ病、無力化不安、精神病症状、薬物乱用、パーソナリティ障害など、より深刻な精神的問題の基準を満たす人は除外された。 別の除外基準は、二次サービスでの治療を過去に 2 回以上試みたが、満足のいく効果が得られなかったことである。 主な課題として深刻な身体的健康上の問題を抱えている人々も除外されました。 PMHC の資格がないとみなされた人には、GP、二次サービス、または主な課題に適したその他のサービスが紹介されました。

参加基準を満たした人は参加するよう求められ、書面による同意を得て、安全なオンライン データ ポータルに登録されました。 このポータルはノルウェー社会科学データ サービス (NSD) によって開発され、クライアントとセラピストからすべてのデータとアンケートを収集するために使用されました。 また、クライアントを PMHC 治療または通常の治療 (TAU) のいずれかにランダムに割り当てるためにも使用されました [24、40]。 この試験には774人の参加者が含まれ、そのうち526人がPMHC治療に無作為に割り付けられた[24、40]。 この論文の分析には、PMHC グループの参加者データが使用されました。

この研究の文脈におけるドロップアウトは、6 回の治療セッションを完了する前に発生したドロップアウトとして定義されました。 6 セッションが選択されたのは、これが IAPT における不安とうつ病の治療に推奨されるセッションの最小数とみなされているためです [31]。 6 回のセッション前に治療目標を達成し、セラピストとの合意に基づいて終了したクライアントは、ドロップアウトとして分類されませんでした。 セラピストは、修了または中退、参加したセッションの数、および終了の理由を報告しました。

クライアントは登録後、ベースラインアンケートのさまざまな質問に対する回答を自己報告しました。 質問は精神的、身体的健康から人口動態、ライフスタイルに至るまで多岐にわたりました。 解釈を容易にし、研究結果の臨床的有用性を高めるために、すべての連続変数は二分化されました。

PHQ-9 は、DSM-V に基づいてうつ病の各基準を説明する 9 つの項目を評価するよう回答者に求めます。 応答オプションは 0 (まったくない) から 3 (ほぼ毎日) まで変化し、最大合計スコアは 27 になります。症例性は最小スコア 10 として定義されました。14 を超えるスコアは、中等度から重度の症状として定義されました。うつ。 スコアは、カットオフ未満 (0 ～ 9)、軽度のうつ病 (10 ～ 14)、および中等度から重度のうつ病 (15 ～ 27) の 3 つの異なるカテゴリにコード化されました。 カットオフを下回る変数を参照カテゴリーとして使用しました。 PHQ-9 は、基準に基づいてうつ病を診断し、症状の重症度を評価し、経時的な変化を監視するための信頼できる有効な尺度としてテストされています [27]。 PHQ-9 の内部信頼性が測定および評価され、優れたテスト-再テスト信頼性と 0.86 ～ 0.89 のクロンバックαを示しました [27]。 私たちのデータに基づくクロンバックのαは 0.80 でした。

GAD-7 は、一般的な不安の 7 つの一般的な症状の頻度を測定します。 PHQ-9 と同様に、応答オプションは 0 (まったくない) から 3 (ほぼ毎日) まで変化します。 最大合計スコアは 21 です。症例ネスは 8 に設定され、14 を超えるスコアは重度の不安症状と定義されました。 GAD スコアは、カットオフ未満 (0 ～ 7)、軽度から中等度の不安 (8 ～ 14)、重度の不安 (15 ～ 21) の 3 つのカテゴリーにコード化されました。 カットオフ以下を参照カテゴリーとして使用しました。 GAD-7 は、一般的な不安を測定するのに優れた有効性と信頼性を備えていることがわかっています。 この機器は、症状の重症度の評価と経時的な変化の監視の両方に使用できます [24、47]。 優れたテスト - 再テストの信頼性と 0.92 の Cronbach α を示しました [47]。 私たちのデータに基づくクロンバックのαは 0.83 でした。

仕事と社会的適応尺度 (WSAS) は、5 つの項目を 0 (まったくない) から 8 (非常に深刻) までのスケールで評価することによって、日常機能の障害を測定します。 答えは、先月の職場での機能と社会的関係に基づいています[53]。 報告された合計スコアはバイナリ変数に変換されました。 最高の三分位内のスコアは 1 (低機能状態) としてコード化され、下位 2 つの三分位内のスコアは 0 (高機能状態) としてコード化されました。 WSAS は以前の PMHC 評価で使用されてきました [46]。 さらに、WSAS は、PHQ-9 および GAD-7 と同等の信頼性、感度、および判別妥当性を備えています [53]。

問題の期間は月単位で測定されました。 変数は、6 か月以下、7 ～ 24 か月、24 か月以上の 3 つのカテゴリに再コード化されました。 中央のカテゴリは、文献レビューの結果に基づいて参照として使用されました。

社会人口統計上の質問は二項変数として使用されました。 これらの質問には、性別 (女性: はい/いいえ)、高等教育 (大学/専門学校: はい/いいえ)、移民の背景 (移民一世または二世: はい/いいえ) が含まれていました。 雇用状況は、現在の仕事の状況と収入源に関する 2 つの複数回答の質問によって評価されました。 回答に基づいて、参加者は 5 つの異なるカテゴリーにコード化されました。 これらは、雇用されている人、給付を受けている間雇用されている人、失業者、学生、その他（退職者、完全な障害年金受給者など）でした。 採用カテゴリーを基準カテゴリーとした。 文献によれば、特に若い人は中退するリスクがあることが示唆されているため、年齢も二項変数 (30 歳以上: はい/いいえ) として使用されました。 カットオフの選択には常にある程度の恣意性が存在しますが、私たちが観察したデータは、30 歳以降の中退確率が顕著に低下することを示唆しています。

ライフスタイルや社会変数に関する質問も二者回答で報告されました。 この分析に最も関連したのは、社会的サポートの問題でした。 3 項目のオスロ社会支援尺度 (OSSS-3) は、親しい友人の数、他者が示す懸念の感覚、および隣人からの実際的な援助の利用可能性を対象としています [26]。 3 から 14 の範囲の合計スコアが計算されました。 スコア 3 ～ 8 のクライアントは 1 (社会的サポートが低い) としてコード化され、一方、スコア 9 ～ 15 のクライアントは 0 (社会的サポートが中から高) としてコード化されました。 OSSS-3 の有効性と信頼性は満足できるものであると報告されています [26]。 私たちのデータに基づくと、OSSS-3 の Cronbach の α は比較的低かった (0.58)。

研究課題に対処するための特定の統計手法を準備するために、予備分析が行われました。 すべての変数について、エラー、外れ値、分布の正規性、分散、欠損データがないかチェックされました。 高等教育、問題の期間、移民の背景などの変数内で、いくつかの欠落データ (< 3%) が見つかりました。 欠損データは、回帰分析でリストごとに削除することで処理されました。 従属変数が二値であるため、ロジスティック回帰が最も適切な分析と考えられました [35]。

従属変数としてのドロップアウトと独立変数としてのクライアント要因の間の考えられる関係を調べるために、まず文献に従って関連性のある 9 つの変数に対して二変量ロジスティック回帰分析を実行しました。 社会人口学的変数のうち、これらは年齢、性別、移民の背景、就労状況、教育レベル、社会的サポートでした。 臨床変数のうち、これらは症状の重症度、問題の期間、日常生活の機能でした。

ロジスティック回帰分析で p 値 < 0.05 に達した独立変数は、その後、多変量ロジスティック回帰モデルに組み込まれました。 多変量解析に含めたときに関連の強さが変化した場合は、結果変数の変動の原因を理解するためにさらなる分析が行われました。 これは、ロジスティック回帰分析を使用して変数のさまざまな組み合わせを調査し、起こり得る変化を観察することによって行われました。 セラピストと自治体はすべての分析に固定効果として含まれています。 すべての統計分析は、IBM SPSS Statistics バージョン 28.0.1.0 を使用して実行されました。

この現在の研究では、133 人 (25.3%) の参加者が治療を中止しました。 一方、393人（74.7％）の参加者が治療を完了した。 セラピストは、脱落者グループのセラピー終了の理由として、クライアントと連絡が取れない(36.1%)、モチベーションの欠如(19.5%)、他のサービスに変更した(15.1%)、効果が不十分(4.5%)、市外転出（3％）、その他の理由（4.5％）、不明（17.3％）。 ドロップアウトグループが参加したセッションの平均数は 2.36 (SD = 1.67) でした。 完遂者グループのセッション数は 7.37 (SD = 4.5) でした。 ドロップアウトは、評価と最初のセッションの間 (20.0%)、および 4 回目と 5 回目のセッションの間 (21.8%) で最も頻繁に発生しました。

サンプルの記述的分析を表 1 に示します。参加者の総数は 526 名で、そのうち約 3 分の 2 が女性でした。 サンプルの平均年齢は 34.95 歳 (SD = 12) で、サンプルの 60% が 30 歳以上でした。 サンプルのうち、12.0% が移民一世または二世の背景を持ち、44.3% が高等教育を受けていると報告しました。 サンプルの大多数は雇用されているか（29.5%）、または給付を受けながら雇用されています（35.7%）。 残りのサンプルは失業者 (14.3%) または学生 (14.3%) でした。 サンプルのうち、32.5% が社会的サポートが不十分だと報告しました。

臨床的特徴を見ると、PHQ-9 の平均は 13.9 (SD = 5) でしたが、GAD-7 の平均は 11.3 (SD = 4.6) でした。 PHQ-9 については、クライアントの大多数 (46%) が中等度から重度のうつ病症状の範囲内でスコアを獲得しました。 GAD-7 の場合、クライアントの大多数 (50.6%) は、軽度から中等度の不安症状の範囲内でスコアを付けました。 サンプルのほとんど（85.9%）は 6 か月以上メンタルヘルスの問題を経験していました。 36.1% のグループが日常生活機能の低下を経験したと報告しました。

最初の二変量ロジスティック回帰分析の結果を表 2 に示します。中退と若年層、社会的サポートの不足、教育水準の低さ、学生であることの間には、有意な独立した関連性がありました (すべて p 値 < 0.05)。

表 2 は、30 歳以上の参加者は 30 歳未満の参加者と比較して中退のオッズ比が低いことを示しています (OR = 0.36、[95% CI = 0.23、0.55])。 高等教育を受けた参加者は、低教育レベルの参加者と比べて中退のオッズ比が低かった（OR = 0.41、[95% CI = 0.26、0.64]）。 就労状況に関しては、失業中または学生であると報告した参加者は、通常の仕事に就いている参加者と比較して中退のオッズ比が高かった（OR = 2.75、[95% CI = 1.44、5.24]、それぞれ OR = 2.16、[95 % CI = 1.14、4.10])。 不十分な社会的サポートを報告した参加者は、良好な社会的サポートを報告した参加者と比較して、中退する可能性が高かった（OR = 1.83、[95% CI = 1.19、2.81]）。 ロジスティック回帰分析でドロップアウトと有意に関連していると特定された変数は、その後多変量モデルに組み込まれました。

多変量解析の結果を表 3 に示します。年齢の若年化、失業中、社会的支援の不足、教育レベルの低さは依然として中退の有意な予測因子でしたが (すべての p 値 < 0.05)、学生であることはそうではありませんでした。

バイナリ予測子の代わりに連続予測子を使用しても、上記の結果は実質的に変化しなかったことに注意してください。 さらに、多変量解析にすべての予測変数を含めても、結果は実質的に変わりませんでした。

私たちの目的は、以前の文献からの示唆に基づいて、多くの社会人口学的および臨床的な顧客要因がプライマリケア環境からのドロップアウトを予測できるかどうかを調査することでした。 これは今まで PMHC サービスの文脈では研究されていませんでした。 私たちの結果は、特定の社会人口学的要因が中退を予測できるという文献からの以前の発見を部分的に裏付けています。 それは、年齢が若いこと、失業していること、教育水準が低いこと、そして社会的サポートが乏しいことである。 性別や移民背景など、文献ではさまざまな結果が確認されている他の社会人口学的要因は、この文脈では重要な予測因子ではありませんでした。 私たちの予想に反して、症状の重症度、問題の期間、日常生活の機能などの臨床的要因は、中退の重要な予測因子ではありませんでした。 全体的な中退率 25.3% は、文献で報告されている以前の率と一致しており、特に下限でした。

私たちの結果は、30 歳未満のクライアントはドロップアウトのリスクが高いことを示しました。これは以前の研究 [12、22、39、48、52] と一致しています。 フェンガーら。 [12] 若年化と中退との関連性は、より深刻な遵守問題とエンゲージメントに関する課題によって説明されています。 認知能力の発達が低いと、治療に有益な内省や心理的思考の能力が低下する可能性があります[1、34]。 若年成人期は、社会的および個人的な状況が不安定になることも特徴です[12]。 スケジュールが予測できない場合は、欠席する可能性が高くなります。 さらに、自己評価においてはグループへの所属がより重要になります。 したがって、他人と違うと感じたり、偏見を経験したりすることが、治療を完了する上での障壁となる可能性があります。 それどころか、今日では、以前の世代に比べて、メンタルヘルス治療に関する知識とアクセスがより入手可能になっています。 これにより、治療を求める閾値が下がると同時に、治療が効果がないと感じた場合に中退する閾値も下がる可能性があります。 最後に、記載されている若いクライアントの特徴により、良好な治療連携を確立することがより困難になる可能性があり、それ自体が脱落の予測因子となります[22]。

以前の文献によれば、教育レベルが中退の可能性に影響を与えることがわかりました[12、52]。 教育レベルの低さは、認知能力、生活を組み立てる困難、習熟感の低さに基づいて中退に関連している可能性がある[7、12]。 したがって、決定的なのは教育そのものではなく、むしろ新しい知識を獲得する能力なのかもしれない。 シャーフら。 [45] はメタ分析で、教育レベルが低い条件下では治療同盟と中退との関連性がより強いことを発見した。 これは、教育を受けたクライアントがセラピストに似ており、潜在的に良好な治療提携を促進するためである可能性があります [45]。 さらに、教育レベルが低いと、収入の低下や劣悪な労働条件などの二次的な影響が生じる可能性があり、それが生活上のストレスを増大させる可能性があります。 基本的なニーズを満たすのに苦労していると、約束の時間を見つけたり、覚えておくのが難しくなることがあります。 原因に関係なく、来院しないことが数回続くと、治療が拒否され、クライアントが脱落者とみなされる可能性があります。

私たちのモデルでは、年齢をモデルに追加すると、低学歴と中退の間の関係の強さが若干減少することがわかりました。 低学歴と中退の関係は、年齢が低いほど学歴をまだ持っていない人が多いため、年齢によってある程度説明できる可能性がある。

以前の研究[18、44]と一致して、社会的サポートが不十分であると中退を予測することが判明した。 社会的サポートは、個人が医療サービスを利用できるようにする要因として特定されています [1]。 逆に、社会的サポートが不十分だと、自分の問題に対する孤独感が生じ、治療全体を通してモチベーションを維持することがより困難になる可能性があります。 これらの発見は、クライアントが治療に現れる能力がセラピストのオフィス以外の要因によって影響されることを強調しています。

別の仮説は、不十分な社会的サポートがクライアントの関係パターンによって維持される可能性があるというものです。 これらのパターンは治療同盟に移される可能性があります。 回避、敵意、攻撃性、心理的思考の低さなどの性格特性は、治療同盟に悪影響を与えることがわかっています[1、22]。 不十分な治療連携は、その後の脱落につながる可能性があります。

最初のロジスティック回帰分析では、学生であることが勤務状況に関して統計的に有意な変数であることがわかりました。 ただし、この変数を多変量回帰に含めると、有意性は減少しました。 これをさらに調査すると、モデルに年齢を追加すると、学生であることと中退者の関係が減少することがわかりました。 これはおそらく学生の年齢が若い傾向にあるためだと思われます。 これらの結果に基づいて、中退と年齢との関連性について考えられる説明は、学生であることと中退者であることとの関連にも当てはまります。

この研究では中退と失業の間に関連性があることがわかりましたが、これは以前の研究の結果と一致していました[12、14、42]。 失業中のクライアントは収入レベルが低い傾向があり、これがセラピーが無料でない場合のドロップアウトとの関連性の一部を説明している可能性があります。 ただし、これは PMHC には当てはまらないため、他の説明が正当化されます。 失業中のクライアントは、平均して機知に乏しく、そのため、セラピーの効果を得るために十分な努力をすることがより困難であると感じる可能性があります。 また、これらのクライアントは、自分の努力で治療の結果が得られるという期待が低い場合もあります。 セラピストにとって、これらの問題を認識し、治療の早い段階で対処することは価値があります。

中退者と、移民の背景や性別などの残りの社会人口学的要因との間に関連性は見つかりませんでした。 これまでの文献では、これらの予測因子に関してやや複雑な結果が提供されてきました。 さらに、以前の研究とは異なり、臨床クライアント変数に対する影響は見つかりませんでした。 ドロップアウトと症状の重症度の間に関連性がないのは、私たちのサンプルがプライマリケアサービスから採取されたためである可能性があります。 これは、対象グループが軽度から中等度のうつ病および/または不安症を患う患者であることを意味します。 より複雑で深刻な問題を抱えている人々には、専門の医療機関が紹介されました。 したがって、サンプルに含まれるクライアントは、一般的に症状の重症度が低く、均一でした。

症状の重症度の低下とドロップアウトの間に関連性がないことは、サービスの性質と PMHC におけるドロップアウトの定義によって説明される可能性があります。 他の一部のサービスとは異なり、PMHC は、クライアントのセッションの最小値または最大値の設定を含む特定のプロトコルに従いません。 セッションの数はクライアントのニーズによって決まります。 さらに、私たちの研究におけるドロップアウトの定義は、治療目標に対するセラピストの評価に基づいていました。

私たちの研究にはいくつかの強みがあります。 データを収集する際には、クライアントに関する幅広いベースライン情報を網羅するために、アンケートと測定が使用されました。 欠損データが限られており (< 3%)、サンプル サイズが比較的大きい (N = 526) ため、文献を通じて特定された関連するベースライン要因を使用して徹底的な分析を行うことができました。

当社の機器は標準化され、不安 (GAD-7) とうつ病 (PHQ-9) の中心的な測定値として認められたカットオフで検証されています。 唯一の例外は、クロンバックのアルファが 0.58 の OSSS-3 でした。 これは、このツールがこのサンプルの質問全体で一貫性を欠いており、社会的支援と中退との関連性を過小評価している可能性があることを示唆している可能性があります。 この研究で使用されたさまざまな手段は PMHC サービス内に適用され、これにより国内および国を越えた PMHC の結果を IAPT などの他の同様のサービスと比較することが可能になります。 これは、結果の外部妥当性と一般化可能性の強化に貢献します。

分析を行う際には、固定効果としてセラピストと自治体を含めました。 このようにして、これらの要因に起因する可能性のある変動を除外し、それによってタイプ I 過誤の可能性を減らしました。

この研究の結果は、いくつかの制限を考慮して考慮する必要があります。 まず、私たちの調査では 1 つのグループの要因、つまりクライアントの要因のみが調査されています。 これはデータセットの性質によるものでした。 クライアントの要因だけではドロップアウトを説明することはできず、ドロップアウトはむしろクライアント、セラピスト、治療同盟、サービスの間の複雑な相互作用である[52]。 したがって、私たちの結果は、他の要因グループからの発見によって補足される必要があります。

第二に、私たちの研究では、ガイド付き自助からの脱落に関するデータが限られており、サンプルの 1% のみが使用していました。 ガイド付き自助は混合ケアモデルの重要な要素であるため、これは制限です[28]。 したがって、この研究は、この治療法からのドロップアウトに関する確かな情報を提供することはできません。

ドロップアウトについての私たちの理解に関する弱点は、セラピストの視点しか持っていなかったことです。 クライアントの経験はセラピストが報告したものと異なる可能性があり、それによって信頼性が低下します[52]。

セラピストは、若年層、失業者、教育レベルが低い、または社会的サポートが低いクライアントの間では中退のリスクが高いことを知っておく必要があります。 セラピストがこれらの予測因子を特定すると、クライアントに対してより柔軟に適応できるようになるはずです。 これは、特に限られた柔軟性とセラピストによる個人的な調整として、中退の主な理由となっています[30]。 しかし、セラピストは、自分の介入が機能していないときを特定するのに苦労することが多く、これが敏感さと柔軟性への障壁となっています[50]。 さらに、中退率はセラピスト間で大きく異なります[3、42]。

このような変動によるドロップアウトを防ぐ方法は、フィードバック情報に基づく治療 (FIT) などの正式な結果モニタリング システム [17、50、54] を通じてクライアントのフィードバックを求めることです。 FIT は、クライアントの改善と治療提携の両方を監視する評価スケールで構成されます。 このツールは、IAPT [9] の観点から費用対効果が高いことが示されています。 ただし、FIT は正しく使用された場合にのみその目的を達成します [20]。 したがって、PMHC での FIT の導入には、クライアントに適応するために結果を活用する方法についての徹底的なトレーニングが含まれている必要があります。 このような実装を長期間にわたって維持するには、リーダーおよびサービス責任者となるべきフィードバック文化を確立することが重要です。

治療の時間的観点を提供すると、中退のリスクが軽減されることがわかっています[2、34、36、54]。 ただし、PMHC でのセッションはクライアントのニーズの継続的な評価に基づいているため、絶対的な時間の見通しを与えることは困難です。 ただし、セラピストは、クライアントが期待できるセッション数の見積もりを提供したり、3 回の予約後に「評価セッション」に同意したりすることができます。

出席しない理由として忘れることがよく言われます [3, 17]。 私たちのサンプルでは、​​中退グループの 36.1% が連絡が取れなかったため解雇されました。 Pennington と Hudson [37] は、電話とテキスト メッセージのリマインダーで招待されたクライアントの方が、手紙のみで招待されたクライアントよりもドロップアウト率が低いことを発見しました。 クライアントに注意を喚起するためにコミュニケーション チャネルを適応させると、中退のリスクがある若者を引き付ける可能性があります。 ただし、奉仕活動では、中退しようとしている人、または最近中退した人にも対応する必要があります。 ノーショーが退院につながる場合のルーチンは多くの場合曖昧であり、実践方法はセラピストやサービスによって異なります [3]。

PMHC の最近のプロセス評価では、顧客の社会経済的課題への焦点がしばしば無視されてきたことが強調されています [28]。 中退を防ぐための手段として、治療においては社会経済的課題がもっと重視されるべきであると主張することもできるだろう。 これは、仕事への参加を促進するという PMHC の第 2 の目標とよく一致しています。 一部のクライアントは心理的介入よりも労働訓練や社会的介入を必要としており、別のサービスに案内される必要があるかもしれません[12]。

中退は否定的なものだけではないことを覚えておくことが重要です[29]。 最初の数回のセッションですでに改善が見られたため、治療をやめる人もいます[4、17]。 もともと症状の重症度が低いため、治療についてより曖昧な人々もいます[54]。 メンタルヘルスについて話したり、治療にアプローチしたりする敷居が低いため、このグループでは若者が過半数を占めている可能性があります。 早期の改善による脱落は、簡単にアクセスでき、早期に人々に届けることを目的とするプライマリケアサービスに特に関係がある可能性があります。 この戦略の当然の副作用として、ドロップアウトも利用しやすい選択肢になることが挙げられます。 ただし、早期の改善によるドロップアウトは、長期的な改善を保証するものではありません [4、34、54]。 したがって、問題のある中退ケースと問題のないケースを区別する必要があります。 ドロップアウトのないサービスを期待するのは現実的ではありません。 むしろ、どのようなドロップアウトが許容されるのかを議論する必要がある。

結論として、本研究は、他のサービス設定からのドロップアウトを予測する役割を果たすクライアント要因に関する以前の研究と部分的に一致する経験的サポートを提供します。 主な調査結果は、年齢が若く、失業しており、教育レベルが低く、社会的サポートが不十分な人々は、参照グループと比較して中退するオッズ比が高いということでした。 これはこれまで PMHC の文脈で研究されたことがありませんでした。 私たちの研究は、治療の満足な効果が得られない可能性のある大規模なクライアントグループについて貴重な洞察を提供します。 PMHC は全国的な投資分野となっているため、この知識は、サービスを改善してドロップアウトを減らす方法を考える上で非常に重要です。 これにより、人的資源と経済的資源の両方を節約できます。 今後の研究では、ドロップアウトの統一定義に向けて取り組み、ドロップアウトにおける個々のセラピストとサービスの役割をそれぞれ調査し、最後にクライアントの観点からドロップアウトを探求することが有益であろう。

現在の研究中に分析されたデータセットは、倫理的制限と個人データ保護のため一般には公開されていませんが、合理的な要求に応じて責任著者から入手可能です。

認知行動療法

信頼区間

フィードバックに基づいた治療

全般性不安障害のスケール

一般開業医

心理療法へのアクセスを改善する

ノルウェー公衆衛生研究所

オッズ比

ノルウェー社会科学データ サービス

オスロ社会支援スケール

患者の健康アンケート

迅速なメンタルヘルスケア

ノルウェー西部の地域倫理委員会

ランダム化対照試験

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通常通りの治療

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研究にご参加いただきました参加者の皆様に感謝申し上げます。

ノルウェー公衆衛生研究所 (FHI) によって提供されるオープンアクセス資金。 この研究はノルウェー研究評議会から助成金を受けています (ID: 260659)。 資金提供団体は、研究計画、データ収集、データ分析、データ解釈、あるいはこの報告書の執筆、あるいは出版の決定においていかなる役割も担っていません。

Elin Hanevik と Frida MG Røvik の共同筆頭著者。

Søndre Oslo DPS、Helga Vaneks Vei 6、1281、オスロ、ノルウェー

エリン・ハネヴィク

Rapid Mental Health Help、Ullern District、Hoffsveien 48、0377、オスロ、ノルウェー

フリーダ MG ロヴィク

心理社会科学部、ベルゲン大学、Christies Gate 12、5015、ベルゲン、ノルウェー

トーモド・ボー

RKBU ベスト、NORCE ノルウェー研究センター、ベルゲン、ノルウェー

トーモド・ボー

健康促進局、ノルウェー公衆衛生研究所、Zander Kaaes Gate 7、5015、ベルゲン、ノルウェー

マリット・ナプスタッド & オットー・RF・スミス

ノルウェー公衆衛生研究所、公衆衛生対策評価センター、オスロ、ノルウェー

オットー・RF・スミス

教師教育学部、NLA 大学カレッジ、Pb 74 Sandviken、5812、ベルゲン、ノルウェー

オットー・RF・スミス

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MK と ORS は研究を計画し、データを収集しました。 EH と FR はデータを分析および解釈し、原稿を作成しました。 MK、ORS、TB は原稿を批判的に改訂しました。 著者全員が最終原稿を読んで承認しました。

オットー・RF・スミスへの通信。

この試験プロトコールは、ノルウェー西部の地域倫理委員会によって承認されており (REK-ベスト番号 2015/885)、この試験は ClinicalTrials.gov (NCT03238872) に登録されています。 試験の承認後、一次および二次結果には変更は加えられませんでした。 すべての参加者は書面によるインフォームドコンセントを与えています。 すべての方法は、関連するガイドラインおよび規制に従って実行されました。

適用できない。

著者らは、競合する利益を持たないことを宣言します。

シュプリンガー ネイチャーは、発行された地図および所属機関における管轄権の主張に関して中立を保ちます。

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転載と許可

Hanevik、E.、Røvik、FMG、Bøe、T. 他。 プライマリケア環境における治療ドロップアウトのクライアント予測因子: 前向きコホート研究。 BMC 精神医学 23、358 (2023)。 https://doi.org/10.1186/s12888-023-04878-7

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受信日: 2023 年 1 月 27 日

受理日: 2023 年 5 月 16 日

公開日: 2023 年 5 月 24 日

DOI: https://doi.org/10.1186/s12888-023-04878-7

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