Nutzungsakzeptanz einer Online-Intervention zur Verbesserung depressiver Symptome bei Menschen mit Adipositas

Zusammenfassung

Ziel der Studie Untersuchung der Nutzungsakzeptanz und assoziierter Faktoren in Bezug auf den Einsatz einer ungeleiteten Online-Intervention bei Menschen mit Adipositas und komorbiden depressiven Symptomen.

Methodik Quantitative längsschnittliche Pilotuntersuchung zur Nutzungsakzeptanz (Baseline vor Zugang zur Online-Intervention; Follow-up nach 3 Monaten) bei N = 46 Probanden.

Ergebnisse Mittlere bis hohe Nutzungsakzeptanz konnte gegenüber der Online-Intervention gezeigt werden. Die Nutzungsaufnahmerate lag bei 76,1 %, die Rate der vollständigen Bearbeitung bei 22,9 %. Positive Assoziationen zur Nutzungsakzeptanz konnten u. a. im Hinblick auf Persönlichkeitsmerkmale und den Bezug einer Erwerbsminderungsrente gezeigt werden.

Schlussfolgerung Online-Interventionen für Menschen mit Adipositas und komorbiden depressiven Symptomen können einen ergänzenden Behandlungsbaustein darstellen. Assoziierte Faktoren von Nutzungsakzeptanz sollten bei der Implementierung von Online-Interventionen beachtetet werden.

Abstract

Objectives Investigating the user acceptance and associated factors regarding the use of an unguided online-intervention in people with obesity and comorbid depressive symptoms.

Methods Quantitative longitudinal pilot study with regard to user acceptance (Baseline before access to online-intervention; Follow-up after 3 months) with n = 46 subjects.

Results Moderate (usefulness, ease of use, satisfaction) to high (ease of learning) user acceptance was reported with regard to the online-intervention. Uptake-rates were 76.1 %, completion-rates were 22.9 %. Positive associations were found e. g. for people receiving invalidity pension and personality traits.

Conclusions Online-interventions for people with obesity and comorbid depressive symptoms represent a complementary treating component. Associated factors of user acceptance should be taken into account when implementing online-interventions to support high fitting accuracy and to increase the benefit for program users.

Schlüsselwörter

E-Health - Depressionen - Adipositas - Online-Intervention

Keywords

E-Health - depression - obesity - online intervention

• Literatur

• 1 Busch MA, Maske UE, Ryl L. et al. Prävalenz von depressiver Symptomatik und diagnostizierter Depression bei Erwachsenen in Deutschland. Ergebnisse der Studie zur Gesundheit Erwachsener in Deutschland (DEGS1). Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz 2013; 56: 733-739
• 2 Härter M, Baumeister H, Reuter K. et al. Epidemiologie komorbider psychischer Störungen bei Rehabilitanden mit muskuloskelettalen und kardiovaskulären Erkrankungen. Rehabilitation (Stuttg) 2002; 41: 367-374
• 3 Hahn D, Bengel J, Härter M. Psychological comorbidity in medical rehabilitation – the need for education. Disabil Rehabil 2005; 27: 911-916
• 4 Härter MC. Psychische Störungen bei körperlichen Erkrankungen. Psychother Psychosom Med Psychol 2000; 50: 274-286
• 5 Härter M, Hahn D, Baumeister H. et al. Komorbidität bei Patienten mit muskuloskelettalen und kardiovaskulären Erkrankungen. Journal of Public Health 2004; 12: 162-167
• 6 Luppino FS, de Wit LM, Bouvy PF. et al. Overweight, obesity, and depression. A systematic review and meta-analysis of longitudinal studies. Arch Gen Psychiatry 2010; 67: 220-229
• 7 de Wit L, Luppino F, van Straten A. et al. Depression and obesity. A meta-analysis of community-based studies. Psychiatry Res 2010; 178: 230-235
• 8 Scott KM, Bruffaerts R, Simon GE. et al. Obesity and mental disorders in the general population. Results from the world mental health surveys. Int J Obes (Lond) 2008; 32: 192-200
• 9 Carey M, Small H, Yoong SL. et al. Prevalence of comorbid depression and obesity in general practice. A cross-sectional survey. Br J Gen Pract 2014; 64: e122-127
• 10 Markowitz S, Friedman MA, Arent SM. Understanding the Relation Between Obesity and Depression. Causal Mechanisms and Implications for Treatment. Clin Psychol Sci & Pract 2008; 15: 1-20
• 11 Patten SB, Williams JVA, Lavorato DH. et al. Major depression as a risk factor for chronic disease incidence. Longitudinal analyses in a general population cohort. Gen Hosp Psychiatry 2008; 30: 407-413
• 12 McNair BG, Highet NJ, Hickie IB. et al. Exploring the perspectives of people whose lives have been affected by depression. Med J Aust 2002; 176 (Suppl): S69-76
• 13 Dixon JB, Dixon ME, OʼBrien PE. Depression in association with severe obesity. Changes with weight loss. Arch Intern Med 2003; 163: 2058-2065
• 14 Thormann J, Chittka T, Minkwitz J. et al. Adipositas und Depression. Eine Übersicht über die vielschichtigen Zusammenhänge zweier Volkserkrankungen. Fortschr Neurol Psychiatr 2013; 81: 145-153
• 15 Sikorski C, Luppa M, Kersting A. et al. Effektivität computer- und internetgestützter kognitiver Verhaltenstherapie bei Depression. Psychiat Prax 2011; 38: 61-68
• 16 Pieper L, Schulz H, Klotsche J. et al. Depression als komorbide Störung in der primärärztlichen Versorgung. Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz 2008; 51: 411-421
• 17 Eells TD, Barrett MS, Wright JH. et al. Computer-assisted cognitive-behavior therapy for depression. Psychotherapy (Chic) 2014; 51: 191-197
• 18 Rost T, Stein J, Löbner M. et al. User Acceptance of Computerized Cognitive Behavioral Therapy for Depression. Systematic Review. J Med Internet Res 2017; 19: e309
• 19 Mehta S, Peynenburg VA, Hadjistavropoulos HD. Internet-delivered cognitive behaviour therapy for chronic health conditions. A systematic review and meta-analysis. J Behav Med 2019; 42: 169-187
• 20 Kaltenthaler E, Sutcliffe P, Parry G. et al. The acceptability to patients of computerized cognitive behaviour therapy for depression. A systematic review. Psychol Med 2008; 38: 1521-1530
• 21 Schneider J, Sarrami Foroushani P, Grime P. et al. Acceptability of online self-help to people with depression. Usersʼ views of MoodGYM versus informational websites. J Med Internet Res 2014; 16: e90
• 22 Karyotaki E, Kleiboer A, Smit F. et al. Predictors of treatment dropout in self-guided web-based interventions for depression. An 'individual patient data' meta-analysis. Psychol Med 2015; 45: 2717-2726
• 23 Löwe B, Kroenke K, Herzog W. et al. Measuring depression outcome with a brief self-report instrument. Sensitivity to change of the Patient Health Questionnaire (PHQ-9). J Affect Disord 2004; 81: 61-66
• 24 Herdman M, Gudex C, Lloyd A. et al. Development and preliminary testing of the new five-level version of EQ-5D (EQ-5D-5L). Qual Life Res 2011; 20: 1727-1736
• 25 Hinz A, Schwarz R. Angst und Depression in der Allgemeinbevölkerung. Eine Normierungsstudie zur Hospital Anxiety and Depression Scale. Psychother Psychosom Med Psychol 2001; 51: 193-200
• 26 Hürny C, Bernhard J, Bacchi M. et al. The Perceived Adjustment to Chronic Illness Scale (PACIS). A global indicator of coping for operable breast cancer patients in clinical trials. Swiss Group for Clinical Cancer Research (SAKK) and the International Breast Cancer Study Group (IBCSG). Support Care Cancer 1993; 1: 200-208
• 27 Franke GH, Jaeger S, Glaesmer H. et al. Psychometric analysis of the brief symptom inventory 18 (BSI-18) in a representative German sample. BMC Med Res Methodol 2017; 17: 14
• 28 Rammstedt B, John OP. Measuring personality in one minute or less. A 10-item short version of the Big Five Inventory in English and German. Journal of Research in Personality 2007; 41: 203-212
• 29 Gao M, Kortum P, Oswald F. Psychometric Evaluation of the USE (Usefulness, Satisfaction, and Ease of use) Questionnaire for Reliability and Validity. Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting 2018; 62: 1414-1418
• 30 Stein J, Röhr S, Luck T. et al. Indikationen und Evidenz von international entwickelten Online-Coaches zur Intervention bei psychischen Erkrankungen – ein Meta-Review. Psychiat Prax 2018; 45: 7-15
• 31 Löbner M, Stein J, Rost T. et al. Innovative E-Health-Ansätze für komorbide Depressionen bei Patienten mit Adipositas. Nutzungsakzeptanz aus Patienten- und Expertenperspektive. Psychiat Prax 2017; 44: 286-295
• 32 Initiative D21 e. V. D21 Digital Index 2017/2018. Jährliches Lagebild zur digitalen Gesellschaft. Im Internet: https://initiatived21.de/app/uploads/2018/01/d21-digital-index_2017_2018.pdf
• 33 Blumer T, Döring N, Espe H. Persönlichkeitsforschung und Internetnutzung. [@Ilmenau, Techn. Univ., Diss., 2013 u.d.T.: Blumer, Tim: Persönlichkeitsforschung und Internetnutzung]. Univ.-Bibliothek; Ilmenau: Univ.-Verl. Ilmenau; 2013
• 34 Batinic B, Appel M. Hrsg. Medienpsychologie. Springer-Lehrbuch. Berlin, Heidelberg: Springer Medizin Verlag; 2008