Akzeptanz onlinebasierter Therapieangebote bei Patientinnen und Patienten mit leichten bis mittelgradigen depressiven Störungen

Zusammenfassung

Hintergrund In den vergangenen Jahren lässt sich eine deutliche Zunahme an onlinebasierten Therapieangeboten für Menschen mit depressiven Erkrankungen beobachten. In einer Vielzahl von wissenschaftlichen Arbeiten konnten bereits die Wirksamkeit und Effizienz dieser Programme bestätigt werden. Einen wesentlichen Erfolgsfaktor für eine erfolgreiche Etablierung dieser neuen Versorgungsangebote stellt die Nutzerinnen- und Nutzerakzeptanz dar. Theoriebasierte Akzeptanzanalysen können für eine langfristige Einführung wertvolle Erkenntnisse liefern.

Methoden Im Rahmen einer bundesweiten Onlineerhebung wurden Einstellung und Haltung gegenüber internetgestützten Psychotherapieangeboten bei depressiven Erkrankungen, der aktuelle Wissenstand sowie die Nutzungsintention von 186 Studienteilnehmerinnen und -teilnehmern erfasst. Die Rekrutierung erfolgte über Selbsthilfegruppen für depressive Erkrankungen. Die in die binär logistische Regression einfließenden Determinanten der Nutzungsintention von Onlinetherapie beruhen auf der Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT).

Ergebnisse Fast zwei Drittel der Befragten können sich vorstellen, Onlinetherapieangebote zukünftig zu nutzen. Als signifikant einflussnehmende Prädiktoren auf die Nutzungsintention erwiesen sich die wahrgenommenen Leistungs- und Aufwandserwartungen. Hierzu zählen insbesondere die Bewertung des Einsatzes von E-Mental-Health als Hilfsmittel zur Krankheitsbewältigung, zur Aktivierung und besseren Einschätzung des eigenen Krankheitsverlaufes.

Schlussfolgerungen Ob E-Mental-Health-Angebote langfristig einen Beitrag zur Verbesserung der psychosozialen und psychotherapeutischen Versorgung leisten können, wird, neben technik- und rechtwissenschaftlichen Begutachtungen, ganz maßgeblich von Fragen der Evidenzbasierung und der Nutzerinnen- und Nutzerorientierung innerhalb von Forschung, Entwicklung und Implementation abhängen. Die vorliegenden Ergebnisse bieten einen ersten theoriegeleiteten Ansatz im Bemühen um eine stärker nutzerinnen- und nutzerorientierte Technikforschung im Gesundheitswesen, innerhalb der zukünftig weitere Diversitätskriterien berücksichtigt werden müssen.

Abstract

Objectives Over the past few years, there has been a considerable increase in online-based therapeutic services for people affected by depressive disorders. The efficacy and efficiency of these programmes is well documented by now. User acceptance is considered as a significant factor of success in establishing this new patient-centered care. Theory-based acceptance surveys can provide valuable scientific knowledge regarding long-term introduction.

Methods A nationwide online survey was conducted to determine the attitude towards web-based psychotherapy services for depressive disorders, the current state of knowledge and the intention of 186 participants (124 female and 62 male participants; aged 21 and above) to use these services. The participants were recruited from support groups for depressive disorders. The determinants of the intention to use online therapy, which is included in the binary logistic regression, are based upon the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT).

Results Nearly two-thirds of the respondents could conceive making use of online-based therapeutic services in the near future. The perceived performance and expected effort proved to be significantly influential predictors regarding the intention to use. Specifically, these included an evaluation of the use of E-Mental Health to assist disease management, and better assessment of the course of one’s disease.

Conclusion The actual contribution of E-Mental Health is closely connected to technical and jurisprudential assessments. But also, it significantly depends on evidence-based issues as well as user orientation in research, development and implementation. The results offer an initial theory-based approach to an increased user-oriented technology research in health care, with further diversity criteria to be taken into account in the future.

Schlüsselwörter

Onlinetherapie - Depression - Patientenorientierung - Akzeptanz

Key words

online therapy - depressive disorder - patient perspective - acceptance

• Literatur

• 1 Bundesministerium für Gesundheit (BMG). Depression (16.01.2017). Im Internet http://www.bmg.bund.de/themen/praevention/gesundheitsgefahren/depression.html ; Stand: 19.10.2016
• 2 Jacobi F, Höfler M, Strehle J. et al. Psychische Störungen in der Allgemeinbevölkerung Studie zur Gesundheit Erwachsener in Deutschland und ihr Zusatzmodul Psychische Gesundheit (DEGS1-MH). Nervenarzt 2014; 85: 77-87
• 3 Plass D, Vos T, Hornberg C. et al. Trends in disease burden in Germany: results, implications and limitations of the Global Burden of Disease study. Dtsch Arztebl Int 2014; 111: 629-638
• 4 Wittchen H-U, Jacobi F, Klose M. et al. Depressive Erkrankungen. Gesundheitsberichterstattung des Bundes. Heft 51. Berlin: RKI; 2010
• 5 Kessler RC, Wai Tat C, Demler O. et al. Prevalence, severity, and comorbidity of 12-month DSM-IV disorders in the national comorbidity survey replication. Arch Gen Psychiatry 2005; 62: 617-627
• 6 Păsărelu CR, Anderson G, Bergman Nordgren L. et al. Internet-delivered transdiagnostic and tailored cognitive behavioral therapy for anxiety and depression: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials. Cognitive Behaviour Therapy 2017; 46: 1-28
• 7 Melchior H, Schulz H, Härter M et al.Faktencheck Gesundheit. Regionale Unterschiede in der Diagnostik und Behandlung von Depressionen (2014). Im Internet https://faktencheck-gesundheit.de/fileadmin/files/user_upload/Faktencheck_Depression_Studie.pdf Stand: 19.10.2016
• 8 Kowitz S, Zielasek J, Gaebel W. Die Versorgungssituation bei psychischen Störungen in Deutschland. Aktueller Stand und Perspektiven. Deutsche medizinische Wochenschrift 2014; 139: 1249-1252
• 9 Chan CV, Mirkovic J, Furniss S. et al. eHealth literacy demands and cognitive processes underlying barriers in consumer health information seeking. Knowledge Management & E-Learning 2015; 7: 550-575
• 10 Berger M, van Calker D, Brakemeier E-L. et al. Affektive Störungen. In: Berger M. (Hrsg.) Psychische Erkrankungen. Klinik und Therapie. München: Urban & Fischer Verlag; 2014: 359-428
• 11 Eichenberg C, Kienzle K. Psychotherapeuten und Internet. Einstellung zu und Nutzung von therapeutischen Onlineangeboten im Behandlungsalltag. Psychotherapeut 2013; 58: 485-493
• 12 Bashshur RL, Shannon GW, Bashshur N. et al. The empirical evidence for telemedicine interventions in mental disorders. Telemedicine and e-Health 2016; 22: 87-113
• 13 Meyer B, Bierbrodt J, Schröder J. et al. Effects of an internet intervention (deprexis) on severe depression symptoms. Randomized controlled trial. Internet Interventions 2015; 2: 48-59
• 14 Richards D, Richardson T. Computer-based psychological treatments for depression: a systematic review and meta-analysis. Clinical psychology review 2012; 32: 329-342
• 15 Stasiak K, Fleming T, Lucassen MFG. et al. Computer-based and online therapy for depression and anxiety in children and adolescents. J Child Adolesc Psychopharmacol 2016; 26: 235-245
• 16 Schultz C, Gemünden HG, Salomo S. (Hrsg.) Akzeptanz der Telemedizin. 1. Aufl.. Darmstadt: Minerva KG; 2005
• 17 Dockweiler C, Hornberg C. Die Rolle psychologischer und technikbezogener Persönlichkeitsmerkmale sowie individueller Wissensbestände von Ärztinnen und Ärzten für die Adoption des Telemonitorings in der medizinischen Versorgung. Gesundheitswesen 2015; DOI: 10.1055/s-0035-1564266.
• 18 Venkatesh V, Morris MG, Davis GB. et al. User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View. MIS Quarterly 2013; 27: 425-478
• 19 Karrer K, Glaser C, Clemens C. et al Technikaffinität erfassen – der Fragebogen TA-EG. In Lichtenstein A, Stößel C, Clemens C, Hrsg. Der Mensch im Mittelpunkt technischer Systeme. 8. Berliner Werkstatt Mensch-Maschine-Systeme. Düsseldorf: VDI Verlag GmbH; 2009: 196-201
• 20 Beutel ME, Schulz H. Epidemiologie psychisch komorbider Störungen bei chronisch körperlichen Erkrankungen. Bundesgesundheitsblatt, Gesundheitsforschung, Gesundheitsschutz 2011; 54: 15-21
• 21 Musiat P, Goldstone P, Tarrier N. Understanding the acceptability of e-mental health - attitudes and expectations towards computerised self-help treatments for mental health problems. BMC Psychiatry 2014; 14: 109 doi:10.1186/1471-244X-14-109
• 22 Hennemann S, Beutel ME, Zwerenz R. Drivers and barriers to acceptance of web-based aftercare of patients in inpatient routine care: a cross-sectional survey. J Med Internet Res 2016; 18: e337
• 23 Van der Vaart R, Witting M, Riper H. et al. Blending online therapy into regular face-to-face therapy for depression: content, ratio and preconditions according to patients and therapists using a Delphi study. BMC Psychiatriy 2014; 14: 355-365
• 24 Nickel S, Seidel G, Weber J. et al. Erfolge und Wirkungen aus Sicht der Selbsthilfegruppen und Selbsthilfeorganisationen. In: Kofahl C, Schulz-Nieswandt F, Dierks M-L. (Hrsg.) Selbsthilfe und Selbsthilfeunterstützung in Deutschland. Berlin: LIT; 2016: 181-190
• 25 Krause K, Gürtler D, Bischof G. et al. Computergestützte Interventionen bei depressiven Symptomen. Eine Übersicht zu verfügbaren und evidenzbasierten Angeboten. Zeitschrift für Psychiatrie. Psychologie und Psychotherapie 2016; 64: 121-131
• 26 Dockweiler C. Akzeptanz der Telemedizin. In Fischer F, Krämer A. (Hrsg.) eHealth in Deutschland – Anforderungen und Potenziale innovativer Versorgungsstrukturen. Berlin, Heidelberg: Springer; 2016: 257-271
• 27 Moock J. Support from the Internet for individuals with mental disorders - advantages and disadvantages of e-mental health service delivery. Frontiers in Public Health 2014; 2 DOI: 10.3389/fpubh.2014.00065.
• 28 Apolinário-Hagen J, Tasseit S. Chancen und Risiken der Internettherapie für die Regelversorgung in Deutschland. Ein Beitrag zur Psychotherapie im Zeitalter von Web 2.0. Fachzeitschrift für Onlineberatung und computervermittelte Kommunikation 2015; 11: 69-86