La carga global de ansiedad y depresión ha creado una necesidad urgente de enfoques escalables para aumentar el acceso a la atención de salud mental basada en evidencia.
El sistema de atención de detección y tratamiento de la ansiedad y la depresión (STAND) se desarrolló para satisfacer esta necesidad mediante el uso de dispositivos conectados a Internet para la evaluación y la provisión de tratamiento.
STAND clasifica según el nivel de atención (solo monitoreo, terapia digital con entrenadores, terapia digital asistida por médicos en capacitación y atención clínica) y luego monitorea continuamente los síntomas para adaptar el nivel de atención. La clasificación y la adaptación se basan en la gravedad de los síntomas y las puntuaciones de riesgo de suicidio obtenidas de las pruebas adaptativas computarizadas administradas de forma remota.
Objetivo
Este artículo analiza cómo el sistema de atención STAND mejora los paradigmas clínicos actuales y presenta datos preliminares sobre la viabilidad, aceptabilidad y eficacia de STAND en una muestra de estudiantes universitarios de EE. UU.
Métodos
Estudiantes universitarios de EE. UU. fueron reclutados e inscritos en una prueba abierta del sistema de atención STAND. Los participantes fueron clasificados en función de la gravedad de los síntomas iniciales derivados de una prueba adaptativa computarizada y monitoreados durante 40 semanas sobre la ansiedad, la depresión y el riesgo de suicidio para informar la adaptación del tratamiento y evaluar la efectividad preliminar.
Resultados
Cerca de 5000 estudiantes fueron evaluados y 516 recibieron atención. Las puntuaciones de gravedad de la depresión y la ansiedad mejoraron en todos los niveles ( p < 0, 001 en todos los casos). La gravedad del riesgo de suicidio mejoró en el nivel más alto (es decir, atención clínica; P < 0, 001). Se demostró la aceptabilidad y viabilidad.
Conclusiones
STAND es un modelo de atención factible y aceptable que puede llegar a un gran número de personas. STAND mostró eficacia preliminar en todas las medidas de resultado primarias. Se describen las direcciones actuales para mejorar STAND.
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