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Psychiatr Prax 2019; 46(08): 451-459
DOI: 10.1055/a-0956-3775
Originalarbeit
© Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

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

Ergebnisse einer PilotstudieUser Acceptance of an Online-Intervention for Improving Depressive Symptoms in Adults with ObesityResults of a Pilot Study
Margrit Löbner
1   Institut für Sozialmedizin, Arbeitsmedizin und Public Health (ISAP), Medizinische Fakultät, Universität Leipzig
,
Janine Stein
1   Institut für Sozialmedizin, Arbeitsmedizin und Public Health (ISAP), Medizinische Fakultät, Universität Leipzig
,
Theresia Rechenberg
1   Institut für Sozialmedizin, Arbeitsmedizin und Public Health (ISAP), Medizinische Fakultät, Universität Leipzig
,
Franziska Förster
1   Institut für Sozialmedizin, Arbeitsmedizin und Public Health (ISAP), Medizinische Fakultät, Universität Leipzig
,
Marie Dorow
1   Institut für Sozialmedizin, Arbeitsmedizin und Public Health (ISAP), Medizinische Fakultät, Universität Leipzig
,
Jana Keller
2   Rehabilitationsklinik Miriquidi, Thermalbad Wiesenbad
,
Enrico Weidauer
2   Rehabilitationsklinik Miriquidi, Thermalbad Wiesenbad
,
Steffi G. Riedel-Heller
1   Institut für Sozialmedizin, Arbeitsmedizin und Public Health (ISAP), Medizinische Fakultät, Universität Leipzig
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Publication History

Publication Date:
14 August 2019 (online)

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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
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 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
    Article in Thieme ConnectPubMedGoogle Scholar
  • 3 Hahn D, Bengel J, Härter M. Psychological comorbidity in medical rehabilitation – the need for education. Disabil Rehabil 2005; 27: 911-916
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 4 Härter MC. Psychische Störungen bei körperlichen Erkrankungen. Psychother Psychosom Med Psychol 2000; 50: 274-286
    Article in Thieme ConnectPubMedGoogle Scholar
  • 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
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 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
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 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
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 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
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 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
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 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
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 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
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 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
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 13 Dixon JB, Dixon ME, OʼBrien PE. Depression in association with severe obesity. Changes with weight loss. Arch Intern Med 2003; 163: 2058-2065
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 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
    Article in Thieme ConnectPubMedGoogle Scholar
  • 15 Sikorski C, Luppa M, Kersting A. et al. Effektivität computer- und internetgestützter kognitiver Verhaltenstherapie bei Depression. Psychiat Prax 2011; 38: 61-68
    Article in Thieme ConnectPubMedGoogle Scholar
  • 16 Pieper L, Schulz H, Klotsche J. et al. Depression als komorbide Störung in der primärärztlichen Versorgung. Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz 2008; 51: 411-421
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 17 Eells TD, Barrett MS, Wright JH. et al. Computer-assisted cognitive-behavior therapy for depression. Psychotherapy (Chic) 2014; 51: 191-197
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 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
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 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
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 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
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 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
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 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
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 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
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 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
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 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
    Article in Thieme ConnectPubMedGoogle Scholar
  • 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
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 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
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 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
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 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
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 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
    Article in Thieme ConnectPubMedGoogle Scholar
  • 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
    Article in Thieme ConnectPubMedGoogle Scholar
  • 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
    Google Scholar
  • 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
    Google Scholar
  • 34 Batinic B, Appel M. Hrsg. Medienpsychologie. Springer-Lehrbuch. Berlin, Heidelberg: Springer Medizin Verlag; 2008
    Google Scholar