对患有抑郁症的老年人进行数字健康应用程序的可用性评估:以混合方法设计的前性观察研究

科学领域:

• 数字健康数字健康
• 老年医学 老年医学
• 精神病学是一个精神病学.

背景情况:

• 数字健康应用程序 (DiGA) 已经融入德国的医疗保健系统.
• 德普雷克西斯 (Deprexis) 和塞尔法 (Selfapy) 是首个经批准用于抑郁症治疗的DiGA药物.
• 在DiGA研究中,老年人代表性不足,可能导致健康不平等.

研究的目的:

• 对60岁以上轻度至中度抑郁症的成年人评估Dprexis和Selfapy的可用性.
• 为即将进行的随机对照试验确定更为用户友好的DiGA.

主要方法:

• 使用PACMAD可用性模型进行前性观察研究.
• 混合方法设计使用定量问卷 (健康素养,电子健康素养,抑郁症,可用性) 和定性思考/面试.
• 18名年龄≥60岁,患有轻度/中度抑郁症的参与者从医院部门招募.

主要成果:

• 两组之间没有年龄,性别,抑郁症严重程度或健康素养的显著差异.
• 自我治疗用户的技术能力和可用性得分略低.
• 定性数据表明,由于设计问题和较高的认知负载,Selfapy的可用性较低.

结论:

• 尽管存在可用性挑战,但这两种DiGA都得到了老用户的认可.
• 对于使用DiGA的老年人来说,协助和实践至关重要.
• 这些发现可以为未来的DiGA开发提供信息,以改善老年人的可访问性.