Prevention of depression in the workplace through personalised intervention based on risk algorithms, ICTs and decision aid systems: randomised controlled trial. (Q3147160): Difference between revisions
Jump to navigation
Jump to search
(Changed label, description and/or aliases in nl, and other parts: Adding Dutch translations) |
(Changed label, description and/or aliases in it, and other parts: Adding Italian translations) |
||||||||||||||
| label / it | label / it | ||||||||||||||
Prevenzione della depressione sul luogo di lavoro attraverso interventi personalizzati basati su algoritmi di rischio, TIC e sistemi di aiuto alle decisioni: studio controllato randomizzato. | |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
Obiettivo: Progettare, sviluppare e valutare un intervento personalizzato per prevenire la depressione sul posto di lavoro, sulla base di tecnologie dell'informazione e della comunicazione, algoritmi predittivi di rischio e sistemi di supporto decisionale (DSS) per i dipendenti. Metodi: Condurremo uno studio controllato in doppio cieco e randomizzato con due rami paralleli e un anno di follow-up. Il processo si svolgerà in 7 province di 6 comunità autonome. 3.160 lavoratori senza depressione saranno assunti e assegnati in modo casuale al gruppo di intervento (e-predictD-Work) o al controllo attivo. L'intervento e-predictD-Work è autoguidato, ha un approccio biopsicosociale ed è multicomponente (9 moduli: esercizio fisico, migliorare il sonno, espandere le relazioni, risolvere i problemi, migliorare la comunicazione, l'assertività, il processo decisionale, gestire i pensieri e ridurre lo stress da lavoro). L'intervento e-predictD-Work si basa su un algoritmo di rischio già convalidato e su un DSS che aiuta i lavoratori a sviluppare i propri piani personalizzati di prevenzione della depressione, che il paziente implementerà e il sistema monitorerà offrendo feedback. Sarà implementato sullo smartphone del lavoratore tramite una APP. Il risultato principale sarà l'incidenza cumulativa della depressione più misurata dal CIDI e come risultati secondari la riduzione dei sintomi depressivi (PHQ-9) e ansioso (GAD-7), il rischio di depressione (algoritmo di rischio preventivo), la qualità della vita (SF-12 e EuroQol) e l'efficacia e l'utilizzo dei costi. (Italian) | |||||||||||||||
| Property / summary: Obiettivo: Progettare, sviluppare e valutare un intervento personalizzato per prevenire la depressione sul posto di lavoro, sulla base di tecnologie dell'informazione e della comunicazione, algoritmi predittivi di rischio e sistemi di supporto decisionale (DSS) per i dipendenti. Metodi: Condurremo uno studio controllato in doppio cieco e randomizzato con due rami paralleli e un anno di follow-up. Il processo si svolgerà in 7 province di 6 comunità autonome. 3.160 lavoratori senza depressione saranno assunti e assegnati in modo casuale al gruppo di intervento (e-predictD-Work) o al controllo attivo. L'intervento e-predictD-Work è autoguidato, ha un approccio biopsicosociale ed è multicomponente (9 moduli: esercizio fisico, migliorare il sonno, espandere le relazioni, risolvere i problemi, migliorare la comunicazione, l'assertività, il processo decisionale, gestire i pensieri e ridurre lo stress da lavoro). L'intervento e-predictD-Work si basa su un algoritmo di rischio già convalidato e su un DSS che aiuta i lavoratori a sviluppare i propri piani personalizzati di prevenzione della depressione, che il paziente implementerà e il sistema monitorerà offrendo feedback. Sarà implementato sullo smartphone del lavoratore tramite una APP. Il risultato principale sarà l'incidenza cumulativa della depressione più misurata dal CIDI e come risultati secondari la riduzione dei sintomi depressivi (PHQ-9) e ansioso (GAD-7), il rischio di depressione (algoritmo di rischio preventivo), la qualità della vita (SF-12 e EuroQol) e l'efficacia e l'utilizzo dei costi. (Italian) / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / summary: Obiettivo: Progettare, sviluppare e valutare un intervento personalizzato per prevenire la depressione sul posto di lavoro, sulla base di tecnologie dell'informazione e della comunicazione, algoritmi predittivi di rischio e sistemi di supporto decisionale (DSS) per i dipendenti. Metodi: Condurremo uno studio controllato in doppio cieco e randomizzato con due rami paralleli e un anno di follow-up. Il processo si svolgerà in 7 province di 6 comunità autonome. 3.160 lavoratori senza depressione saranno assunti e assegnati in modo casuale al gruppo di intervento (e-predictD-Work) o al controllo attivo. L'intervento e-predictD-Work è autoguidato, ha un approccio biopsicosociale ed è multicomponente (9 moduli: esercizio fisico, migliorare il sonno, espandere le relazioni, risolvere i problemi, migliorare la comunicazione, l'assertività, il processo decisionale, gestire i pensieri e ridurre lo stress da lavoro). L'intervento e-predictD-Work si basa su un algoritmo di rischio già convalidato e su un DSS che aiuta i lavoratori a sviluppare i propri piani personalizzati di prevenzione della depressione, che il paziente implementerà e il sistema monitorerà offrendo feedback. Sarà implementato sullo smartphone del lavoratore tramite una APP. Il risultato principale sarà l'incidenza cumulativa della depressione più misurata dal CIDI e come risultati secondari la riduzione dei sintomi depressivi (PHQ-9) e ansioso (GAD-7), il rischio di depressione (algoritmo di rischio preventivo), la qualità della vita (SF-12 e EuroQol) e l'efficacia e l'utilizzo dei costi. (Italian) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 16 January 2022
| |||||||||||||||
Revision as of 11:42, 16 January 2022
Project Q3147160 in Spain
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | Prevention of depression in the workplace through personalised intervention based on risk algorithms, ICTs and decision aid systems: randomised controlled trial. |
Project Q3147160 in Spain |
Statements
10,600.0 Euro
0 references
21,200.0 Euro
0 references
50.0 percent
0 references
1 January 2019
0 references
31 March 2022
0 references
INSTITUTO DE INVESTIGACION SANITARIA ARAGON
0 references
41°39'7.67"N, 0°52'51.38"W
0 references
50297
0 references
Objetivo: Diseñar, desarrollar y evaluar una intervención personalizada para prevenir la depresión en el ámbito laboral, basada en tecnologías de la información y comunicación, algoritmos de riesgo predictivos y sistemas de apoyo a las decisiones (DSS) para los trabajadores empleados. Métodos: Llevaremos a cabo un ensayo aleatorio controlado, doble ciego, con dos ramas paralelas y un año de seguimiento. El ensayo será conducido en 7 provincias de 6 comunidades autónomas. Se reclutarán 3.160 trabajadores libres de depresión que serán asignados aleatoriamente al grupo de intervención (e-predictD-Work) o al control activo. La intervención e-predictD-Work es auto-guiada, tiene un enfoque biopsicosocial y es multi-componente (9 módulos: ejercicio físico, mejorar el sueño, ampliar relaciones, resolución de problemas, mejorar la comunicación, asertividad, toma de decisiones, manejar pensamientos y reducir el estrés laboral). La intervención e-predictD-Work pivota sobre un algoritmo de riesgo ya validado y un DSS que ayuda a los trabajadores a elaborar sus propios planes personalizados de prevención de la depresión, que el paciente implementará y el sistema monitorizará ofreciendo feedback. Se implementará en el Smartphone del trabajador mediante una APP. El resultado principal será la incidencia acumulada de depresión mayor medida por el CIDI y como resultados secundarios se evaluarán la reducción de los síntomas depresivos (PHQ-9) y ansiosos (GAD-7), del riesgo de depresión (algoritmo de riesgo predictD), calidad de vida (SF-12 y EuroQol) y el coste-efectividad y coste-utilidad. (Spanish)
0 references
Objective: Design, develop and evaluate a personalised intervention to prevent depression in the workplace, based on information and communication technologies, predictive risk algorithms and decision support systems (DSS) for employees. Methods: We will conduct a double-blind, randomised controlled trial with two parallel branches and a year of follow-up. The trial will be conducted in 7 provinces of 6 autonomous communities. 3,160 depression-free workers will be recruited and randomly assigned to the intervention group (e-predictD-Work) or active control. The e-predictD-Work intervention is self-guided, has a biopsychosocial approach and is multi-component (9 modules: physical exercise, improving sleep, expanding relationships, problem solving, improving communication, assertiveness, decision-making, managing thoughts and reducing work stress). The e-predictD-Work intervention pivots on an already validated risk algorithm and a DSS that helps workers develop their own personalised depression prevention plans, which the patient will implement and the system will monitor by offering feedback. It will be implemented on the worker’s smartphone by means of an APP. The main result will be the cumulative incidence of depression most measured by CIDI and as secondary results the reduction of depressive (PHQ-9) and anxious symptoms (GAD-7), the risk of depression (predictive risk algorithm), quality of life (SF-12 and EuroQol) and cost-effectiveness and cost-utility will be evaluated. (English)
12 October 2021
0 references
Objectif: Concevoir, développer et évaluer une intervention personnalisée pour prévenir la dépression sur le lieu de travail, fondée sur les technologies de l’information et de la communication, les algorithmes de risque prédictifs et les systèmes d’aide à la décision (DSS) pour les employés. Méthodes: Nous réaliserons un essai contrôlé randomisé en double aveugle avec deux branches parallèles et une année de suivi. Le procès se déroulera dans 7 provinces de 6 communautés autonomes. 3 160 travailleurs sans dépression seront recrutés et affectés au hasard au groupe d’intervention (e-prédictD-Work) ou au contrôle actif. L’intervention e-prédictD-Work est auto-guidée, a une approche biopsychosociale et est multi-composante (9 modules: l’exercice physique, l’amélioration du sommeil, l’expansion des relations, la résolution de problèmes, l’amélioration de la communication, l’assurance, la prise de décisions, la gestion des pensées et la réduction du stress au travail). L’intervention e-prédictD-Work pivote sur un algorithme de risque déjà validé et un DSS qui aide les travailleurs à élaborer leurs propres plans personnalisés de prévention de la dépression, que le patient mettra en œuvre et que le système surveillera en offrant un retour d’information. Il sera mis en œuvre sur le smartphone du travailleur au moyen d’un APP. Le principal résultat sera l’incidence cumulative de la dépression la plus mesurée par le CIDI et, en tant que résultats secondaires, la réduction des symptômes dépressifs (PHQ-9) et anxieux (GAD-7), le risque de dépression (algorithme de risque prédictif), la qualité de vie (SF-12 et EuroQol) et le rapport coût-efficacité et coût-utilité seront évalués. (French)
2 December 2021
0 references
Ziel: Konzeption, Entwicklung und Bewertung einer personalisierten Intervention zur Prävention von Depressionen am Arbeitsplatz auf der Grundlage von Informations- und Kommunikationstechnologien, Predictive Risk Algorithmen und Entscheidungsunterstützungssystemen für Mitarbeiter. Methoden: Wir führen eine doppelblinde, randomisierte kontrollierte Studie mit zwei parallelen Zweigen und einem Folgejahr durch. Der Prozess wird in 7 Provinzen von 6 autonomen Gemeinschaften durchgeführt. 3.160 depressive Arbeiter werden rekrutiert und nach dem Zufallsprinzip der Interventionsgruppe (e-predictD-Work) oder der aktiven Kontrolle zugewiesen. Die e-predictD-Work Intervention ist selbstgesteuert, hat einen biopsychosozialen Ansatz und ist mehrkomponenten (9 Module: körperliche Bewegung, Verbesserung des Schlafes, Erweiterung der Beziehungen, Problemlösung, Verbesserung der Kommunikation, Durchsetzungsfähigkeit, Entscheidungsfindung, Gedankenmanagement und Verringerung von Arbeitsstress). Die Intervention e-predictD-Work schwankt auf einen bereits validierten Risikoalgorithmus und einen DSS, der den Arbeitnehmern dabei hilft, ihre eigenen personalisierten Pläne zur Prävention von Depressionen zu entwickeln, die der Patient umsetzen wird und das System durch Feedback überwacht wird. Es wird über eine APP auf dem Smartphone des Arbeiters implementiert. Das Hauptergebnis wird die kumulative Inzidenz von Depressionen, die am meisten von CIDI gemessen werden, und als sekundäre Ergebnisse die Verringerung depressiver (PHQ-9) und ängstliche Symptome (GAD-7), das Risiko von Depressionen (Prognose-Risikoalgorithmus), die Lebensqualität (SF-12 und EuroQol) sowie Kosteneffizienz und Kosten-Utility bewertet werden. (German)
9 December 2021
0 references
Doelstelling: Ontwerpen, ontwikkelen en evalueren van een gepersonaliseerde interventie om depressie op de werkplek te voorkomen, op basis van informatie- en communicatietechnologieën, voorspellende risico-algoritmen en beslissingsondersteunende systemen (DSS) voor werknemers. Methoden: We zullen een dubbelblinde, gerandomiseerde gecontroleerde proef uitvoeren met twee parallelle takken en een jaar van follow-up. Het proces zal worden uitgevoerd in 7 provincies van 6 autonome gemeenschappen. 3.160 depressievrije werknemers zullen worden aangeworven en willekeurig toegewezen aan de interventiegroep (e-predictD-Work) of actieve controle. De e-predictD-Work interventie is self-guided, heeft een biopsychosociale aanpak en is multi-component (9 modules: lichaamsbeweging, het verbeteren van de slaap, het uitbreiden van relaties, het oplossen van problemen, het verbeteren van de communicatie, assertiviteit, besluitvorming, het beheren van gedachten en het verminderen van werkstress). De e-predictD-Work interventie draait op een reeds gevalideerd risicoalgoritme en een DSS die werknemers helpt hun eigen gepersonaliseerde depressiepreventieplannen te ontwikkelen, die de patiënt zal implementeren en het systeem zal monitoren door feedback te geven. Het zal worden geïmplementeerd op de smartphone van de werknemer door middel van een APP. Het belangrijkste resultaat is de cumulatieve incidentie van depressie die het meest wordt gemeten door CIDI en als secundaire resultaten de vermindering van depressieve (PHQ-9) en angstige symptomen (GAD-7), het risico op depressie (algoritme voor preventief risico), levenskwaliteit (SF-12 en EuroQol) en kosteneffectiviteit en kostenefficiëntie. (Dutch)
17 December 2021
0 references
Obiettivo: Progettare, sviluppare e valutare un intervento personalizzato per prevenire la depressione sul posto di lavoro, sulla base di tecnologie dell'informazione e della comunicazione, algoritmi predittivi di rischio e sistemi di supporto decisionale (DSS) per i dipendenti. Metodi: Condurremo uno studio controllato in doppio cieco e randomizzato con due rami paralleli e un anno di follow-up. Il processo si svolgerà in 7 province di 6 comunità autonome. 3.160 lavoratori senza depressione saranno assunti e assegnati in modo casuale al gruppo di intervento (e-predictD-Work) o al controllo attivo. L'intervento e-predictD-Work è autoguidato, ha un approccio biopsicosociale ed è multicomponente (9 moduli: esercizio fisico, migliorare il sonno, espandere le relazioni, risolvere i problemi, migliorare la comunicazione, l'assertività, il processo decisionale, gestire i pensieri e ridurre lo stress da lavoro). L'intervento e-predictD-Work si basa su un algoritmo di rischio già convalidato e su un DSS che aiuta i lavoratori a sviluppare i propri piani personalizzati di prevenzione della depressione, che il paziente implementerà e il sistema monitorerà offrendo feedback. Sarà implementato sullo smartphone del lavoratore tramite una APP. Il risultato principale sarà l'incidenza cumulativa della depressione più misurata dal CIDI e come risultati secondari la riduzione dei sintomi depressivi (PHQ-9) e ansioso (GAD-7), il rischio di depressione (algoritmo di rischio preventivo), la qualità della vita (SF-12 e EuroQol) e l'efficacia e l'utilizzo dei costi. (Italian)
16 January 2022
0 references
Zaragoza
0 references
Identifiers
PI18_01653
0 references