Utifrån de genomförda logistiska analyserna presenteras resultatet i tabell 4. De resultatet som presenteras är huvudeffekt för prediktor och huvudeffekt av grupptillhörighet samt
interaktionseffekt. Studien baseras på deltagarnas förmätningar av depressiva symptom och ångestsymptom, deltagarnas mätresultat från DLS och ASRSVI samt ålder. Den oberoende variabeln är grupptillhörighet och utfallsmåttet utgörs av den egendesignade avhoppsvariabeln som beskrivits tidigare. Även deskriptiva data presenteras för varje prediktor (Tabell 3). Tabell. 3 Deskriptiv data
Behandlingsgrupp
Original Kondenserad Total
M SD Spann M SD Spann M SD Spann
Antal Moduler 7.99 3.07 2 - 10 7.95 3.05 2 – 11 7.97 3.05 2 - 11 Ålder 37.66 10.72 18 - 64 38.88 13.59 18 – 11 38.27 12.24 18 - 91 DLS 24.88 5.72 13 - 36 24.68 5.87 10 – 11 24.78 5.79 10 - 36 ASRSVI 3.32 1.64 0–6 3.48 1.51 0 – 6 3.40 1.58 0 - 6 MADRS-S 25.78 4.98 9 - 34 26.48 5.73 10 – 11 26.14 5.37 9 - 44
BAI 18.92 7.92 4 - 39 19.31 9.02 0 – 11 19.12 8.47 0 - 57
Tabell 4. Resultatpresentation av moderatoranalys på utfallsvariabel avhopp.
Predikator Huvudeffekt av predikator (SE) Huvudeffekt av grupp (SE) Interaktionseffekt (SE) BAI -0.07(0.03)* -0.22(0.32) 0.08(0.04)* MADRS-S -0.15(0.05)* -0.19(0.33) 0.07(0.07) DLS 0.02(0.04) -0.17(0.30) -0.04(0.05) ASRSVI -0.18(0.14) -0.15(0.31) 0.3(0.2) Ålder 0.05(0.02)* -0.3(0.3) -0.04(0.03) Not. * = p< 0.05
I tabell 4 visas en signifikant interaktionseffekt för BAI som moderator, b=0.08, CI 95% [0.01, 0.16], t=2.16, p< 0.05. Interaktionseffekten innebär att behandlingsgruppernas påverkan på avhopp modereras av nivåer av ångestsymptom mätt genom BAI. För att undersöka
interaktionseffekten närmre genomfördes en simple slope analys. Analysen presenteras i figur 2. Simple slope analysen visar att de deltagare som skattat 1 standardavvikelse lägre på BAI än genomsnittet och tillhör originalgruppen har en lägre risk för avhopp (d.v.s. högre följsamhet) än i den kondenserade gruppen. För den kondenserade gruppen är det omvänt. Med högre nivåer på BAI (+1 SD) så är risken för avhopp lägre (d.v.s. högre följsamhet) i kondenserade gruppen än jämfört med originalgruppen. Simple slope analysen visar dock inte på signifikanta skillnader mellan grupperna vid dessa nivåer, där alla p >.06.
Figur 2. Simple slope analys för interaktionseffekt BAI.
Not. ns = ej signifikant och SD = standardavvikelse.
I tabell 4 framgår att det finns en signifikant huvudeffekt för MADRS-S b=-0.15, CI 95% [-0.25, -0.04], t=-2.79, p< 0.05, samt för ålder b=0.05, CI 95% [0.01, 0.1], t=2.21, p< 0.05. MADRS-S har en negativ huvudeffekt och ålder har en positiv huvudeffekt. Detta betyder att med ökad ålder så är det större sannolikhet att deltagaren är följsam gentemot behandlingen och med högre värden på MADRS-S minskar sannolikheten att deltagaren är följsam. Huvudeffekten är oberoende av grupptillhörighet. Ingen signifikant huvudeffekt fanns för DLS eller ASRSVI och det fanns inte några signifikanta interaktionseffekter för MADRS-S, DLS, ASRSVI eller ålder.
Diskussion
I denna studie har ambitionen varit att undersöka om antalet avhopp skiljer sig åt mellan två olika iKBT-behandlingar vid depression. Behandlingarna har skilt sig åt i mängden text och i övrigt har behandlingarna varit likvärdiga. Analyser genomfördes med en logistisk
regressionsanalys i kombination med en moderatoranalys. Resultaten visade att det finns
signifikanta huvudeffekter för variablerna depression och ålder. Huvudeffekt för ålder innebär att yngre löper större risk än äldre att hoppa av behandlingen, oberoende av behandlingsgrupp. Huvudeffekt för depression innebär att högre initiala nivåer av depressionssymptom ökar risken för avhopp, detta oberoende av behandlingsgrupp. Vidare framkom en signifikant
interaktionseffekt för variabeln ångest, där den efterföljande simple slope analysen inte var signifikant. Interaktionseffekten för ångest innebär att behandlingsgruppernas påverkan på avhopp modereras av nivåerna av ångestsymptom. I övrigt påträffades inga signifikanta resultat. Nedan diskuteras resultaten utifrån respektive frågeställning.
Frågeställning 1 - Skiljer sig avhoppen åt mellan de två behandlingsgrupperna? Det kunde inte påvisas någon signifikant skillnad för avhopp mellan de två
behandlingarna i denna studie. Behandlingarna förefaller därmed inte påverka utfallsvariabeln olika. Då resultatet inte visar på en signifikant skillnad i antal avhopp mellan
behandlingsgrupperna indikerar det att avhopp inte utgör ett hinder för att använda endera behandlingen i den kliniska vardagen. Tolkningen ska dock ske försiktigt då avsaknad av statistisk signifikans inte nödvändigtvis betyder att det inte finns en skillnad i populationen. Det icke signifikanta resultaten kan bero på exempelvis låg statistisk power, vilket diskuteras närmare under rubriken Data-Utvärderingsvaliditet.
Om det inte finns en skillnad hos populationen kan det tolkas som att texten den
kondenserade gruppen gått miste om varken har en främjande eller hämmande effekt på avhopp. Det kan finnas flera anledningar till detta. Dels kan det bero på hur modulerna är rangordnade, där beteendeaktivering kommer först i behandlingen. I början kan det därmed bli så att patienten genom aktivitetsdagboken fokuserar mer på att lägga till positiva beteenden än själva läsandet, vilket medför att texten inte påverkar avhopp. En annan hypotes är att de som söker sig till iKBT-behandlingar av olika anledningar, som hög utbildning, är vana läsare. Detta skulle kunna medföra att textmängd inte utgör ett problem för gruppen då de är duktiga på att sålla i vad de finner viktigt eller oviktigt för sin egen behandling.
Frågeställning 2 - Modereras effekten av behandlingarna på avhopp av koncentrationssvårigheter, läsförmåga, depression, ångest eller ålder? Variabel - BAI
I denna studie påträffades en signifikant moderationseffekt för ångest. Simple slope analysen visade att deltagare som skattat 1 standardavvikelse lägre på BAI än genomsnittet och tillhör originalgruppen har lägre risk för avhopp än den kondenserade gruppen. Vid högre nivåer på BAI (+1 SD) är avhoppen lägre än i den kondenserade gruppen jämfört med originalgruppen. Simple slope analysen var inte statistiskt signifikant.
Textpreferenser i iKBT kan vara en viktig faktor (Suler & Suler, 2001) och skulle kunna vara en möjlig förklaring till dessa resultat. En hypotes är att deltagarnas ångest påverkar
förmågan att tillgodogöra sig textmaterial. Vernmark och Bjärehed (2013) diskuterar hur det saknas en tydlig skiljelinje mellan information och behandling inom iKBT. Utifrån ett informations kontra behandlings-perspektiv är förmodligen originalbehandlingen mer
informationstät än vad den kondenserade behandlingen är. Att tillgodogöra sig information kan vara svårare med hög ångest än med låg ångest enligt Leigh och Hirsch (2011) och Diamond (2013). Det kondenserade formatet, med mindre information, passar då förmodligen patienter med hög ångest bättre. Att patienter med lägre ångest har en större risk att hoppa av från den kondenserade behandlingen än originalbehandlingen, kan bero på att patienter med lägre ångest kan tillgodogöra sig mer information och får ut en fördjupad förståelse för sin problematik.
En annan förklaring kan vara att ångest påverkar om behandlingen upplevs som för krävande eller för generell. Både en för generell behandling (Fernández-Álvarez et al., 2017) och en för krävande behandling (Andersson et al., 2005) kan vara prediktorer för avhopp. Då ångest gör det svårare att tillgodogöra sig information (Diamond, 2013; Leigh & Hirsch, 2011) bör högre ångest öka ansträngningen som krävs för att tillgodogöra sig behandlingen. Det skulle kunna förklara skillnaden att det är färre avhopp i den kondenserade gruppen än i
originalgruppen vid +1 SD på BAI, vilket kan betyda att originalbehandlingen blir för krävande med högre ångest. Skillnaden mellan grupperna vid -1 SD på BAI kan förklaras av att deltagarna upplever den kondenserade behandlingen som för generell. När deltagaren har lägre ångest kan det vara lättare att tillgodogöra sig behandlingen och det ställs därmed större krav på innehållet i behandlingen. Detta skulle möjligtvis kunna bidra till att den kondenserade behandlingen, som är kortare, upplevs som mer generell än originalbehandlingen vilket leder till att deltagare hoppar av i större omfattning.
Suler och Suler (2001) har som förslag att deltagares läsförmåga och textpreferenser ska undersökas inför iKBT-behandlingar. Möjligen visar detta examensarbetes resultat att
Variabel - Ålder
I studien finns en huvudeffekt påvisad för ålder på avhopp. Med en ökad ålder sjunker risken för avhopp, oberoende av grupptillhörighet. Lägre ålder har i flertal studier visat kunna predicera fler avhopp. Chen et al. (2020) har påvisat att yngre avslutar färre moduler än äldre vid social fobi, Edmonds et al. (2018) visade samma sak vid behandling för ångest och depression och Fuhr et al. (2018) har visat det för depression.
Då iKBT använder datorer som verktyg kan datorkompetens spela roll för avhopp samtidigt som ålder verkar ha en relation till datorkompetens. Crabb et al. (2012) och Richtering et al. (2017) har visat att det eventuellt föreligger en skillnad i datorkompetens mellan yngre och äldre. Crabb et al. har också visat att lägre datorkompetens leder till fler avhopp och Beattie et al., (2009) har visat att datorkompetens utgör en prediktor för att söka sig till iKBT. Detta kan betyda att äldre som söker sig till en iKBT-behandling skiljer sig åt från yngre personer som söker sig till en iKBT-behandling. En hypotes är att äldre och datorkunniga har en högre generell begåvning (IQ) jämfört med äldre och inte datorkunniga. Det skulle kunna medföra att äldre som söker iKBT också har en högre genomsnittlig IQ jämfört med yngre som söker iKBT. IQ skulle därmed kunna vara en möjlig förklaring för skillnaden i avhopp till följd av ålder.
Utifrån tidigare forskning med stöd av resultatet i denna studie dras slutsatsen att ålder predicerar avhopp. Det går dock inte att utesluta störfaktorer till följd av exempelvis
datorkompetens eller IQ. Variabel - MADRS-S
Initiala depressionssymptom mätt med MADRS-S har i denna studie identifierats ha en huvudeffekt på avhopp. Höga initiala nivåer av depressionssymptom har visat på högre nivå av
avhopp, oberoende av grupptillhörighet. Detta står i motsatsförhållande till de resultat Fuhr et al. (2018) fick i sin studie för en iKBT mot depression. Fuhr et al. fann att högre initiala nivåer av depressiva symptom predicerade att patienterna avslutade fler moduler än vid låga
depressionssymptom. Anledningen till att resultaten i denna studie är de omvända från resultaten i Fuhr et al. studie kan bero på definitionen av avhopp. Operationaliseringen i denna studie tog hänsyn till om en deltagare tillfrisknat, vilket Fuhr et al. inte gjorde. Sannolikt har de patienter som tillfrisknat innan de avslutat fem moduler haft låga nivåer av depressionssymptom redan vid förmätning. Dessa personer räknas med andra ord inte som avhoppade i denna studie emedan de gör det i Fuhr et al. studie. Detta kan vara en möjlig förklaring till skillnaden i resultaten.
Utifrån studiens resultat verkar det som att avhopp från iKBT-behandlingar påverkas av depressiva symptomnivåer. Det har även hittats likartade resultat för iKBT-behandlingar mot andra diagnoser än depression (Chen at al., 2020; Hobbs et al., 2017). I denna studie skiljer sig riktningen på hur depression påverkar avhopp vid iKBT vid depression i jämförelse med Fuhr et al. (2018). Då det inte finns någon samstämmighet i vilken riktning depression påverkar avhopp blir det svårt att dra eventuella slutsatser och framtida forskning bör titta fördjupat på frågan. Variabel - Koncentrationssvårigheter
I denna studie identifierades ingen huvudeffekt eller moderationseffekt för koncentrationssvårigheter. Vid litteratursökning påträffades inga studier om hur
koncentrationssvårigheter påverkar avhopp för iKBT-behandlingar vid depression. Däremot har Jardine et al. (2020) visat att upplevelsen av att kunna planera sin behandling bidrar till en ökad följsamhet vid iKBT för depression. Det finns också stöd för att ADHD ökar risken för avhopp
vid iKBT-behandlingar för social fobi (El Alaoui al., 2015). Vidare finns indikationer på att individer med ADHD-symptom har svårt att tillgodogöra sig text (Groen et al., 2019).
I den här studien framkommer inget stöd för att koncentrationssvårigheter påverkar avhopp för iKBT vid depression. En anledning kan vara att ASRS-VI.I som använts för att mäta koncentrationssvårigheter inte lämpar sig väl för ändamålet. En fördjupad diskussion om det finns under rubriken Mätmetoder.
Om koncentrationssvårigheter inte har en påverkan på avhopp kan det tolkas som att behandlingsplattformen är utformad på ett sätt som lämpar sig väl för personer med
koncentrationssvårigheter. Utformningen kan medföra att det är enkelt för personer med koncentrationssvårigheter att ta del av behandlingen på samma sätt som de utan
koncentrationssvårigheter. Det stöd som erbjudits av behandlare kan också ha varit tillräckligt för att avhjälpa problem med koncentrationssvårigheter som skulle kunna leda till avhopp. Det stöd och den feedback som har getts till patienten kan ha varit av sådan art att planering har blivit enklare vilket reducerat avhopp.
Variabel - Läsförmåga
Varken signifikant huvudeffekt eller moderationseffekt påträffades i denna studie för läsförmåga. Vid litteratursökning har inga studier om hur läsförmåga påverkar avhopp för iKBT vid depression hittats. Om iKBT ställer krav på patientens läsförmåga, vilket Vernmark och Bjärehed (2013) påstår, så borde en effekt vara påträffad för läsförmågan. Det är samtidigt möjligt att läsförmågan inte är viktig i relation till avhopp utan enbart till behandlingsutfall. Att resultatet inte är signifikant kan också bero på att DLS använts som mätinstrument för
Om läsförmågan inte har en påverkan på utfallet kan det bero på hur modulerna är rangordnade. De initiala modulerna i form av beteendeaktivering ställer möjligen inte stora krav på läsförmågan och att det därför inte påverkar avhopp.
Metoddiskussion Mätmetoder
Operationalisering Avhopp. Operationaliseringen till denna studie skedde utifrån argumentation om vad som är viktigt att ta hänsyn till vid avhopp. Det första var att ta hänsyn till varför en deltagare hoppade av, vilket O'Keeffe et al. (2019), Eysenbach (2005) och Hilvert- Bruce et al. (2012) argumenterade för. Därmed var utgångspunkten att den som blivit frisk under behandlingens gång inte skulle betraktas som avhoppad. För att operationalisera detta användes förmätning av depressionssymptom för ändamålet. I de fall en patient fått tolv poäng eller lägre på MADRS-S, vilket är subkliniska nivåer av depression, betraktades de inte som avhoppade oavsett antalet avklarade moduler.
I operationalisering togs det även hänsyn till om kärnan av behandlingen var genomförd. Stech et al. (2020) och Ballegooijen et al. (2014) argumenterade för att det var en viktig
komponent att ta hänsyn till vid avhopp. De fem första modulerna ansågs utgöra de centrala delarna av behandlingen och således bedömdes detta vara kärnan. Utifrån det sattes gränsen för att inte ha hoppat av vid fem moduler, alltså, de som inte avslutat fem modeller ansågs vara avhoppade. Detta kan tyckas vara en godtycklig gräns. Det är dock få deltagare som genomför samtliga moduler (Hadjistavropoulos et al., 2020) i en iKBT och operationaliseringen syftade till att vara kliniskt användbar. Utifrån de hänsynstaganden som gjorts bedöms operationaliseringen vara kliniskt användbar och därmed applicerbar i den kliniska vardagen.
Det kan samtidigt finnas fler anledningar till att hoppa av en iKBT (Eysenbach, 2005; O'Keeffe et al., 2019). Andra anledningar än välmående omfattas inte av den framtagna
operationaliseringen vilket är en brist. Möjligen hade också resultaten i studien blivit annorlunda om den mer frekvent förekommande definitionen av avhopp använts, det vill säga att enbart utgå från antalet avslutade moduler. En möjlighet hade varit att använda flertalet olika
operationaliseringar och jämfört resultatet mellan dessa.
Mätinstrument. Instrumenten som användes för måendet inom studien, MADRS-S och BAI anses vara av god reliabilitet och validitet. Däremot är DLS och ASRS-VI.I förmodligen inte reliabla och valida i relation till den undersökta populationen. DLS är normerat utifrån skolungdomar. Populationen som ingår i denna studie har en generellt hög utbildningsnivå, 41,7% har en högskole- eller universitetsutbildning, vilket medför att DLS sannolikt inte är tillräckligt sensitivt för att fånga eventuella skillnader i denna grupp. ASRS-VI.I är utformat som ett brett screeningsverktyg som ska användas som ett första steg i en fullskalig ADHD utredning (Adler et al., 2006). ASRS-VI.I har därmed förmodligen en för hög sensitivitet och en för låg specificitet. Det medför troligen att det blir flertalet falskt positiva träffar. Resultaten som är beroende av DLS och ASRS-VI.I ska därför tolkas försiktigt.
Intern validitet
Intern validitet syftar till hur väl en studie kan utesluta alternativa hypoteser (Kazdin, 2016). Det handlar om att studien är designad på ett sådant sätt som förhindrar störfaktorer att påverka resultatet. Med en god intern validitet går det att dra slutsatsen att eventuella effekter på den beroende variabeln är till följd av den oberoende variabeln. Kazdin (2016) anger att det bästa sättet att få en god intern validitet är att använda en randomiserad design. En randomiserad
design förebygger flertalet hot mot den interna validiteten, såsom selektionsbias. Denna studie har en randomiserad design vilket medför en god intern validitet. Dessutom har iKBT-
behandlingarna i studien standardiserats och är därmed lika för varje deltagare med undantaget för antalet ord, vilket ytterligare bidrar till att stärka den interna validiteten. Det har dock
framkommit att det föreligger en signifikant skillnad i ålder mellan behandlingsgrupperna, vilket har en negativ inverkan på den interna validiteten.
Sammantaget får den interna validiteten ses som god i studien med ett eventuellt undantag för operationaliseringen av avhopp. Till följd av att det inte råder konsensus om en definition av avhopp, operationaliserades avhopp specifikt till denna studie. Operationaliseringen utgör nödvändigtvis inte det bästa sättet att mäta avhopp på och kan därför bli missvisande. Extern validitet
Extern validitet är relaterat till vilken grad resultaten av studien går att generalisera till andra förhållanden än denna studie (Kazdin, 2016). Därmed är det viktigt att reflektera över hur resultaten kan generaliseras till andra patienter och andra behandlingskontexter än de som berörs direkt av studien.
Till studiens urval användes de exkluderings och inkluderingskriterier som tidigare har nämnts, vilka skapade en begränsning inom variationen av deltagare. Begränsningar är samtidigt nödvändiga för studiens genomförande. Flera av dessa kriterier grundar sig dessutom i etiska övervägningar. Detta är något som Postel et al. (2011) och Fernandez et al. (2015) berör då det är en mer rigorös screening till forskningsstudier än vad det är i den kliniska vardagen. Det medför att avhoppen kan skilja sig åt i forskningsrelaterade sammanhang och i den kliniska vardagen då populationerna inte är lika. Rekryteringen av studien skedde genom att patienter blev remitterade
av vårdpersonal eller genom att de själva sökte vård, vilket kan ses som om att studien har en relevant klinisk population. Detta medför att de som har fått tillgång till behandlingen är personer som själva har sökt sig till forskningsprojektet och dessa kan skilja sig ifrån personer som inte deltog i studien. Det kan till exempel röra sig om äldre med sämre datorkompetens som inte lyckats ansöka till studien eller deltagare med en högre vilja att slutföra behandlingen för att få bidra till forskning. Utifrån detta kan resultaten i denna examensuppsats vara svåra att
generalisera till en klinisk vardag och bör tolkas försiktigt då de personliga egenskaperna hos deltagarna i denna studie inte nödvändigtvis speglar de egenskaper en klinisk population har. Det finns även delar som stärker den externa validiteten i studien. Studien har ett brett åldersspann, 18 år - 91 år. Deltagarnas utbildningsnivå reflekterar den generella svenska
populationens utbildningsnivå (Statistiska centralbyrån, 2021). Studiens deltagare består till 75% av kvinnor, samtidigt som viss överrepresentation av kvinnor kan förväntas i den här typen av studie, då Folkhälsomyndigheten (2020) visat på att det är dubbelt så vanligt för kvinnor att bli diagnostiserade med depression. Därav bedöms forskningspopulationens karaktäristika spegla en normal klinisk population.
Data-utvärderingsvaliditet
Data-utvärderingsvaliditet syftar till att utvärdera det stöd som finns för att dra de slutsatser som datan visar (Kazdin, 2016). En viktig del av data-utvärderingsvaliditeten är att bedöma riskerna för typ 1-fel samt typ 2-fel. Typ 1-fel är risken att konkludera att det finns en effekt i populationen när det inte gör det och typ 2-fel är risken att felaktigt dra slutsatsen att det inte finns en effekt i populationen när det i själva verket gör det.
De icke signifikanta resultaten kan bero på att studien har låg statistisk power. I denna studie har deltagarna i de båda grupperna betraktats som avhoppade eller inte avhoppade. Detta medför att det blir få deltagare för varje betingelse. Få deltagare per betingelse medför en minskad power och ökar risken för ett typ 2-fel. Ett större stickprov skulle kunna öka möjligheten att upptäcka eventuella skillnader om de existerar (Field, 2013; Kazdin, 2016).
Den statistiska modellen som användes var en logistisk regressionsmodell. Den användes för analys av samtliga frågeställningar. Då flera analyser har genomförts ökar risken för ett typ 1- fel. Det går att ta hänsyn till detta med flera olika typer av korrektioner av alfa till exempel med en Bonferonikorrektion. Om Bonferonikorrektion ska genomföras behöver bedömas från fall till fall då det inte finns någon standardregel för när korrektionen ska användas (Cabin & Mitchell, 2000). Bedömningen som skett är att studien till följd av sin explorativa ansats inte behövt en korrektion av alfa.
Det bör också bedömas om de signifikanta resultaten i studien är kliniskt relevanta. Att ett resultat är signifikant i en studie är inte samma sak som att det är kliniskt relevant (Kazdin, 2016). Det som avgör om något är kliniskt relevant är om fynden i studien gör någon faktiskt