Der Effekt von datenbasiertem Feedback auf das Therapieergebnis in der stationären Psychotherapie : eine randomisierte kontrollierte Studie

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D E R E F F E K T V O N D A T E N B A S I E R T E M F E E D B A C K A U F D A S T H E R A P I E E R G E B N I S I N D E R S T A T I O N Ä R E N P S Y C H O T H E R A P I E

– E I N E R A N D O M I S I E R T E K O N T R O L L I E R T E S T U D I E –

Dissertation zur Erlangung des

akademischen Grades eines Doktors der Psychologie

vorgelegt von

Dipl. Psych. Benjamin Kraus an der

U n i v e r s i t ä t K o n s t a n z N a t u r w i s s e n s c h a f t l i c h e S e k t i o n

F a c h b e r e i c h P s y c h o l o g i e

T a g d e r m ü n d l i c h e n P r ü f u n g : 2 9 . 1 1 . 2 0 1 7 R e f e r e n t : P r o f . D r . r e r . s o c . T h o m a s E l b e r t

R e f e r e n t i n : P r o f . D r . m e d . D i p l . - P s y c h . I s a S a m m e t

Konstanzer Online-Publikations-System (KOPS) URL: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:352-2-1clcdqast2tov1

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Vielverzweigte Wege können nur beschritten werden, wenn uns Wegbereiter zur Seite stehen.

Mein herzlicher Dank gilt Prof. Dr. med. Dip. Psych. Isa Sammet, die mich mit ihrer Kreativität, Offenheit, Inspiration und Forschungsmotivation tief beeindruckt hat. Ihre Forschung und Praxis integrierende Hal- tung war wegweisend für mich – für meine persönliche und berufliche Entwicklung. Ich verdanke ihr jede erdenkliche hilfreiche Unterstützung und viele anregende Diskussionen, die stets Freude und Neugier in mir weckten. Jede Phase dieser Arbeit wurde von ihr intensiv, professionell und warmherzig begleitet.

Besonders bedanken will ich mich für die Freiheit und Förderung, die sie mir während des gesamten For- schungsprojektes gewährte, was maßgeblich zum Gelingen dieser Arbeit beitrug. Ich bin sehr froh und dankbar, sie kennengelernt zu haben.

Mein besonderer Dank gilt Prof. Dr. rer. soc. Thomas Elbert. Jederzeit unterstützte er mich „väterlich“ bei der Planung, Durchführung und Auswertung der Arbeit. Ich schätzte seine sachkundige, zielgerichtete und erfahrene Herangehensweise außerordentlich. Seine Impulse setzten Zeichen: Durch seine fundier- ten und präzisen Anregungen gelang es, stets wesentliche Schritte voranzukommen. Er gab mir eine sichere Basis. Dankbar anerkennen will ich seine immer sehr angenehme, verlässliche und fördernde Hal- tung. Es waren einfach gute Gespräche mit ihm, auf die ich mich stets freute, weil ich wusste, dass sich eine gehaltvolle Diskussion und ein humorvolles Miteinander nicht ausschließen.

Ich danke ganz herzlich PD Dr. phil. Bernhard Grimmer, einem guten Freund und Chef zugleich. Es tut gut zu wissen, dass es solche Freunde gibt – das braucht nicht mehr Worte.

Vielen Dank an PD Dr. med. Gerhard Dammann, der meine Dissertation in der Psychiatrischen Klinik Mün- sterlingen möglich gemacht hat.

Dankbar anerkennen möchte ich die Projektmitarbeit von Sandra, Michael, Alina, Luca und Flo.

Vielen Dank an die Teams der Station PT2 und PT3 und insbesondere an die Station PT1/5, die meine berufliche Heimat geworden ist.

Lieben Dank an meine Familie, ihre Liebe und Unterstützung in allen Lebenslagen.

Ich danke ganz herzlich meinem Lehranalytiker.

Dankbar bin ich besonders meinen engsten Freunden Hannes, Matthäus, Tobi, Nina, Bernhard, Luca, Preisi, Nora, Tanita, Jerome, Patrick und Jan für ihre Freundschaft und die gemeinsamen sonnigen Mo- mente.

Aus Gründen der leichteren Lesbarkeit wird in dieser Arbeit auf eine geschlechtsspezifische Differenzie- rung wie z.B. Patienten/Innen und Therapeuten/Innen verzichtet. Entsprechende Begriffe gelten im Sinne der Gleichbehandlung für beide Geschlechter.

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APA: American Psychological Association BADO: Basisdokumentation

BIS-15: Impulsivitätsskala BSI: Brief Symptom Inventory BSI-18: Brief Symptom Inventory 18 DF: Datenbasiertes Feedback

EER: Fragebogen zur Erfassung von Emotionserleben und Emotionsregulation GAF: Global Assessment Scale

GCP: Good Clinical Practice GSI: Global Severity Index

HoNOS: Health of the Nation Outcome Scales

ICD-10-GM: Internationale Klassifikation der Krankheiten, 10. Revision, German Modification IG: Interventionsgruppe

IPO-16: Inventar zur Persönlichkeitsorganisation KG: Kontrollgruppe

MZQ: Mentalisierungsfragebogen

NREPP: National Registry of Evidence-based Programs and Practices OPD-II: Operationalisierte Psychodynamische Diagnostik II

OPD-SF: OPD-Strukturfragebogen OQ-45: Outcome Questionnaire 45

OQ®-Analyst: Outcome Questionnaire Psychotherapy Quality Management System PCOMS: Partners of Change Outcome Management System

PKM: Psychiatrische Klinik Münsterlingen

PT1: Station für Psychotherapie im Erwachsenenalter der Psychiatrischen Klinik Münsterlingen

PT2: Station für Psychotherapie von Persönlichkeitsstörungen der Psychiatrischen Klinik Münsterlingen PT3: Station für Psychiatrie und Psychotherapie der Adoleszenz der Psychiatrischen Klinik Münsterlingen RCI: Reliable Change Index

RCT: Randomisierte kontrollierte Studie

RM-ANOVA: Varianzanalyse mit Messwiederholung RSQ: Beziehungsfragebogen

SNS: Synergetic Navigation System

SNS^m: Modifiziertes Synergetic Navigation System SWE: Skala zur Selbstwirksamkeitserwartung T-Feedback: Feedback an den Therapeuten

T+P-Feedback: Feedback an den Therapeuten und Patienten TPB: Therapie-Prozess-Bogen

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Tabelle 1. Kontrollierte Interventionsstudien zu DF mit signifikanten Effekten 13 Tabelle 2. Kontrollierte Interventionsstudien zu DF mit nichtsignifikanten Effekten 16 Tabelle 3. Systemimmanente und nicht-systemimmanente Moderatoren von DF 19 Tabelle 4. Abklärungs-, Therapie- und Abschlussphase der Stationen PT1, PT2 und PT3 der

PKM 27

Tabelle 5. Therapiebausteine der Stationen PT1, PT2 und PT3 der PKM 27 Tabelle 6. Klinische Variablen in der nicht analysierten und analysierten Stichprobe sowie in

der IG und KG 29

Tabelle 7. Demographische Variablen in der nicht analysierten und analysierten Stichprobe

sowie in der IG und KG 30

Tabelle 8. Checkliste für die Selektions- und Analysekriterien der Prozessvariablen anhand

eines Fallbeispiels 36

Tabelle 9. KISIM™-Dokumentation anhand eines Fallbeispiels 38

Tabelle 10. Konzeptionelle und psychometrische Grundlagen der verwendeten

Erhebungsinstrumente 42

Tabelle 11. Messzeitpunkte der Studie 45

Tabelle 12. Zeit- und Gruppeneffekte für den primären Endpunkt 47 Tabelle 13. Mittelwerte, Standardabweichungen, Differenzen und Zeit-Gruppe-

Interaktionseffekte der Prä-Post-Werte des BSI in der IG und KG 48 Tabelle 14. Mittelwerte, Standardabweichungen, Differenzen und Zeit-Gruppe-

Interaktionseffekte der Prä-Post-Follow-up-Werte des BSI-18 in der IG und KG 49 Tabelle 15. Intraindividuelle Veränderungsrate des BSI in der IG und KG 50 Tabelle 16. Zeit- und Gruppeneffekte für die sekundären Endpunkte 50 Tabelle 17. Mittelwerte, Standardabweichungen, Differenzen und Zeit-Gruppe-

Interaktionseffekte der Prä-Post-Werte der sekundären Endpunkte in der IG und KG 52 Tabelle 18. Mittelwerte, Standardabweichungen, Differenzen und Zeit-Gruppe-

Interaktionseffekte der Prä-Post-Werte des BSI in der IG und KG bei Männern und

Frauen 57

Tabelle 19. Akzeptanz von DF der Patienten, Therapeuten und Bezugspflegefachpersonen 58

Tabelle 20. Systemarchitektur des OQ®-Analyst 66

Tabelle 21. Systemarchitektur des PCOMS 67

Tabelle 22. Methodisch-konzeptionelle Unterschiede zwischen SNS^m, OQ®-Analyst und PCOMS 68 Tabelle 23. Deskriptive Statistiken der aktuellen Studie im Vergleich zu Metaanalysen 77 Tabelle 24. Methodische Stärken und Schwächen der vorliegenden Studie 78

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Abbildung 1. Forschungsdesign der Studie 26 Abbildung 2. CONCORT-Flussdiagramm für ein- und ausgeschlossene Patienten 28 Abbildung 3. Zeitreihendiagramme der Prozessvariablen anhand eines Fallbeispiels 33

Abbildung 4. Interventionen in der IG 39

Abbildung 5. Interventionen in der KG 40

Abbildung 6. Prä-Post-Veränderungen des BSI in der IG und KG 48

Abbildung 7. Prä-Post-Follow-up-Veränderungen des BSI-18 in der IG und KG 49 Abbildung 8. Prozentualer Anteil der Patienten in der IG und KG, die sich hinsichtlich CGI sehr

stark, stark oder etwas verbesserten, nicht veränderten oder etwas verschlechterten 55 Abbildung 9. Prä-Post-Veränderungen im BSI in der IG und KG bei Männern und Frauen 57 Abbildung 10. Das OQ®-Analyst: Schematische Darstellung eines Patientenverlaufes 66

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1 Z u s a m m e n fa s s u n g 6

2 T h e o re tis c h e r H in te rg ru n d 8

2 .1 P sy c h o th e ra p ie fo rsc h u n g : E in e S ta n d o rtb e stim m u n g 8 2 .2 D a te n b a sie rte s F e e d b a c k : E in O p tim ie ru n g sa n sa tz in d e r P sy c h o th e ra p ie ? 8 2 .3 E m p irisc h e E v id e n z v o n d a te n b a sie rte m F e e d b a c k 1 0 2 .3 .1 W irk s a m k e it v o n d a te n b a s ie rte m F e e d b a c k 1 0 2 .3 .2 M e d ia tio n se ffe k te v o n d a te n b a sie rte m F e e d b a c k 1 8 2 .3 .3 M o d e ra tio n se ffe k te v o n d a te n b a sie rte m F e e d b a c k 1 8

2 .3 .4 D isk u ssio n d e r B e fu n d e 2 0

2 .4 F ra g e ste llu n g 2 3

2 .5 H y p o th e se n 2 4

3 M e th o d e n 2 5

3 .1 E th ik 2 5

3 .2 F o rsc h u n g sd e sig n 2 5

3 .3 P ro b a n d e n 2 6

3 .4 In te rv e n tio n 3 1

3 .4 .1 In te rv e n tio n e n in d e r In te rv e n tio n sg ru p p e 3 1 3 .4 .1 .1 D a s S y n e rg e tic N a v ig a tio n S y ste m 3 1

3 .4 .1 .2 D a te n a sse ssm e n t 3 3

3 .4 .1 .3 D a te n e v a lu a tio n 3 4

3 .4 .1 .4 D a te n fe e d b a c k 3 7

3 .4 .1 .5 Z e itlic h e A b fo lg e d e r In te rv e n tio n e n 3 9 3 .4 .2 In te rv e n tio n e n in d e r K o n tro llg ru p p e 3 9

3 .4 .3 F id e litä t d e r In te rv e n tio n 4 0

3 .5 E rh e b u n g sin stru m e n te 4 1

3 .6 D a te n a n a ly se 4 5

4 R e s u lta te 4 7

4 .1 P rim ä re r E n d p u n k t 4 7

4 .2 S e k u n d ä re E n d p u n k te 5 0

4 .3 E x p lo ra tiv e A n a ly se n 5 6

5 D is k u s s io n 5 9

5 .1 Z u sa m m e n fa ssu n g d e r R e su lta te 5 9

5 .2 D isk u ssio n d e r R e su lta te 5 9

5 .2 .1 P rim ä re r E n d p u n k t u n d se k u n d ä re E n d p u n k te 5 9

5 .2 .1 .1 E in b e ttu n g in d ie L ite ra tu r 5 9

5 .2 .1 .2 In te rp re ta tio n d e r B e fu n d e 6 0

5 .2 .2 E x p lo ra tiv e A n a ly se n 6 8

5 .3 M e th o d e n k ritik 7 2

5 .4 A u sb lic k 7 9

6 L ite ra tu rv e rz e ic h n is 8 0

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1 Z u s a m m e n fa s s u n g

Theoretischer Hintergrund: Zum breiten Spektrum psychotherapeutischer Interventionen gehört datenbasiertes Feedback. Datenbasiertes Feedback umfasst drei Schritte: (1) im Psychotherapieverlauf werden spezifische Prozessdaten anhand von standardisierten Skalen aus Patientensicht erhoben (Datenas- sessment); (2) die erhobenen Prozessdaten werden in gewissen Zeitabständen evaluiert (Datenevaluati- on); (3) die analysierten Prozessdaten werden anschließend an den Therapeuten und / oder Patienten zurückgemeldet (Datenfeedback). In der klinischen Praxis wird datenbasiertes Feedback durch computerisierte Feedbacksysteme operationalisiert, die sich inzwischen in der ambulanten Psychotherapie als evidenzbasiert erwiesen haben (Castonguay, Barkham, Lutz, & McAleavey, 2013). Diskutiert wird ein flä- chendeckender Routineeinsatz in der ambulanten psychotherapeutischen Versorgung (Norcross &

Wampold, 2011). Trotz erkennbaren Fortschritten in der Evidenzbasierung von datenbasiertem Feedback sind substanzielle Forschungslücken in der Feedbackforschung erkennbar: Bislang ungeklärt ist, ob die Effekte (1) auch für die stationäre Psychotherapie gelten, (2) zeitlich stabil sind, (3) sich auf bislang nicht untersuchte Zielkriterien beziehen und (4) auch vorliegen, wenn Behandlungsdosis kontrolliert wird. Das zentrale Ziel der vorliegenden Studie ist, diese Forschungslücken zu beleuchten: Es soll anhand einer randomisierten kontrollierten Studie im Prä-Post-Follow-up-Vergleich systematisch untersucht werden, ob in der stationären Psychotherapie durch datenbasiertes Feedback überlegene Therapieergebnisse erreicht werden können, wenn die Behandlungsdosis kontrolliert wird.

Methoden: Die vorliegende Studie wurde von Dezember 2012 bis Oktober 2015 in der Psychiatrischen Klinik Münsterlingen in der Schweiz durchgeführt. Eingeschlossen wurden stationäre Psychotherapiepa- tienten, die über 18 Jahre waren und über ausreichende Deutschkenntnisse verfügten. Ausschlusskrite- rien waren schwere Krisen, eigen- oder fremdaggressives Verhalten, das Vorliegen einer Psychose oder einer Intelligenzstörung und die Teilnahme an einer anderen wissenschaftlichen Studie. 156 Patienten wurden blockrandomisiert einer Interventionsgruppe oder einer Kontrollgruppe zugeordnet. Patienten der Interventionsgruppe erhielten datenbasiertes Feedback: Sie gaben mit Hilfe des Synergetic Navigati- on System (SNS; Aas & Schiepek, 2015) täglich Auskunft über (1) die therapeutische Veränderung, (2) die Beziehung zum Behandlungsteam, (3) die Beziehung zu Mitpatienten und (4) das Erleben von Affekten.

Die Prozessdaten wurden drei Mal im Behandlungsverlauf evaluiert und an den Patienten und das Be- handlungsteam zurückgemeldet. Es wurde eine aktive Kontrollgruppe konzipiert, die eine äquivalente Behandlungsdosis erhielt. Als primärer Endpunkt diente die Verbesserung der Symptomatik. Sekundäre Endpunkte beinhalteten die Verbesserung hinsichtlich (1) Funktionsniveau (2) Selbstwirksamkeitserwar- tung und (3) psychische Struktur. Im Weiteren wurde die Akzeptanz von datenbasiertem Feedback der Patienten und des Personals erhoben. Der Prä-Post-Datensatz des primären Endpunktes umfasste insgesamt 111 Patienten (Interventionsgruppe: n = 60, Kontrollgruppe: n = 51) sowie der Prä-Post-Follow-up-

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Datensatz insgesamt 69 Patienten (Interventionsgruppe: n = 34, Kontrollgruppe: n = 35). Der Follow-up- Zeitraum betrug im Mittel 289.91 Tage nach Therapieende (SD = 154.15, Spannweite = 32–614).

Resultate: Es ergaben sich keine signifikanten Unterschiede zugunsten der Interventionsgruppe hinsichtlich des primären Endpunktes (Prä-Post-Verbesserung: F(1, 109) = 0.07, p = .79, d = –0.05; Quote an intra- individueller Veränderung: χ²(3, 111) = 1.21, p = .75, d = 0.21; Prä-Post-Follow-up-Verbesserung: F(2, 134)

= 0.15, p = .86, d = –0.04). Für keinen der sekundären Endpunkte zeigten sich signifikante Unterschiede zwischen IG und KG. Explorative Analysen ergaben im Prä-Post-Vergleich des primären Endpunktes einen signifikanten, großen Moderationseffekt für die Variable Geschlecht (F(1, 107) = 4.04, p < .05, ηp2 = 0.36).

Männer profitierten mehr von der IG, Frauen mehr von der KG. Die Akzeptanz von DF der Patienten und des Personals lag insgesamt im moderaten Bereich.

Schlussfolgerungen: Datenbasiertes Feedback erzielte in der vorliegenden Studie keine verbesserte The- rapieergebnisse gegenüber einer dosiskontrollierten Kontrollgruppe. Der fehlende Effektnachweis könn- te aufgrund von Einschränkungen in der Akzeptanz sowie in der Fidelität von datenbasiertem Feedback zustande gekommen sein. Die Studie lieferte Hinweise darauf, dass Männer mehr von datenbasiertem Feedback profitieren könnten als Frauen. Diese Befunde verdeutlichen die Notwendigkeit weiterer Stu- dien, die den Transfer von datenbasiertem Feedback auf den Bereich der stationären Psychotherapie adressieren und Optimierungsmöglichkeiten hinsichtlich der Akzeptanz und der Personalisierung von datenbasiertem Feedback beleuchten.

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2 T h e o re tis c h e r H in te rg ru n d

2 .1 P s y c h o th e ra p ie fo rs c h u n g : E in e S ta n d o rtb e s tim m u n g

Eine Vielzahl von Metaanalysen haben ergeben, dass Psychotherapie über eine große Spannweite an Störungsbildern und therapeutische Ausrichtungen hinweg signifikante und zeitlich stabile Effekte ge- genüber Warteliste- und Placebobedingungen erreicht (Lambert, 2013; Wampold & Imel, 2015). Huhn et al. (2014) folgern in ihrem systematischen Review auf Basis von 61 Metaanalysen, dass Psychotherapie eine mittlere Effektstärke von d = 0.50 gegenüber Placebo-Behandlungen erzielt. Dass diese Befundlage im Weiteren auf den stationären psychotherapeutischen Bereich übertragbar ist, belegen Metaanalysen zur Effektivität der stationären Psychotherapie (Liebherz & Rabung, 2013, 2014) sowie der stationären psychosomatischen Rehabilitation (Steffanowski, Löschmann, Schmidt, Wittmann, & Nübling, 2007). Trotz dieser Befundlage erreicht Psychotherapie nicht alle Patienten. Dies zeigen die widersprüchlichen Ergeb- nisse aus experimentell-kontrollierten Studienbedingungen und naturalistischen Alltagsbedingungen in der psychotherapeutischen Routineversorgung. Hansen, Lambert, and Forman (2002) stellen in ihrem Review fest: In randomisierten kontrollierten Studien (RCT) verbessern sich durchschnittlich 67% der Pa- tienten im Verlauf der Psychotherapie, in der klinischen Praxis jedoch nur 34%. Folglich fallen die Effekt- stärken von Studien in naturalistischen Alltagsbedingungen teils deutlich geringer aus als in RCT´s (Barkham et al., 2008; Hansen & Lambert, 2003; van der Lem, van der Wee, van Veen, & Zitman, 2012). Im Weiteren sind negative Therapieentwicklungen signifikante Größen in der Psychotherapie. In der ambulanten und stationären Psychotherapie von Erwachsenen verschlechtern sich 5-10% der Patienten (Lambert, 2013; Lambert & Ogles, 2004; Mohr, 1995; Reuter, Bengel, & Scheidt, 2014). Bei Minderjährigen sind dies sogar 15-25% (Warren, Nelson, Mondragon, Baldwin, & Burlingame, 2010). Besonders problema- tisch sind Therapieabbrüche, die im ambulanten Bereich bei 20-60% der Patienten (Barrett, Chua, Crits- Christoph, Gibbons, & Thompson, 2008; Kazdin, 1996; Swift & Greenberg, 2012; Wierzbicki & Pekarik, 1993) sowie im stationären Bereich bei 8-16% der Patienten auftreten (Barghaan, Lang, Lotz-Rambaldi, Koch, & Schulz, 2005; Lang, Koch, & Schulz, 2006; Ruff & Werner, 1988; H. Schulz, Lang, Barghaan, & Koch, 2015; Zwerenz, Knickenberg, & Beutel, 2008). Patienten, die ihre Therapie vorzeitig beenden, sind häufig noch stark symptomatisch belastet (Barrett et al., 2008) und verschlechtern sich weiter (Reis & Brown, 1999).

2 .2 D a te n b a s ie rte s F e e d b a c k : E in O p tim ie ru n g s a n s a tz in d e r P s y c h o th e ra p ie ?

In der Reduktion negativer Therapieergebnisse liegt ein bedeutsames wissenschaftliches, klinisches wie ökonomisches Optimierungsfeld, das aufgrund des stetig wachsenden institutionellen Kostendrucks und Forderungen nach Wirksamkeitsnachweisen und Professionalisierung klinisch-psychotherapeutischer Interventionen zunehmend an Relevanz gewinnt. Ein evidenzbasierter Optimierungsansatz der Psycho-

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therapie ist datenbasiertes Feedback^a (DF; Castonguay et al., 2013). DF umfasst die Analyse des fortlau- fenden Psychotherapieprozesses eines Patienten unter klinischen Alltagsbedingungen. Die methodische Grundlage besteht aus drei Schritten:

(1) Datenassessment: Im Psychotherapieverlauf werden aus Patientensicht fortlaufend Prozessdaten (z.B.

die therapeutische Beziehung) anhand von standardisierten Skalen erhoben.

(2) Datenevaluation: Die erhobenen Prozessdaten werden in gewissen Zeitabständen evaluiert, dies kann computerisiert oder manuell durch den Therapeuten erfolgen. Hierbei wird überprüft, ob die Psychotherapie des jeweiligen Patienten zu einem spezifischen Zeitpunkt wünschenswert verläuft oder nicht (Boswell, Kraus, Miller, & Lambert, 2015).

(3) Datenfeedback: Die evaluierten Prozessdaten werden anschließend an den Therapeuten und / oder Patienten zurückgemeldet. Durch ein solches Datenfeedback wird die Möglichkeit geschaffen, dass therapeutische Fehlentwicklungen im Hier und Jetzt erkannt und korrigierende Behandlungsschritte eingeleitet werden können (Duncan & Reese, 2015).

Die Akkumulation und Rückmeldung von Verlaufsdaten bildet die Grundlage für vielfältige praktische und wissenschaftliche Anwendungsfelder: DF dient in erster Linie als therapeutische Intervention. Dar- überhinaus wird es eingesetzt, um (1) Fallsupervisionen durchzuführen (Grossl, Reese, Norsworthy, &

Hopkins, 2014; Swift et al., 2015), (2) Qualitätssicherung, -management und -benchmarking zu implemen- tieren (Barkham, Mellor-Clark, & Stiles, 2015; Boswell, Kraus, Castonguay, & Youn, 2015) und (3) Prozess- Outcome-Forschung zu betreiben (Comer & Kendal, 2013; Kazdin, 2014). Überdies dient DF als konzeptu- elle und infrastrukturelle Brücke zwischen Wissenschaft und klinischer Praxis: DF schafft die Grundlagen für mehr Praxis-orientierte Forschung (Castonguay & Muran, 2015), Praxis-basierte Evidenz (Barkham et al., 2015) und Praxis-basierte Netzwerke (Castonguay, Youn, Xiao, Muran, & Barber, 2015). Vor diesem Hintergrund erfüllt es alle Anforderungen für das Scientist-Practitioner-Modell (Stricker & Trierweiler, 2006).

Die Forschungslinie zu DF gilt im aktuellen wissenschaftlichen Diskurs als bedeutendster Vorstoß in der Psychotherapieforschung der letzten 25 Jahre (Wampold, 2015). Rasch anwachsende Publikationszahlen dokumentieren das wissenschaftliche, gesundheitsökonomische und politische Gewicht (Miller, Hubble, Chow, & Seidel, 2015; Muran & Lutz, 2015). Flankiert wird diese Entwicklung durch Special Issues, die un- längst in Fachzeitschriften wie Psychotherapy und Psychotherapy Research erschienen sind. International beschäftigen sich indes verschiedene Arbeitsgruppen mit der Erforschung von DF, so in Australien (z.B.

a DF ist abzugrenzen von Assessments, die im Therapieverlauf einmal stattfinden. Die Frequenz des Datenassessments, der Da- tenevaluation und des Datenfeedbacks kann variieren. Synonym werden Termini wie Outcome Management, Routine Outco- me Monitoring, Progress Monitoring, Client Feedback, Patient Feedback, Treatment Feedback, Progress Feedback, Computer- based Feedback, Routine Feedback, Electronic Feedback oder Feedback-informed Treatment verwendet.

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Dyer, Hooke, & Page, 2014b), Deutschland (z.B. Lutz et al., 2015), Holland (z.B. De Jong et al., 2014), Irland (z.B. Murphy, Rashleigh, & Timulak, 2012), Norwegen (z.B. Amble, Gude, Stubdal, Andersen, & Wampold, 2014), Schweden (z.B. Holmqvist, Philips, & Barkham, 2015), Großbritannien (z.B. Barkham et al., 2015) und den USA (z.B. Slone, Reese, Mathews-Duvall, & Kodet, 2015). Im Zuge der Verbreitung von DF sind weg- weisende Kooperationen mit Kostenträgern (Strauss et al., 2015) sowie nationale und internationale politische Initiativen entstanden (Clark et al., 2009; Devlin & Appleby, 2010; Emmelkamp et al., 2014).

In der klinischen Versorgungspraxis wird DF durch computerisierte Feedbacksysteme operationalisiert. Es sind eine Reihe solcher Systeme konzipiert worden, die sich jedoch hinsichtlich ihrer theoretischen Mo- dellannahmen und Systemarchitektur mitunter grundlegend unterscheiden. Publikationen liegen dem Autor für insgesamt 17 Feedbacksysteme vor und beziehen sich auf: (1) das A Collaborative Outcomes Resource Network (ACORN; Brown, Simon, Cameron, & Minami, 2015), (2) das ASIST (Elliot, Brown, Miller, &

Duncan, 2007), (3) das Counseling Center Assessment of Psychological Symptoms (CCAPS; Youn et al., 2015), (4) das Community Clinican Feedback System (CCFS; Connolly Gibbons et al., 2015), (5) das Contex- tualized Feedback Intervention and Training (CFIT; Bickman, 2008), (6) das Contextualized Feedback Sys- tem (CFS; Bickman, Athay, & Riemer, 2010) (7) das Celest Health System for Mental Health and College Counceling Settings (CHS-MH; Kopta, Owen, & Budge, 2015), (8) das COMPASS (Howard, Moras, Brill, Martinovich, & Lutz, 1996; Sperry, Brill, Howard, & Grissom, 1996), (9) das Clinical Outcomes in Routine Evaluation System (CORE; Barkham et al., 2015), (10) das DIALOG (Priebe et al., 2007), (11) das EQUAL-TREAT (Kordy et al., 1999), (12) das Outcome Questionnaire Psychotherapy Quality Management System (OQ®- Analyst; Lambert, 2015), (13) das Partners of Change Outcome Management System (PCOMS; Duncan &

Reese, 2015), (14) das Synergetic Navigation System (SNS; Aas & Schiepek, 2015), (15) das Systemic Therapy Inventory of Change (STIC; Pinsof et al., 2009), (16) das Treatment Outcome Package (TOP; Boswell, Kraus, Castonguay, et al., 2015) und (17) das WEB-AKQUASI (Kordy, Hannöver, & Richard, 2001).

Im Rahmen des folgenden Kapitels wird zunächst auf die empirische Befundlage hinsichtlich der aufge- zeigten Feedbacksysteme eingegangen, anschließend werden die Forschungsbefunde zu Mediatoren und Moderatoren von DF dargelegt und zuletzt werden die Ergebnisse zusammenfassend methodenkri- tisch diskutiert.

2 .3 E m p iris c h e E v id e n z v o n d a te n b a s ie rte m F e e d b a c k 2 .3 .1 W ir k s a m k e it v o n d a te n b a s ie rte m F e e d b a c k

Bislang wurden fünf Metaanalysen und drei Überblicksarbeiten zu den Effekten von DF in der Psychothe- rapie publiziert. Eine umfangreiche Metaanalyse wurde von Knaup, Koesters, Schoefer, Becker, and Puschner (2009) vorgelegt: Sie erzielten für DF auf Basis von zwölf kontrollierten Studien (n = 4540) einen signifikanten, sehr kleinen Effekt von d = 0.10 auf verschiedene Maße der Symptomatik. Dieser Effekt war

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im Follow-up nach 3–12 Monaten nicht mehr nachweisbar (d = –0.06). Kendrick et al. (2014) wiesen in ihrer Metaanalyse unter Einschluss von 12 Studien (n = 3696) keine signifikanten Effekte für DF nach, hingegen zeigte sich ein signifikanter, kleiner Effekt für sogenannte Not-on-Track-Patienten^a (d = 0.22). Dies sind Patienten, die auf Grundlage der Eingangs- und Prozessmessung ein hohes Risiko für ein negatives Therapieergebnis aufweisen. Es liegen insgesamt zwei Metaanalysen zu Effekten für das Feedbacksystem OQ®-Analyst vor: In der ersten Arbeit schlossen Lambert et al. (2003) drei RCT´s (n = 2605) mit ein. Für Not-on-Track-Patienten ergab sich eine kleine Effektstärke zugunsten der Interventionsgruppe (d = 0.39).

In einer weiteren Metaanalyse wiesen Shimokawa, Lambert, and Smart (2010) auf Grundlage von sechs RCT´s (n = 6151) für das OQ®-Analyst ebenfalls einen signifikanten, kleinen Effekt für Not-on-Track- Patienten nach (r = .25). Weiterhin unterzogen Lambert and Shimokawa (2011) das Feedbacksystem PCOMS einer metaanalytischen Untersuchung: Sie ermittelten auf Grundlage von drei RCT´s (n = 558) einen signifikanten, kleinen Effekt für das gesamte Patientenkollektiv (r = .23). Krägeloh, Czuba, Billington, Kersten, and Siegert (2015) zeigten in einer umfassenden Überblicksarbeit, dass 17 von insgesamt 25 eingeschlossene kontrollierte Studien signifikante Effekte für DF erzielten. Davidson, Perry, and Bell (2015) analysierten in einer Überblicksarbeit zehn RCT´s und schlussfolgerten, dass DF signifikante Effekte für Not-on-Track-Patienten erzielen kann. Aus einer weiteren Überblicksarbeit von Gondek, Edbrooke-Childs, Fink, Deighton, and Wolpert (2016) geht hervor, dass DF in 15 von insgesamt 27 RCT´s zu überlegenen Therapieergebnissen führte. Acht von elf Studien erreichten additive Effekte für Not-on- Track-Patienten.

Es ist eine Tendenz ansteigender Publikationszahlen im Bereich der Feedbackforschung zu verzeichnen.

Im Zeitraum von Januar 2012 bis Januar 2016 sind insgesamt 15 kontrollierte Originalarbeiten zur Wirk- samkeit von DF in verschiedenen psychotherapeutischen Settings publiziert worden, die in den aufge- zeigten Metaanalysen oder Überblicksarbeiten nicht oder partiell berücksichtigt wurden. Bislang fehlen großangelegte Studien, die das breite Feld der Feedbackforschung suffizient abbilden. Vor diesem Hin- tergrund wurde vom Autor eine Literaturanalyse durchgeführt, in der 34 kontrollierte Originalarbeiten zur Wirksamkeit von DF einbezogen wurden, die bis Januar 2016 in Peer-reviewed Journalen erschienen sind. Ein systematisches Review ist in Vorbereitung (Kraus, Sammet, Grimmer, Dammann, & Rabung, in Vorbereitung). Im Rahmen dieser Arbeit wurden alle eingeschlossen Originalarbeiten systematisch hinsichtlich (1) Studiensetting, (2) Probandenanzahl, (3) Patientenvariablen, (4) Studiendesign (5) Feedbacksy- stem, (6) Datenassessment, (7) Datenfeedback, (8) Ergebnismaßen und (9) Effekten von DF verglichen (siehe Tabelle 1 und Tabelle 2).

Im Ergebnis zeigten 26 der 34 eingeschlossenen Studien statistisch signifikante, kleine bis mittlere Effekte für das gesamte Patientenkollektiv oder für Not-on-Track-Patienten auf mindestens eines der Ergebnis-

a In Kapitel 5.2.1.2 werden die wissenschaftlichen Grundlagen detailliert vorgestellt.

(14)

maße Symptomatik, Funktionsniveau oder Lebensqualität (Amble et al., 2014; Anker, Duncan, & Sparks, 2009; Berking, Orth, & Lutz, 2006; Bickman, Kelley, Breda, de Andrade, & Riemer, 2011; Brodey et al., 2005;

Connolly Gibbons et al., 2015; Crits-Christoph et al., 2012; De Jong et al., 2014; Dyer et al., 2014b; Harmon et al., 2007; Hawkins, Lambert, Vermeersch, Slade, & Tuttle, 2004; Lambert, Whipple, Smart, Vermeersch, &

Nielsen, 2001; Lambert et al., 2002; Newnham, Hooke, & Page, 2010; Priebe et al., 2007; Probst et al., 2013;

Reese, Norsworthy, & Rowlands, 2009a, 2009b; Reese, Toland, Slone, & Norsworthy, 2010; Schmidt et al., 2006; Schuman, Slone, Reese, & Duncan, 2014; Simon et al., 2013; Simon, Lambert, Harris, Busath, &

Vazquez, 2012; K. Slade, Lambert, Harmon, Smart, & Bailey, 2008; Slone et al., 2015; Whipple et al., 2003).

In insgesamt acht Studien wurde hingegen kein signifikanter Effekt für DF nachgewiesen (Davies, Burlingame, Johnson, Gleave, & Barlow, 2008; De Jong, van Sluis, Nugter, Heiser, & Spinhoven, 2012;

Hansson, Rundberg, Österling, Öjehagen, & Berglund, 2013; Lutz, Böhnke, Köck, & Bittermann, 2011;

Murphy et al., 2012; Puschner, Schöfer, Knaup, & Becker, 2009; Rise, Eriksen, Grimstad, & Steinsbekk, 2012;

M. Slade et al., 2006).

Etwas schwächer fiel das Ergebnis aus, wenn ausschließlich die Effekte für DF auf das gesamte Patienten- kollektiv betrachtet wurden: Hier zeigten nur 19 von 34 Studien statistisch signifikante, kleine bis mittlere Effekte für DF auf mindestens eines der Ergebnismaße Symptomatik, Funktionsniveau oder Lebensquali- tät (Amble et al., 2014; Anker et al., 2009; Berking et al., 2006; Bickman et al., 2011; Brodey et al., 2005;

Connolly Gibbons et al., 2015; De Jong et al., 2014; Harmon et al., 2007; Hawkins et al., 2004; Lambert et al., 2002; Priebe et al., 2007; Reese et al., 2009a, 2009b; Reese et al., 2010; Schmidt et al., 2006; Schuman et al., 2014; Simon et al., 2013; K. Slade et al., 2008; Slone et al., 2015). In insgesamt 15 Studien wurde keine Signifikanz erreicht (Crits-Christoph et al., 2012; Davies et al., 2008; De Jong et al., 2012; Dyer et al., 2014b;

Hansson et al., 2013; Lambert et al., 2001; Lutz et al., 2011; Murphy et al., 2012; Newnham et al., 2010;

Probst et al., 2013; Puschner et al., 2009; Rise et al., 2012; Simon et al., 2012; M. Slade et al., 2006; Whipple et al., 2003).

Ein unterrepräsentiertes Studienfeld ist bislang der Bereich der stationären Psychotherapie, der ein fester Bestandteil der Behandlungskette psychisch kranker Menschen im deutschsprachigen Raum darstellt.

Hier sind bislang nur sechs Arbeiten publiziert worden. Insgesamt fünf Studien zeigten statistisch signifikante, kleine bis mittlere Effekte für das gesamte Patientenkollektiv oder für Not-on-Track-Patienten auf mindestens eines der Ergebnismaße Symptomatik, Funktionsniveau oder Lebensqualität (Berking et al., 2006; Dyer et al., 2014b; Newnham et al., 2010; Probst et al., 2013; Simon et al., 2013). Eine Studie verfehl- te Signifikanz (Puschner et al., 2009). Wurden ausschließlich die Effekte auf das gesamte Patientenkollek- tiv betrachtet, so kamen vier Studien zu nichtsignifikanten Ergebnissen (Dyer et al., 2014b; Newnham et al., 2010; Probst et al., 2013; Puschner et al., 2009), während zwei Untersuchungen signifikante, kleine bis mittlere Effekte von DF nachwiesen (Berking et al., 2006; Simon et al., 2013).

(15)

Tabelle 1. Kontrollierte Interventionsstudien zu DF mit signifikanten Effekten

Autoren Setting n Patienten Design System Datenassessment Datenfeedback Ergebnismaß Effekt für DF Amble et al.

(2014)

Stationäre &

ambulante PT (NO)

321 M (SD) = 35.8 (11.7) weiblich: 68%

Diagnosen: F1, F3–F6, F9

RCT: DF versus AKG

OQ®- Analyst

Wöchentlich mit OQ-45

Wöchentlich an Therapeut und Patient

OQ-45 Prä-Post-Effekt für das gesamte Patien- tenkollektiv: p < .05, d = 0.32

Anker et al.

(2009)

Paartherapie (NO)

906 M (SD) = 37.8 (8.5) weiblich: k.A.

Diagnosen: k.A.

RCT: DF versus AKG

PCOMS Wöchentlich mit ORS und SRS

ORS Prä-Post-Effekt für das gesamte Patien- tenkollektiv: p < .05, d = 0.5

Berking et al.

(2006)

Stationäre PT (DE)

118 M (SD) = 49.4 (8.6) weiblich: 62%

Diagnosen: F3, F4

RCT: DF versus AKG

k.A. 1. Tag, 3. Tag, dann wöchentlich mit FEP

Wöchentlich an Therapeut

FEP, VEV, CGI Prä-Post-Effekt für das gesamte Patien- tenkollektiv: p < .05, 0.47< d < 0.50

Bickman et al.

(2011)

Ambulante PT (USA)

340 M (SD) ≤18 (k.A.) weiblich: 49%

Diagnosen: k. A.

RCT: DF versus AKG

CFS Wöchentlich mit SFSS

SFSS Prä-Post-Effekt für das gesamte Patien- tenkollektiv: p < .01

Brodey et al.

(2005)

Ambulante PT (USA)

1374 M (SD) = k.A.

weiblich: 73%

Diagnosen: F3, F4

RCT: DF versus TAU

k.A. Zwei Mal mit SCL-11 Zwei Mal an The- rapeut

SCL-11 Prä-Post-Effekt für das gesamte Patien- tenkollektiv: p < .05

Connolly Gibbons et al.

(2015)

Ambulante PT (USA)

100 M (SD) = 39.8 (12.2) weiblich: 71%

Diagnosen: F3

RCT: DF versus AKG

CCFS Wöchentlich mit BASIS-24 und CCFQ

BASIS-24 Prä-Post-Effekt für das gesamte Patien- tenkollektiv: p < .05, d = 0.50

Crits-Christoph et al. (2012)

Ambulante PT (USA)

304 M (SD) ≥ 18 (k.A.) weiblich: 44%

Diagnosen: F1

NRS: DF versus AKG

OQ®- Analyst

Wöchentlich mit OQ-45 und ASC

OQ-45 Drogen Alkohol

Prä-Post-Effekt für Not-on-Track- Patienten (Alkohol): p < .05, d = 0.26

Anmerkungen. DF = Datenbasiertes Feedback, PT = Psychotherapie, NO = Norwegen, RCT = Randomisierte kontrollierte Studie, AKG = Aktive Kontrollgruppe, OQ®-Analyst = Outcome Questionnaire Psychotherapy Quality Management System, OQ-45 = Outcome Questionnaire 45 (Lambert et al., 2013), PCOMS = Partners of Change Outcome Management System, ORS = Out- come Rating Scale (Miller & Duncan, 2000), SRS = Session Rating Scale (Duncan et al., 2003), DE = Deutschland, FEP = Fragebogen zur Evaluation von Psychotherapieverläufen (Lutz et al., 2009), VEV = Veränderungsfragebogen des Erlebens und Verhaltens (Ziehlke & Kopf-Mehnert, 1978), CGI = Clinical Global Impression (Guy, 2000), USA = Vereinigte Staaten von Amerika, CFS = Contex- tualized Feedback System, SFSS = Symptoms and Functioning Severity Scale (Bickman et al., 2010; Bickman, Riemer, & Lambert, 2007), TAU = Psychotherapeutische Standardbehandlung, SCL-11

= Symptom Checklist 11 (Brodey et al., 2005), CCFS = Community Clinician Feedback System, BASIS-24 = Revised Behavior and Symptom Identification Scale (Eisen, Normand, Belanger, Spiro, &

Esch, 2004), CCFQ = Community Clinician Feedback Questionnaire (Connolly Gibbons et al., 2015), ASC = Assessment of Signal Cases (Lambert et al., 2007).

(16)

Tabelle 1. Kontrollierte Interventionsstudien zu DF mit signifikanten Effekten – Fortsetzung

Autoren Setting n Patienten Design System Datenassessment Datenfeedback Ergebnismaß Effekt für DF De Jong et al. (2014) Ambulante

PT (NL)

604 M (SD) = 38.2 (12.0) weiblich: 65%

Diagnosen: F3, F4, F6

RCT: DF versus AKG

OQ®- Analyst

OQ-45 Prä-Post-Effekt für das gesamte Patien- tenkollektiv: p < .05, d = 0.20

Prä-Post-Effekt für Not-on-Track- Patienten: p < .05

Dyer et al. (2014b) Teilstationäre

& stationäre PT (AU)

845 M (SD) = 39.3 (k.A.) weiblich: 60%

Diagnosen: F1–F4, F6

NRS: DF versus AKG

k.A. Täglich mit WHO-5 und DI-5

Zwei Mal an The- rapeut und Pati- ent

WHO-5, DI-5, DASS21, HoNOS

Prä-Post-Effekt für Not-on-Track- Patienten (DI-5): p < .05

Harmon et al. (2007) Ambulante PT (USA)

2819 M (SD) = 22.7 (3.7) weiblich: 64%

Diagnosen: F3–F5

RCT: DF versus AKG

OQ®- Analyst

OQ-45 Prä-Post-Effekt für das gesamte Patien- tenkollektiv und Not-on-Track- Patienten: p < .05

Hawkins et al. (2004) Ambulante PT (USA)

201 M (SD) = 30.8 (10.5) weiblich: 68%

Diagnosen: F3, F4

RCT: DF versus AKG

OQ®- Analyst

OQ-45 Prä-Post-Effekt für das gesamte Patien- tenkollektiv und Not-on-Track- Patienten: p < .05

Lambert et al. (2001) Ambulante PT (USA)

609 M (SD) = 22.2 (k.A.) weiblich: 70%

Diagnosen: F3, F4

RCT: DF versus AKG

OQ®- Analyst

OQ-45 Prä-Post-Effekt für Not-on-Track- Patienten: p < .05, d = 0.44

Lambert et al. (2002) Ambulante PT (USA)

1020 M (SD) = 22.2 (3.7) weiblich: 70%

Diagnosen: F3, F4

NRS: DF versus AKG

OQ®- Analyst

OQ-45 Prä-Post-Effekt für das gesamte Patien- tenkollektiv: p < .001

Prä-Post-Effekt für Not-on-Track- Patienten: p < .001, d = 0.40 Newnham et al. (2010) Teilstationäre

& stationäre PT (AU)

847 M (SD) = 39.8 (k.A.) weiblich: 63%

NRS: DF versus AKG

k.A. Alle zwei Tage mit WHO-5

Zwei Mal an The- rapeut und Pati- ent

WHO-5, DASS21, SF- 36, HoNOS

Prä-Post-Effekt für Not-on-Track- Patienten (SF-36): p < .05

Anmerkungen. DF = Datenbasiertes Feedback, PT = Psychotherapie, NL = Niederlande, RCT = Randomisierte kontrollierte Studie, AKG = Aktive Kontrollgruppe, OQ®-Analyst = Outcome Questionnaire Psychotherapy Quality Management System, OQ-45 = Outcome Questionnaire 45, AU = Australien, NRS = Nichtrandomisierte Studie, WHO-5 = World Health Organisation Well- being Index (Bech, 2004), DI-5 = Daily Index (Dyer, Hooke, & Page, 2014a), DASS21 = Depression Anxiety Stress Scale (Lovibond & Lovibond, 1995), HoNOS = Health of the Nation Outcome Scale (Wing et al., 1998), USA = Vereinigte Staaten von Amerika, ASC = Assessment of Signal Cases, SF-36 = Mental Health Subscales of the Medical Outcomes Questionnaire – Short Form (Ware, Snow, Kosinski, & Gandek, 1993).

(17)

Anmerkungen. DF = Datenbasiertes Feedback, PT = Psychotherapie, ES = Spanien, NL = Niederlande, UK = Großbritannien, SE = Schweden, DE = Deutschland, CH = Schweiz, RCT = Randomisier- te kontrollierte Studie, TAU = Psychotherapeutische Standardbehandlung, MANSA = Manchester Short Assessment of Quality of Life (Priebe, Huxley, Knight, & Evans, 1999), PANSS = Positive and Negative Syndrome Scale for Schizophrenia (Kay, Fiszbein, & Opfer, 1987), AKG = Aktive Kontrollgruppe, OQ®-Analyst = Outcome Questionnaire Psychotherapy Quality Management System, OQ- 45 = Outcome Questionnaire 45, ASC = Assessment of Signal Cases, USA = Vereinigte Staaten von Amerika, PCOMS = Partners of Change Outcome Management System, ORS = Outcome Rating Scale, SRS = Session Rating Scale, NO = Norwegen, TREAT–EAT = Computer Assisted Eating Disorder Outcome Monitoring System, SEED = Short Evaluation of Eating Disorders (Bauer, Winn, Schmidt, & Kordy, 2005; Kordy et al., 1999), HADS = Hospital Anxiety and Depression Scale (Zigmond & Snaith, 1983), BASIC-ID = Multimodale Therapieplanung (Lazarus, 1996).

Autoren Setting n Patienten Design System Datenassessment Datenfeedback Ergebnismaß Effekt für DF Priebe et al. (2007) Ambulante

PT (ES, NL, UK, SE, DE, CH)

507 M (SD) = k.A.

weiblich: k.A.

Diagnosen: F2

RCT: DF versus TAU

DIALOG Alle 2 Monate mit DIALOG

Alle 2 Monate an Therapeut und Patient

MANSA, PANSS Prä-Post-Effekt für das gesamte Patientenkollektiv (MANSA): p < .05

Probst et al. (2013) Stationäre Psychosoma- tik (DE)

252 M (SD) = k.A.

weiblich: k.A.

Diagnosen: F3, F4

RCT: DF versus AKG

OQ®- Analyst

OQ-45 Prä-Post-Effekt für Not-on-Track- Patienten : p < .05, d = 0.54

Reese et al. (2009a) Ambulante PT (USA)

74 M (SD) = 20.2 (1.9) weiblich: 72%

Diagnosen: k.A.

RCT: DF versus TAU

ORS Prä-Post-Effekt für das gesamte Patientenkollektiv: p < .05, d = 0.54

Reese et al. (2009b) Ambulante PT (USA)

74 M (SD) = 33.0 (12.3) weiblich: 69%

Diagnosen: k.A.

RCT: DF versus AKG

Reese et al. (2010) Paartherapie (NO)

92 M (SD) = 30.2 (9.7) weiblich: k. A.

Diagnosen: k.A.

RCT: DF versus TAU

Schmidt et al. (2006) Ambulante PT (UK)

61 M (SD) = k.A.

weiblich: k.A.

Diagnosen: F5

RCT: DF versus AKG

k.A. Wöchentlich mit TREAT–EAT, SEED, HADS und BASIC-ID

Alle 2 Wochen an Therapeut und Patient

SEED Prä-Post-Effekt für das gesamte Patientenkollektiv: p < .05

Schuman et al.

(2014)

Gruppen- therapie (USA)

263 M (SD) = 27.1 (5.6) weiblich: 12%

Diagnosen: F1

RCT: DF versus AKG

PCOMS Wöchentlich mit ORS

Simon et al. (2012) Ambulante PT (USA)

370 M (SD) = 36.1 (13.3) weiblich: 64%

Diagnosen: F3, F4

RCT: DF versus AKG

OQ®- Analyst

OQ-45 Prä-Post-Effekt für Not-on-Track- Patienten : p < .05, d = 0.12

(18)

Autoren Setting n Patienten Design System Datenassessment Datenfeedback Ergebnismaß Effekt für DF Simon et al. (2013) Stationäre

PT (USA)

137 M (SD) = 25.5 (7.7) weiblich: 100%

Diagnosen: F5

RCT: DF versus AKG

OQ®- Analyst

OQ-45, BMI Prä-Post-Effekt für das gesamte Patien- tenkollektiv (OQ-45): p < .05, d = 0.30

K. Slade et al. (2008) Ambulante PT (USA)

3919 M (SD) = 24.3 (3.3) weiblich: 58%

Diagnosen: F3–F5

NRS: DF versus AKG

OQ®- Analyst

OQ-45 Prä-Post-Effekt für das gesamte Patien- tenkollektiv: p < .05

Slone et al. (2015) Gruppen- therapie (USA)

84 M (SD) = 21.5 (2.7) weiblich: 64%

Diagnosen: F3, F4

RCT: DF versus AKG

PCOMS Wöchentlich mit ORS und GSRS

ORS Prä-Post-Effekt für das gesamte Patien- tenkollektiv: p < .05, d = 0.41

Whipple et al. (2003) Ambulante PT (USA)

981 M (SD) = 22.9 (3.5) weiblich: 66%

Diagnosen: F3–F5

RCT: DF versus AKG

OQ®- Analyst

OQ-45 Prä-Post-Effekt für Not-on-Track- Patienten: p < .05, 0.28 < d < 0.70

Anmerkungen. DF = Datenbasiertes Feedback, PT = Psychotherapie, USA = Vereinigte Staaten von Amerika, RCT = Randomisierte kontrollierte Studie, AKG = Aktive Kontrollgruppe, OQ®-Analyst

= Outcome Questionnaire Psychotherapy Quality Management System, OQ-45 = Outcome Questionnaire 45, ASC = Assessment of Signal Cases, BMI = Body-Mass-Index, NRS = Nichtrandomisier- te Studie, PCOMS = Partners of Change Outcome Management System, ORS = Outcome Rating Scale, GSRS = Group Session Rating Scale (Duncan & Miller, 2007).

Tabelle 2. Kontrollierte Interventionsstudien zu DF mit nichtsignifikanten Effekten

Autoren Setting n Patienten Design System Datenassessment Datenfeedback Ergebnismaß Effekt für DF Davies et al. (2008) Gruppen-

therapie (USA)

161 M (SD) = k. A.

weiblich: 75%

Diagnosen: F1, F3, F4, F6

RCT: DF versus TAU

k. A. Wöchentlich mit GCQ-S und CCI

OQ-45 Prä-Post-Effekt für das gesamte Patientenkollektiv: p > .05

De Jong et al. (2012) Ambulante PT (NL)

544 M (SD) = 36.8 (11.9) weiblich: 61%

Diagnosen: F1, F3–F6

RCT: DF versus AKG

OQ®- Analyst

1.-5. Sitzung, dann jede 5. Sitzung mit OQ-45

1., 3., 5. Sitzung, dann jede 5. Sitzung an Therapeut

OQ-45 Prä-Post-Effekt für das gesamte Patientenkollektiv und Not-on- Track-Patienten: p > .05

Anmerkungen. DF = Datenbasiertes Feedback, USA = vereinigte Staaten von Amerika, RCT = Randomisierte kontrollierte Studie, TAU = Psychotherapeutische Standardbehandlung, GCQ-S = Group Climate Questionnaire (MacKenzie, 1981), CCI = Curative Climate Instrument (Fuhriman, Drescher, Hanson, Henrie, & Rybicki, 1986), OQ-45 = Outcome Questionnaire 45, PT = Psychothera- pie, NL = Niederlande, AKG = Aktive Kontrollgruppe, OQ®-Analyst = Outcome Questionnaire Psychotherapy Quality Management System.

(19)

Tabelle 2. Kontrollierte Interventionsstudien zu DF mit nichtsignifikanten Effekten – Fortsetzung

Autoren Setting n Patienten Design System Datenassessment Datenfeedback Ergebnismaß Effekt für DF Hansson et al. (2013) Ambulante

PT (SE)

374 M (SD) = 39.0 (13.0) weiblich: 73%

Diagnosen: F3, F4

RCT: DF versus AKG

OQ®- Analyst

OQ-45 Prä-Post-Effekt für das gesamte Patien- tenkollektiv und Not-on-Track-Patienten:

p > .05 Lutz et al. (2011) Ambulante

PT (DE)

1708 M (SD) = k.A.

weiblich: k.A.

Diagnosen: F3–F6

NRS: DF versus TAU

k.A. Fünf Mal mit HAQ, SF-12, IIP-D, BSI, AKV, HZI-K, EDI und SOMS

Fünf Mal an Thera- peut, fakultativ an Patient

BSI, IIP-D, BDI

Prä-Post-Effekt für das gesamte Patien- tenkollektiv und Not-on-Track-Patienten:

p > .05 Murphy et al. (2012) Ambulante

PT (IE)

110 M (SD) = 23.8 (6.5) weiblich: 58%

Diagnosen: F3, F4

RCT: DF versus AKG

ASIST Wöchentlich mit ORS

ORS Prä-Post-Effekt für das gesamte Patien- tenkollektiv und Not-on-Track-Patienten:

p > .05 Puschner et al. (2009) Stationäre

Psychiatrie (DE)

294 M (SD) = k.A.

weiblich: k.A.

Diagnosen: F2-F6

RCT: DF versus AKG

WEB- AQUASI

OQ-45 Prä-Post-Effekt für das gesamte Patien- tenkollektiv: p > .05

Rise et al. (2012) Ambulante PT (NO)

75 M (SD) = 29.9 (k.A.) weiblich: 63%

Diagnosen: k.A.

RCT: DF versus TAU

ORS, BASIS-32 Prä-Post-Effekt für das gesamte Patien- tenkollektiv: p > .05

M. Slade et al. (2006) Ambulante PT (UK)

160 M (SD) = 41.2 (11.2) weiblich: 51%

RCT: DF versus TAU

k.A. Monatlich mit CANSAS, HAS, TAG und MANSA

Alle 3 Monate an Therapeut und Patient

MANSA Prä-Post-Effekt für das gesamte Patien- tenkollektiv: p > .05

Anmerkungen. DF = Datenbasiertes Feedback, PT = Psychotherapie, SE = Schweden, RCT = Randomisierte kontrollierte Studie, AKG = Aktive Kontrollgruppe, OQ®-Analyst = Outcome Question- naire Psychotherapy Quality Management System, OQ-45 = Outcome Questionnaire 45, DE = Deutschland, NRS = Nichtrandomisierte Studie, TAU = Psychotherapeutische Standardbehandlung, HAQ = Helping Alliance Questionnaire (Bassler, Potratz, & Krauthauser, 1995), SF-12 = Fragebogen zum Gesundheitszustand (Bullinger & Kirchberger, 1998), IIP-D = Inventory of Interpersonal Problems (Horowitz, Rosenberg, Baer, Ureño, & Villaseñor, 1988), BSI = Brief Symptom Inventory (Derogatis, 1993; Franke, 2000), AKV = Fragebogen zu körperbezogenen Ängsten, Kognitionen und Vermeidung (Ehlers, Margraf, & Chambless, 2001), HZI-K = Hamburger Zwangsinventar–Kurzform (Klepsch, Zaworka, Hand, Lünenschloß, & Jauernig, 1993), EDI = Eating Disorder Inventory-2 (Paul & Thiel, 2005), SOMS = Screening für somatoforme Störungen (Rief, Hiller, & Heuser, 1997), BDI = Beck-Depressions-Inventar, IE = Irland, ORS = Outcome Rating Scale, NO = Norwegen, PCOMS = Partners of Change Outcome Management System, SRS = Session Rating Scale, BASIS-32 = Behavior and Symptom Identification Scale 32 (Eisen, Dill, & Grob, 1994), UK = Großbritanni- en, CANSAS = Camberwell Assessment of Need Short Appraisal Schedule (M. Slade, Thornicroft, & Loftus, 1999), HAS = Helping Alliance Scale (McCabe, Röder-Wanner, Hoffmann, & Priebe, 1999), TAG = Threshold Assessment Grid (M. Slade, Powell, Rosen, & Strathdee, 2000), MANSA = Manchester Short Assessment of Quality of Life.

(20)

2 .3 .2 M e d ia tio n s e ffe k te v o n d a te n b a s ie rte m F e e d b a c k

Mediatoren spezifizieren die Wirkmechanismen einer Intervention (Baron & Kenny, 1986). Bislang ist die Konzeption von DF pragmatisch orientiert – theoretisch und empirisch fundierte Konzepte zu Wirkme- chanismen liegen bislang nicht vor. Einige Befunde liefern hierfür jedoch Anhaltspunkte: Gemäß der Theorie zur Feedbackintervention werden durch DF neue Informationen bereitgestellt, die den Fokus des Therapeuten auf relevante Aspekte in der Psychotherapie lenken (Kluger & DeNisi, 1996). DF ermöglicht, frühzeitig stagnierende Entwicklungen oder sich abzeichnende Verschlechterungen im Therapieverlauf zu identifizieren (Duncan, 2012; Whipple & Lambert, 2011). Der Therapeut kann konsekutiv seine Inter- ventionen besser auf den Patienten abstimmen (Lambert & Shimokawa, 2011). Dies ist klinisch relevant, weil Therapeuten dazu neigen, negative Therapieentwicklungen zu unterschätzen und Therapiefort- schritte zu überschätzen (Grove, Zald, Lebow, Snitz, & Nelson, 2000; Hatfield, McCullough, Frantz, &

Krieger, 2010; Walfish, McAlister, O’Donnell, & Lambert, 2012). Studien zeigen, dass auch sehr erfahrene Therapeuten die Prognosen ihrer Patienten erheblich überschätzen (Chapman et al., 2012; Hannan et al., 2005; Meyer & Schulte, 2002). Therapeuten neigen im Weiteren dazu die eigene Leistung verzerrt wahr- zunehmen. Sie schätzen ihre therapeutische Leistungsfähigkeit durchschnittlich auf dem 80. Perzentil ein (Walfish et al., 2012). DF könnte hier korrigierend wirken, indem es den Therapeuten dazu auffordert, sich mit negativen Verläufen und den dahinterstehenden Determinanten auseinanderzusetzen. Die Thera- pieentwicklungen der Patienten sowie eigene Kompetenzen könnten folglich realistischer eingeschätzt werden. Im Weiteren kann die gemeinsame Besprechung der Therapieentwicklungen anhand von Feed- backgesprächen dazu dienen problematische Aspekte in der Therapie zu thematisieren und die therapeutische Beziehung zu verbessern (Bohart & Wade, 2013; Chow et al., 2015; Lutz et al., 2011). Ein weiterer Wirkfaktor liegt vermutlich darin begründet, dass DF eine Induktion positiver Veränderungser- wartung über die Rückmeldung von Erfolgen bewirkt (Berking et al., 2006). Ferner ist davon auszugehen, dass der Einsatz von DF präzisere Fallkonzeptionen und umfassendere Fallbesprechungen ermöglicht (Hatfield & Ogles, 2006) sowie die Einhaltung von klinischen Richtlinien fördert (Hysong, 2009; Hysong, Best, & Pugh, 2006).

2 .3 .3 M o d e ra tio n s e ffe k te v o n d a te n b a s ie rte m F e e d b a c k

Moderatoren spezifizieren, unter welchen Umständen und für wen eine Intervention wirkt (Baron &

Kenny, 1986). Die Moderatorenforschung zu DF ist bislang noch unzureichend ausgearbeitet. Systemati- sierungsversuche liegen bislang nicht vor. Vor diesem Hintergrund wird im Rahmen der vorliegenden Arbeit eine Differenzierung zwischen systemimmanenten und nicht-systemimmanenten Moderatoren vorgeschlagen (siehe Tabelle 3). Systemimmanente Moderatoren betreffen die interne Architektur von Feedbacksystemen, nicht-systemimmanente Moderatoren beziehen sich hingegen auf das Anwen-

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dungsspektrum von DF. Der folgende Abschnitt behandelt die Evidenzlage hinsichtlich der einzelnen systemimmanenten und nicht-systemimmanenten Moderatoren.

Tabelle 3. Systemimmanente und nicht-systemimmanente Moderatoren von DF

Systemimmanente Moderatoren Nicht-systemimmanente Moderatoren

• Modalität des Datenassessments

• Modalität der Datenevaluation

• Modalität des Datenfeedbacks

• Patientenvariablen

• Therapeutenvariablen

• Therapieform und -setting

Systemimmanente Moderatoren: Hinsichtlich des differenziellen Einflusses der Modalität des Datenas- sessments liegt bislang nur eine Studie vor, die untersucht hat, ob die Hinzuziehung zusätzlicher Pro- zessvariablen zu additiven Feedbackeffekten führt. Dyer et al. (2014b) zeigten in einer nichtrandomisierten Studie auf Basis eines 10-tägigen teilstationären und stationären Behandlungspro- grammes unter Miteinbeziehung von n = 845 Patienten: Falls die Prozessvariable Stressbelastung zusätz- lich zu Wohlbefinden erhoben und rückgemeldet wurde, entstanden additive Effekte. Der differenzielle Einfluss der Frequenz des Datenassessments ist hingegen noch nicht empirisch untersucht worden. Nach momentanem Kenntnisstand ist weiterhin noch unklar, welche Modalitäten der Datenevaluation besonders effektiv sind. Von enormer Relevanz dürfte allerdings sein, an wen DF adressiert wird. Prinzipiell kann DF danach unterschieden werden, ob es an den Therapeuten (T-Feedback) oder an den Therapeu- ten und Patienten (T+P-Feedback) gerichtet wird. Knaup et al. (2009) sowie Gondek et al. (2016) beschäf- tigten sich mit diesem Themenfeld und wiesen für T+P-Feedback konsistent additive Effekte nach. Die Frequenz des Datenfeedbacks dürfte ebenfalls von entscheidender Bedeutung sein: Knaup et al. (2009) zeigten in einer Metaanalyse, dass die Effekte für DF höher ausfallen, wenn das Datenfeedback im Be- handlungsverlauf mehr als einmal gegeben wird. Es gibt zudem Hinweise dafür, dass ein zeitnahes Da- tenfeedback effektiver ist als ein verzögertes Datenfeedback (K. Slade et al., 2008). Hinsichtlich der Modalität des Datenfeedbacks zeigte sich im Weiteren, dass schriftlich und graphisch aufbereitete Rück- meldungen zu höheren Effekten führen als solche, die verbal vermittelt werden (Harmon, Hawkins, Lambert, Slade, & Whipple, 2005).

Nicht-systemimmanente Moderatoren: Patientenvariablen wie das Alter, das Geschlecht, das diagnosti- sche Profil, die Störungsindikation und der Schweregrad der Störung fanden in der Feedbackliteratur bisher noch keine empirische Beachtung. Hinsichtlich möglicher Therapeutenvariablen liegen jedoch einige Anhaltspunkte vor: Weder die Therapieerfahrung noch das Geschlecht des Therapeuten scheinen den Effekt von DF zu moderieren (Lambert et al., 2003; Okiishi et al., 2006). Hingegen erscheint es zentral, dass DF vom Therapeuten akzeptiert wird: De Jong et al. (2012) zeigten, dass die Akzeptanz der Thera- peuten die Effekte von DF moderieren kann. Einige Autoren verweisen darauf, dass bis zu 44% der Thera-