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本页是借助人工智能编写的土耳其语摘要，介绍在第26届世界精神病学大会上报告的研究。研究归报告作者所有；引用时请查阅原始来源。

EV0437

从数据到对话：通过经验取样法在精神卫生服务中开展自我监测

FROM DATA TO DIALOGUE: SELF-MONITORING IN MENTAL HEALTH CARE USING EXPERIENCE SAMPLING

研究发现，基于经验取样法的数字化自我监测，在提升重性精神障碍患者的情绪觉察、加强其与卫生专业人员的沟通以及促进共同决策方面具有应用前景。

本研究旨在探讨重性精神障碍（severe mental illness，SMI）患者与卫生专业人员合作使用经验取样法（Experience Sampling Method，ESM）时的需求；本研究是“重性精神障碍患者在线自我管理平台”项目下的一项子研究。研究采用定性描述性设计，依据访谈提纲开展了十次半结构式访谈；参与者来自灵活性积极式社区治疗（Flexible Assertive Community Treatment，FACT）团队和一个积极康复三方协作（Active Recovery Triad，ART）团队，数据采用主题分析法进行分析。访谈提炼出三个主要主题：个人影响（ESM能够增进对情绪、思维及日常生活模式的洞察）；使用与功能性（ESM有助于与卫生专业人员沟通，并使会谈更有条理）；以人为中心的实施（参与者指出，应综合考虑动机、数字素养、负担、隐私及安全，对内容、频率和指导程度进行个性化调整）。在最高可能计数为40的编码统计中，出现频率最高的编码为情绪觉察（36）、预期益处（26）、情绪识别（25）、共同决策（24）以及通过该工具获得的洞察（18）。研究结论指出，ESM在增进重性精神障碍患者的自我洞察、加强沟通及促进共同决策方面具有应用前景；成功实施需要采取以人为中心且灵活的方法，并建议进一步研究其在临床实践中的长期使用情况。

全部 WCP 2026 摘要