Samenvatting
In dit artikel bespreken we twee onderzoeken naar casusbeschrijvingen met idiografische systeemmodellen (ISMs) en gepersonaliseerde procesmonitoring op basis van deze casusbeschrijvingen. Als geïntegreerd onderdeel van hun behandeling maakten meer dan vierhonderd cliënten samen met hun behandelaren een persoonlijke casusbeschrijving in de vorm van een netwerk (het ISM) en vulden tijdens hun behandeling dagelijks een vragenlijst in die gebaseerd was op hun ISM. We onderzochten de inhoud van de ISM’s met thematische analyse en vonden dat de ISM’s sterk geïndividualiseerd waren en een breed scala aan thema’s bevatten. In het onderzoek van de dagelijkse vragenlijstdata vonden we dat, alhoewel bij iedere cliënt diens eigen veranderproces gemeten werd, we toch algemene veranderprofielen konden classificeren (bijvoorbeeld plotselinge of juist geleidelijke verandering) die ook relateerden aan de behandeluitkomst. We eindigen het artikel met een reflectie op hoe gepersonaliseerde procesmonitoring gebruikt kan worden in behandeling en om inzicht over persoonlijke verandering te verkrijgen.
Leerdoelen
Na het lezen van dit artikel weet u:
1 hoe idiografische systeemmodellen als methode voor casusbeschrijving gebruikt kunnen worden;
2 hoe persoonlijke vragenlijsten op basis van een casusbeschrijving gecreëerd kunnen worden;
3 dat tijdreeksdata van persoonlijke vragenlijsten gebruikt kunnen worden voor procesmonitoring;
4 dat tijdreeksdata van persoonlijke vragenlijsten zicht kunnen geven op persoonlijke verandering.
De sysTelios Think Tank (thinktank@systelios.de) is het wetenschappelijke onderdeel van het sysTelios-gezondheidscentrum en richt zich op onderzoek naar casusbeschrijving, procesmonitoring, systemische therapie en de vraag hoe we de therapie-uitkomst moeten conceptualiseren en meten. De sysTelios Think Tank bestaat op dit moment uit: Benjamin Aas, Rineke Bossenbroek, Nora Daniels-Wredenhagen, Patricia Gill-Schulz, Florens Goldbeck, Konstantin Hegewald, Anna Lichtwarck-Aschoff, Merlijn Olthof, Florian Pommerien-Becht en Silvia Scholz.
Inleiding
Van oudsher richt onderzoek naar ‘evidence’ in psychotherapie zich op de effectiviteit van interventies. Met gerandomiseerde trials is de effectiviteit van een groot aantal psychotherapeutische interventies overtuigend aangetoond. Een behandeling die effectief is bevonden op basis van wetenschappelijke onderzoek is alleen niet vanzelfsprekend effectief voor elke individuele cliënt. Op z’n best heeft één op de drie personen baat bij psychotherapie, maar als er gecorrigeerd wordt voor mogelijke bias in onderzoek kan de schatting oplopen tot één op de zeven (Cuijpers e.a., 2023). Om te weten of een individuele cliënt baat heeft gehad bij een behandeling is een ander type ‘evidence’ nodig: evidentie voor persoonlijke verandering.
In de laatste tien jaar is routine outcome monitoring (ROM) geïmplementeerd in de ggz met als doel persoonlijke verandering in psychologisch functioneren te meten. ROM lijkt hiervoor geschikt, aangezien het de mogelijkheid geeft om scores op gestandaardiseerde vragenlijsten eenvoudig te vergelijken binnen en tussen personen. Er is echter veel kritiek op ROM als een maat voor persoonlijke verandering (Hafkenscheid & Van Os, 2016). We noemen hier enkele punten. In ROM worden statistieken (zoals gemiddelden, standaarddeviaties en betrouwbaarheden) die op groepsniveau zijn berekend gebruikt om uitspraken te doen over individuen, wat een statistische interpretatiefout is (Molenaar, 2004). ROM heeft te weinig meetmomenten om individuele verandering goed in kaart te brengen en is daarmee niet informatief voor therapeutische besluitvorming. De grote afstand tussen de meetmomenten (bijvoorbeeld zes maanden) maakt het ook nog eens waarschijnlijk dat de betekenis van de vragen voor het individu verandert in de tussentijd (geen meet-invariantie). ROM focust op algemeen geformuleerde uitkomsten van therapie, terwijl metingen van persoonlijke doelen en verandermechanismen mogelijk meer klinische relevantie hebben. En wellicht de belangrijkste kritiek: cliënten en zorgverleners zien ROM dikwijls als last en niet als nuttig voor de dagelijkse praktijk.
Kortom, monitoren in de ggz kan beter: informatiever en relevanter voor cliënt en zorgverlener. In dit artikel introduceren wij een alternatieve methode om individuele processen in kaart te brengen en te monitoren: het gebruik van gepersonaliseerde procesmonitoring op basis van idiografische systeemmodellen (ISMs; Schiepek e.a., 2016). Deze methode wordt al meer dan tien jaar gebruikt door een aantal klinieken in Duitsland en Oostenrijk en begint de laatste jaren ook in Nederland voet aan de grond te krijgen. De ISM-methode kent drie hoofdcomponenten. Ten eerste maken therapeut en cliënt samen een volledig gepersonaliseerde casusbeschrijving in de vorm van een netwerk: het ISM. Ten tweede worden de concepten in dit netwerk vertaald naar vragen die dagelijks beantwoord worden en daarmee bruikbaar zijn voor het meten van persoonlijke verandering gedurende therapie. Ten derde worden die data om de twee tot drie weken in een ‘feedbackgesprek’ met de cliënt besproken. We doen hier verslag van twee eerder gepubliceerde Engelstalige onderzoeken naar de ISM-methode, zoals deze is toegepast bij een groep cliënten met angst- en stemmingsstoornissen die behandeld werden bij sysTelios Gesundheitszentrum, een psychotherapiekliniek in Duitsland. Ter gelegenheid van dit themanummer van het Tijdschrift voor Psychotherapie over evidence, bespreken we in dit artikel ook hoe de ISM-methode potentieel gebruikt kan worden om evidentie voor persoonlijke verandering te verzamelen.
Idiografisch systeem modelleren
De ISM-methode, zoals geïmplementeerd bij sysTelios, bestaat grofweg uit de volgende stappen. In een semigestructureerd interview stelt de behandelaar samen met de cliënt een lijst op van concepten die relevant zijn voor de huidige situatie en de doelen van de cliënt. Vervolgens stellen de cliënt en de therapeut een focusconcept vast van waaruit het tekenen van het netwerk begint (voor een fictief voorbeeld van een ISM, zie figuur 1). De therapeut gebruikt de volgende vragen om de verzamelde concepten met elkaar te verbinden: Welke andere concepten remmen of bevorderen het focusconcept? Welke andere concepten worden geremd of bevorderd door het focusconcept? Het focusconcept kan bijvoorbeeld ‘stress’ zijn. Vervolgens worden andere concepten die ‘stress’ bevorderen of afremmen toegevoegd, met pijlen die hun invloed aangeven. Bijvoorbeeld, ‘je slecht voelen’ kan stress vergroten (positieve pijl), en ‘sporten’ kan stress verminderen (negatieve pijl). Naast deze binnenkomende pijlen wordt de invloed van stress op andere concepten toegevoegd in de vorm van uitgaande pijlen. De cliënt kan bijvoorbeeld minder ‘goed slapen’ wanneer stress toeneemt.
Figuur 1. Fictief voorbeeld van een Idiografisch Systeem Model
© 2021 Small Data Institute
Voor elk concept dat aan het netwerk wordt toegevoegd, wordt ditzelfde proces van zoeken naar gerelateerde concepten herhaald. Het iteratieve proces van toevoegen, herzien en verwijderen van concepten en verbindingen zorgt ervoor dat het ISM geleidelijk uitgroeit tot een netwerk van onderlinge verbindingen met directe en indirecte feedbackloops. Het proces stopt zodra er geen geïsoleerde concepten (‘doodlopende wegen’) meer zijn en cliënt en therapeut vinden dat het netwerk een volledige casusbeschrijving oplevert. Cliënt en therapeut zijn volledig vrij in het bepalen van de concepten, met als enige richtlijn dat de concepten in veranderlijke termen moeten worden geformuleerd (bijvoorbeeld ‘liefdevolle gevoelens tegenover partner’ is veranderlijk, maar ‘partner’ niet) en dat het aantal wenselijke (bijvoorbeeld krachten) en onwenselijke concepten (bijvoorbeeld symptomen) in balans is.
Als het netwerk af is, worden de concepten vertaald in vragenlijstitems die gedurende de therapie dagelijks beantwoord worden door een schuif te verplaatsen op een lijn van 0 naar 100 (‘visual analog scale’). In de sysTelios-kliniek, waar cliënten ook verblijven tijdens hun behandeling, worden de vragen aan het eind van de dag via de computer of de app ingevuld via het Synergetic Navigation System (Schiepek e.a., 2016). De data worden door therapeuten naar eigen inzicht gebruikt in feedbacksessies die eens in de twee tot drie weken gepland staan. Therapeuten kregen daarvoor een korte scholing over de software en over hoe tijdreeksen van geïndividualiseerde items voor een klinisch gesprek gebruikt kunnen worden.
Bij het uitvoeren van ons onderzoek was de ISM-methode in de sysTelios-kliniek bij meer dan 450 volwassen cliënten met angst- en/of stemmingsstoornissen toegepast. In ons onderzoek hebben we de netwerken, evenals de persoonlijke vragenlijstdata gebruikt om in totaal vier onderzoeksvragen te beantwoorden. De eerste twee vragen gaan over de inhoud van de netwerkmodellen (eerder gepubliceerd in Van den Bergh e.a., 2024).
1 Hoe gevarieerd zijn de concepten in de netwerken?
2 Zijn er gemeenschappelijke thema’s te identificeren in de concepten?
De laatste twee vragen gaan over het meten van veranderprofielen met de persoonlijke vragenlijsten en de mogelijkheid om op deze wijze inzicht in persoonlijke verandering te verkrijgen (eerder gepubliceerd in Olthof e.a., 2023).
3 Zijn er veranderprofielen (e.g., plotselinge verandering, geleidelijke verandering) te herkennen in persoonlijke vragenlijstdata?
4 Hoe zijn deze veranderprofielen gerelateerd aan behandeluitkomsten?
In dit artikel richten we ons op de implicaties van de onderzoeksresultaten voor het meten van persoonlijke verandering. Voor meer (met name methodologische) details verwijzen we de lezer naar de originele publicaties (Van den Bergh e.a., 2024; Olthof e.a., 2023).
Methode
Deelnemers
Van 483 cliënten (58,8% vrouw, leeftijdsbereik 16-76 jaar, M = 46,43 jaar, SD = 12,71) die in de kliniek behandeld werden tussen 2012 en 2019 werden ISM’s geanalyseerd. Van hen hadden 404 cliënten (58% vrouw) dagelijks vragenlijstdata van voldoende kwaliteit ingevuld om hun veranderprofielen te onderzoeken. Alle deelnemers hadden een primaire diagnose van angst- of stemmingsstoornissen. De kliniek biedt een klinische behandelaanpak met elementen uit verschillende therapeutische oriëntaties. Dagelijkse werden groeps- en individuele sessies gesprekstherapie gegeven door psychotherapeuten die een training hadden gevolgd in cognitieve gedragstherapie, psychodynamische therapie of systeemtherapie. Daarnaast werden creatieve en lichaamsgerichte therapiesessies gegeven door getrainde muziektherapeuten, creatieve therapeuten, lichaamsgerichte therapeuten en fysiotherapeuten. De gemiddelde behandelduur was 53 (SD = 16) dagen.
Materialen
Idiografische systeemmodellen en persoonlijke vragenlijsten
Alle cliënten namen binnen de eerste twee weken na opname in de kliniek deel aan een 1-3 uur durende sessie om een ISM te maken. Deze zogeheten modelleringssessies werden begeleid door een van de therapeuten. De ISM’s die in deze studie zijn onderzocht, zijn gemaakt volgens het algemene proces dat in de inleiding is beschreven. De gepersonaliseerde vragenlijsten, gebaseerd op de ISM’s, werden dagelijks ’s avonds door de cliënt zelf beantwoord met behulp van de webapplicatie het Synergetic Navigation System (Schiepek e.a., 2016). Cliënten hadden gemiddeld dertien vragen (SD = 7) in hun gepersonaliseerde vragenlijst en vulden die vragenlijst gemiddeld 36 dagen (SD = 15) in. Voor het onderzoek digitaliseerden we de getekende ISM’s en vertaalden de concepten van het Duits naar het Engels.
Behandeluitkomstmaten
We gebruikten vier uitkomstmaten. De eerste twee uitkomstmaten noemen we de ‘standaarduitkomsten’: de ICD-10 symptom rating (ISR; Tritt e.a., 2008) en de depression anxiety stress scale (DASS-21; Lovibond & Lovibond, 1995), die aan het begin en eind van de behandeling werden afgenomen. De ISR is gebaseerd op het internationale classificatiesysteem van ziekten (ICD-10; World Health Organization) en meet een breed scala aan psychopathologische symptomen op meerdere subschalen. De DASS-21 bestaat uit 21 items die depressie, angst en stress meten en is een kortere versie van de 42-item DASS van Lovibond en Lovibond (1995).
De andere twee uitkomstmaten noemen we de ‘procesuitkomsten’, die net als de persoonlijke vragenlijsten dagelijks gemeten werden gedurende de therapie met behulp van een procesvragenlijst gebaseerd op de Therapy Process Questionaire (Schiepek e.a., 2019). De eerste procesuitkomst was dagelijkse ernst van de symptomen, gemeten met één item ‘Vandaag waren mijn symptomen…’, beantwoord op een visueel analoge schaal van 0 (helemaal afwezig) tot 100 (heel sterk aanwezig). De andere procesuitkomst was zelfreflectie: het vermogen om je gedachten, gevoelens, motivatie, verwachtingen en acties actief te observeren vanuit een innerlijk ‘vogelperspectief’ (Beitman & Soth, 2006). Zelfreflectie werd gemeten met vier items van de procesvragenlijst over zelfreflectie en inzicht in iemands ervaring, gevoelens, problemen en proces. Zelfreflectie werd als uitkomstmaat opgenomen, omdat behandelaren van de kliniek aangaven dat dit voor hen een belangrijk behandeldoel was, belangrijker dan symptoomreductie. Voor beide procesuitkomsten werden het gemiddelde van de eerste week en het gemiddelde van de laatste week gebruikt als respectievelijk voor- en nameting.
Data-analyse
Voor de eerste twee onderzoeksvragen werden de concepten in de ISM’s geteld (frequenties bepaald) en daarna kwalitatief geanalyseerd met een thematische analyse (TA; Braun & Clarke, 2021) om gemeenschappelijke thema’s te identificeren (voor details, zie Van den Bergh e.a., 2024). Voor de laatste twee onderzoeksvragen werden de dagelijkse antwoorden op de persoonlijke vragenlijsten geanalyseerd (voor details, zie Olthof e.a., 2023). Zo’n serie van dagelijkse antwoorden staat bekend als tijdreeksdata: een verzameling metingen van één persoon met grofweg dezelfde afstand tussen de meetmomenten. De tijdreeksen met persoonlijke vragenlijstdata werden voor elk individu apart geanalyseerd. Eerst werd principale componentanalyse (PCA) gebruikt om per individu de multivariate tijdreeksen (een tijdreeks per vraag) te reduceren tot één univariate tijdreeks. De theoretische overweging hiervoor is dat PCA als analysemethode de grootste variantie in iemands persoonlijke proces ‘vangt’ en daarmee een goede samenvatting kan geven van het veranderproces van een cliënt. Een praktische overweging is dat we op deze wijze de persoonlijke processen van cliënten op eenzelfde manier in kaart konden brengen, ongeacht de grote verschillen tussen cliënten in aantallen vragen en meetmomenten.
Het resultaat van de PCA-analyse is dat we voor elke cliënt één univariate tijdreeks krijgen die diens persoonlijke veranderproces samenvat. Deze tijdreeksen zijn inhoudelijk uniek, omdat ze voor elke persoon gebaseerd zijn op persoonlijke items. Toch kunnen we de tijdreeksen wel vergelijken in termen van veranderprofielen: hoe de persoonlijke verandering eruitziet, bijvoorbeeld abrupt of juist geleidelijk. Voor het bepalen van deze veranderprofielen gebruikten we regressietechnieken. Ten slotte zijn de verschillen tussen de veranderprofielen op de uitkomstmaten onderzocht met multilevelmodellen.
Bevindingen
Hoe gevarieerd zijn de concepten in de netwerken?
In de ISM’s van 483 cliënten kwamen in totaal 4908 unieke concepten voor. Van de 4908 opgenomen concepten waren er 4272 (87%) die slechts door één enkele cliënt werden genoemd, 481 (10%) concepten werden meer dan één keer, maar minder dan vijf keer genoemd, en 155 (3%) concepten werden vijf keer of vaker genoemd. Het meest voorkomende concept was angst dat door 17,8% van alle cliënten werd genoemd.
Al met al laat dit resultaat zien dat de ISM-casusbeschrijvingen de individualiteit van cliënten met grotendeels dezelfde of gerelateerde diagnoses uitstekend kunnen weerspiegelen. Deze resultaten onderstrepen het belang van persoonlijke bottom-up casusbeschrijvingen, omdat ze een immense rijkdom aan informatie bevatten die niet aanwezig is in gestandaardiseerde classificaties (bijvoorbeeld van de DSM-5), top-down casusbeschrijvingen, of casusbeschrijvingen van symptoomnetwerken.
Zijn er gemeenschappelijke thema’s te identificeren in de concepten?
Alhoewel de concepten in de netwerken zeer individueel zijn, is het toch mogelijk om op een abstracter niveau gemeenschappelijke thema’s te identificeren. Zo zijn bijvoorbeeld de concepten ‘angst’ en ‘woede’ verschillend, maar ook gerelateerd, omdat het allebei emoties betreft. Met een thematische analyse hebben we geprobeerd meer inzicht te krijgen in de gemeenschappelijke thema’s in de ISM’s. We identificeerden zeven thema’s: autonomie, verbondenheid, emoties, zelfzorg, identiteit, zelfwerkzaamheid (‘self-efficacy’) en lichamelijke sensaties. Een gedetailleerde, interactieve afbeelding van de thematische kaart met alle onderliggende subthema’s is te vinden op het open science framework [https://osf.io/afc7b/; DOI: 10.17605/OSF.IO/AFC7B].
De zeven thema’s hebben een veel bredere reikwijdte dan alleen de symptomen van angst- en stemmingsstoornissen, zoals beschreven in de ICD-10 en DSM-5, en daaraan gerelateerde emoties, overtuigingen en doelen. Juist meer abstracte, ervaringsgerichte en existentiële thema’s, zoals identiteit, autonomie, verbondenheid en zelfwerkzaamheid, kwamen naar voren in de thematische analyse. Onze bevindingen onderstrepen daarmee het belang van de ervaringsdimensie en de existentiële dimensie (hoe men zich verhoudt tot ervaringen) van psychische problematiek (De Haan, 2020; Van Os e.a., 2019).
Zijn er veranderprofielen te herkennen in persoonlijke vragenlijstdata?
We identificeerden vijf veranderprofielen waarover cliënten als volgt waren verdeeld: geen verandering (n = 55; 14%), geleidelijke verandering (n = 52; 13%), één shift (n = 233; 58%), omgekeerde shift (n = 39; 10%) en meerdere shifts (n = 25; 6%). Met omgekeerde shift bedoelen we dat een cliënt een plotselinge verandering doormaakte (bijvoorbeeld een plotselinge toename in scores) die later omgedraaid werd (bijvoorbeeld een plotselinge afname in scores). Met meerdere shifts bedoelen we dat de cliënt meerdere plotselinge veranderingen in dezelfde richting doormaakte (bijvoorbeeld twee keer een plotselinge toename in de tijdreeks). Voorbeelden van elk veranderprofiel worden getoond in figuur 2. Voor deze voorbeeldcliënten onderzochten we ook de samenhang tussen specifieke items en de persoonlijke tijdreeks die we uit de PCA kregen. In tabel 1 geven we voor elke voorbeeldcliënt de onderwerpen van de vijf items die het hoogst laadden in de PCA-analyse, wat betekent dat ze het sterkst samenhangen met het veranderprofiel. In de tabel is goed te zien dat voor elke cliënt andere items de belangrijkste zijn en dat de tijdreeks dus inderdaad een persoonlijk veranderproces weergeeft.
Dit resultaat laat zien dat het mogelijk is om algemene veranderprofielen te identificeren in puur persoonlijke dagelijkse vragenlijsten. Terwijl bij elke cliënt alleen diens eigen proces gemeten wordt, met vragen die rechtstreeks uit diens casusbeschrijving komen, is het toch mogelijk om algemene uitspraken te doen over hoe persoonlijke verandering plaatsvindt, bijvoorbeeld met een plotselinge sprong, of juist meer geleidelijk. Het meest voorkomende veranderprofiel, één shift, is goed te relateren aan eerder onderzoek naar zogeheten ‘sudden gains’: plotselinge afnames in symptomen tussen twee psychotherapiesessies. Het éénshiftprofiel laat mogelijk ook een ‘sudden gain’ zien, maar dan in het persoonlijke veranderproces in plaats van in symptomen. Het is echter ook belangrijk om te realiseren dat in sommige gevallen iemands plotselinge verandering ook een achteruitgang kan betekenen, wat dan relateert aan een ‘sudden loss’ (Olthof e.a., 2020).
Hoe zijn deze veranderprofielen gerelateerd aan behandeluitkomst?
De veranderingsprofielen ‘meerdere shifts’, ‘één shift’ en ‘geleidelijke verandering’ waren over het algemeen gerelateerd aan een sterkere verbetering in de ernst van de symptomen en een grotere toename in zelfreflectie in vergelijking met de referentiegroep van cliënten met het profiel ‘geen verandering’. Cliënten met meerdere shifts hadden gemiddeld betere behandeluitkomsten op alle vier de uitkomstmaten (ISR, DASS-21, dagelijkse ernst van symptomen en zelfreflectie) dan cliënten met het profiel ‘geen verandering’. Cliënten met een geleidelijke verandering hadden betere behandeluitkomst op de DASS-21 en de procesuitkomsten maar niet op de ISR. Cliënten met één shift hadden betere behandeluitkomsten op de procesuitkomsten, maar niet op de standaarduitkomsten. De groep met de omgekeerde shift verschilde op geen enkele uitkomst van de groep met geen verandering. De cliënten met omgekeerde shift hebben dus mogelijk een overgang naar een andere toestand ervaren, maar zijn later teruggevallen naar hun oorspronkelijke toestand.
Voor zelfreflectie vonden we soortgelijke patronen van verbetering als voor dagelijkse symptoomernst. Persoonlijke verandering is dus niet alleen gerelateerd aan een afname in ernst van de symptomen, maar ook aan een toename in zelfreflectie. In het algemeen laten de resultaten zien dat cliënten die gedurende therapie een persoonlijke verandering doormaken ook betere behandeluitkomsten hebben.
Figuur 2. Tijdreeks en veranderprofiel voor zes voorbeeldcliënten
Opmerking. De persoonlijke score (y-as) is de univariate tijdreeks die gebaseerd is op de eerste principale component van de persoonlijke vragenlijst van die cliënt. De blauwe lijn illustreert het gevonden veranderprofiel per cliënt.
Tabel 1. Onderwerpen van de belangrijkste vragen voor de cliënten uit figuur 2
|
Voorbeeldcliënt uit figuur 2 |
Onderwerpen van de vijf hoogst ladende vragen |
|
Geen verandering |
Geduld; Actief en gezond leven; Toestaan huidige conditie; Eigenwaarde; Mijn lichaam volgen |
|
Geleidelijke verandering |
Mezelf onderscheiden; Zwakke en sterke punten; Gevoelens laten zien; Goed geslapen |
|
Eén shift (1) |
In het hier-en-nu; Gevoelens aan anderen laten zien; Aandacht van anderen accepteren; Delen wat belangrijk is; Ruimte geven aan gevoelens |
|
Eén shift (2) |
Zelfvertrouwen; Vertrouwen; Voelde me wat lichter; Voelde me minder schuldig; Angst balanceren |
|
Omgekeerde shift |
Zelfbeeld; Uitgang voor emoties; Creativiteit ervaren; Nieuwsgierig en open; Mezelf laten zien |
|
Meerdere shifts |
Niet willen; Mezelf pushen (-); Mezelf belasten (-); Balans; Grenzen aangeven |
De voorbeeldcliënt met geleidelijke verandering had slechts vier vragen. Het (-) teken geeft aan dat de vraag negatief laadde op de eerste principale component. N.B. de tabel bevat enkel de onderwerpen van de hoogst ladende vragen en niet de exacte vragen zelf om de privacy van de cliënten te beschermen.
Procesmonitoring van persoonlijke verandering
De twee besproken onderzoeken laten zien dat gepersonaliseerde procesmonitoring volgens de ISM-methode goed in staat is om recht te doen aan de individualiteit van cliënten en om hun persoonlijke verandering te monitoren. De ISM’s waren zeer sterk geïndividualiseerd en bevatten een breed scala aan concepten gerelateerd aan basale menselijke behoeften, zoals autonomie, verbondenheid, zelfzorg en zelfwerkzaamheid. Als gevolg van deze individualiteit in de ISM’s waren ook de dagelijkse vragenlijsten sterk geïndividualiseerd en maten ze dus echt persoonlijke verandering. Een meerderheid van de cliënten in ons onderzoek maakte gedurende de therapie een meetbare persoonlijke verandering door die leidde tot een andere persoonlijke toestand aan het eind van de behandeling ten opzichte van daarvoor. Door persoonlijke processen op deze manier te meten kan de ISM-methode dus inzicht geven in een persoonlijke uitkomst van de psychotherapie. De relevantie van de persoonlijke metingen wordt ondersteund door de bevinding dat cliënten met de veranderprofielen één shift, meerdere shifts en geleidelijke verandering doorgaans ook een grotere symptoomvermindering en een grotere toename in zelf-reflectief vermogen lieten zien dan cliënten bij wie geen persoonlijke verandering werd vastgesteld.
Het gebruik van de ISM-methode voor het vaststellen van persoonlijke verandering heeft een aantal voordelen ten opzichte van ROM, de huidige standaardmethode voor persoonlijk monitoren in de ggz. Ten eerste is bij de ISM-methode de te gebruiken vragenlijst volledig afgestemd op de individuele cliënt. De cliënt krijgt enkel vragen die relevant zijn voor diens situatie en hoeft geen veelheid aan gestandaardiseerde vragen te beantwoorden die onvermijdelijk niet allemaal relevant zijn voor een specifieke cliënt.
Ten tweede, en gerelateerd, maakt de ISM-methode optimaal gebruik van de expertise van de cliënt en de therapeut. Waar bij ROM ‘externe’ experts de beste beschikbare gestandaardiseerde vragenlijsten hebben uitgezocht zijn bij ISM de cliënt en therapeut zelf de experts over wat er gemeten dient te worden. De ervaringskennis van de cliënt en klinische expertise van de therapeut staan bij ISM dus centraal. ISM is daarmee ook een transdiagnostische methode, die bij elke cliënt (ook cliënten met comorbiditeit of complexe problematiek) ingezet kan worden.
Ten derde vergelijkt de ISM-methode cliënten alleen met zichzelf, waardoor het de beperking van de toepassing van populatiestatiek op het individu vermijdt. Alhoewel populatiestatistiek zeker nuttig is in onderzoek naar de ggz, bijvoorbeeld bij gerandomiseerde trials, is de generalisatie van interindividuele variatie (zoals het gebruik van normscores) naar intra-individuele variatie strikt genomen niet geldig (Molenaar, 2004).
Ten vierde meet de ISM-methode niet alleen ‘uitkomst’, maar juist ook het therapeutisch proces, wat gebruikt kan worden voor therapeutische besluitvorming. Doordat er dagelijks gemeten wordt, is het mogelijk om een gedetailleerd beeld te krijgen van hoe de persoonlijke staat van zijn van de cliënt van dag-tot-dag en in relatie tot de behandeling verandert. Deze informatie kan gebruikt worden voor klinische besluitvorming. Zo kan de therapeut bijvoorbeeld inspelen op een gedetecteerde plotselinge verandering, bijvoorbeeld door te pogen de verandering te consolideren en terugval te voorkomen (e.g. Schiepek e.a., 2016). ISM kan dus geïntegreerd worden in de psychotherapeutische behandeling, waarbij de monitoringsdata gebruikt worden als feedback die besproken kan worden in sessies.
Tot slot, hoewel ISM dus gericht is op het proces, wordt ‘outcome monitoring’ niet uitgesloten. Het is mogelijk om ISM te combineren met gestandaardiseerde vragenlijsten over behandeluitkomst, zoals ook in dit onderzoek is gedaan. Daarnaast kan een persoonlijke verandering door cliënt en therapeut ook geduid worden als behandeluitkomst. Op deze manier kan het begrip ‘behandeluitkomst’ meer individueel worden ingevuld en kunnen ook niet symptoom-gerelateerde veranderingen als uitkomst erkend worden (als iemand bijvoorbeeld beter kan omgaan met de symptomen, zonder dat deze minder zijn geworden). Voor deze duiding is het perspectief van de cliënt zelf onmisbaar, maar dit is bij gestandaardiseerde vragenlijsten net zo goed het geval (Truijens e.a., 2021). Het betrekken van de cliënt is in onze ogen dus geen limitatie, maar een noodzakelijke verbetering voor het vaststellen van behandeluitkomsten, ongeacht de gebruikte methode.
Validiteit
Een mogelijk bezwaar dat genoemd kan worden bij ISM is dat de persoonlijke vragenlijsten niet gevalideerd zijn op klassieke, psychometrische wijze. Toch betekent dit niet dat de ISM-vragenlijsten per definitie niet valide zijn. Validiteit van een vragenlijst slaat doorgaans op de vraag of een vragenlijst meet wat deze beoogt te meten. Aangezien de cliënt en therapeut bij ISM zelf bepalen wat hun vragenlijst beoogt te meten, zijn zij ook de aangewezen experts om te bepalen met welke vragen dat gebeurt. Waar gestandaardiseerde vragenlijsten zich lenen voor verschillende interpretaties (Truijens e.a., 2021) is bij ISM voor de gebruikers (de cliënt en therapeut) duidelijk wat er bij elke vraag bedoeld wordt. Een tweede aspect van validiteit voor de ISM-methode is de vraag of de casusbeschrijvingen, en daaruit voortvloeiend de vragenlijsten, klinisch relevante informatie voor het psychotherapeutische proces bevatten. De bevinding dat de persoonlijke veranderprofielen gerelateerd zijn aan gestandaardiseerde uitkomstmetingen suggereert dat dit inderdaad zo is. Als de cliënt gedurende de therapie sterk en blijvend verandert wat betreft de concepten van de casusbeschrijving, hebben ze aan het eind van de therapie ook een sterkere symptoomafname en een sterkere toename in zelfreflectie vergeleken met cliënten die niet veranderen in hun persoonlijke vragenlijst. Dit resultaat pleit voor de validiteit van de ISM-casusbeschrijving als methode om in kaart te brengen wat belangrijk is in het therapeutisch proces van een individuele cliënt. Een vraag over validiteit die dit onderzoek niet kan beantwoorden, is de validiteit van de specifieke veranderprofielen voor de individuele cliënten. We hebben niet bij de cliënten kunnen navragen of zij hun eigen veranderproces ervaarden als bijvoorbeeld een plotselinge of juist als een geleidelijke verandering. Toekomstig onderzoek naar de relatie tussen de patronen in de procesmonitoringdata en de ervaring van cliënten en therapeuten is daarom nodig (zie bijvoorbeeld Truijens e.a., 2023).
Conclusie
In zijn totaliteit integreert de ISM-methode casusbeschrijving, monitoring, uitkomstmeting en behandeling. In tegenstelling tot ROM met gestandaardiseerde vragenlijsten, is bij ISM de expertise van de therapeut en de ervaringskennis van de cliënt leidend bij het opstellen van de vragenlijsten die aansluiten op de persoonlijke casusbeschrijving. De frequente metingen zorgen ervoor dat de verzamelde data direct gebruikt kunnen worden in de therapie. Al met al hebben de resultaten van dit onderzoek laten zien dat de ISM-methode inderdaad klinisch relevante individuele processen in kaart kan brengen. We hopen dat deze bevindingen therapeuten, cliënten en onderzoekers sterken in het gebruik van gepersonaliseerde procesmonitoring1.
De ISM’s kunnen getekend worden met pen en papier, zoals beschreven in dit artikel of in Schiepek en collega’s (2016). Voor het afnemen van de dagelijkse vragenlijsten is een heel aantal apps beschikbaar, zoals het Synergetic Navigation System [https://www.ccsys.de/sns ] (Schiepek e.a., 2016) wat gebruikt is in dit onderzoek, PETRA [https://www.petrapsy.nl/] (Bos e.a., 2022), iamYu [https://www.iamyu.nl/] (Lichtwarck-Aschoff e.a., 2023) die ontwikkeld is voor de jeugdzorg en jeugd-ggz, en m-path [https://m-path.io], een allround en zeer flexibele app voor vragenlijsten.
Dankbetuiging / verantwoordingsnoot
We danken alle medewerkers van de sysTelios-kliniek en alle cliënten die deelnamen aan het oorspronkelijke onderzoek. Ook danken wij alle verdere onderzoekers die bijdroegen aan het oorspronkelijke onderzoek: Anna Bosman, Serena Daalmans, Fred Hasselman, Daniela Lamoth, Roy Otten, Günter Schiepek, Guido Strunk, Rianne Weggemans en Els Weinans. Merlijn Olthof, Rineke Bossenbroek en Anna Lichtwarck-Aschoff worden ondersteund door een NWO VIDI-beurs (VI.Vidi.191.178).
Noot
1 Enkele praktische tips: de ISMs kunnen getekend worden met pen en papier, zoals beschreven in dit artikel of in Schiepek e.a. (2016). Voor het afnemen van de dagelijkse vragenlijsten is een aantal apps beschikbaar, zoals het Synergetic Navigation System [https://www.ccsys.de/sns ] (Schiepek e.a., 2016) wat gebruikt is in dit onderzoek, PETRA [https://www.petrapsy.nl/] (Bos e.a., 2022), iamYu [https://www.iamyu.nl/] (Lichtwarck-Aschoff e.a., 2023) die ontwikkeld is voor de jeugdzorg en jeugd ggz, en m-path [https://m-path.io], een allround en zeer flexibele app voor vragenlijsten.
Literatuur
Beitman, B.D., & Soth, A.M. (2006). Activation of self-observation: A core process among the psychotherapies. J Psychother Integr, 16, 383-397.
Bergh, R. van den, Olthof, M., Goldbeck, F., e.a. (2024). The content of personalised network-based case formulations. J Contemp Psychother. Online ahead of print.
Bos, F.M., Von Klipstein, L., Emerencia, A.C., e.a. (2022). A web-based application for personalized ecological momentary assessment in psychiatric care: User-centered development of the PETRA application. JMIR Ment Health, 9, e36430.
Braun, V., & Clarke, V. (2021). One size fits all? What counts as quality practice in (reflexive) thematic analysis? Qual Res Psychol, 18, 328-352.
Cuijpers, P., Miguel, C., Ciharova, M., e.a. (2023). Psychological treatment of depression with other comorbid mental disorders: systematic review and meta-analysis. Cogn Behav Ther, 52, 246-268.
Haan, S. de (2020). An enactive approach to psychiatry. Philos Psychiatry Psychol, 27, 3-25.
Hafkenscheid, A., & Os, J. van (2016). Wat ieder die betrokken is bij ROM zich over de metingen moet realiseren. Tijdschr Psychiatrie, 58, 388-396.
Lichtwarck-Aschoff, A., Otten, R., & namens de iamYu-projectgroep. (2023). ‘iamYu’ toont hoe het écht met jongere gaat: App biedt meer grip op veranderproces. Kind Adolesc Prakt, 22, 39-42.
Lovibond, P.F., & Lovibond, S.H. (1995). The structure of negative emotional states: Comparison of the Depression Anxiety Stress Scales (DASS) with the Beck Depression and Anxiety Inventories. Behav Res Ther, 33, 335-343.
Molenaar, P.C.M. (2004). A Manifesto on Psychology as Idiographic Science: Bringing the Person Back Into Scientific Psychology, This Time Forever. Meas Interdiscip Res, 2, 201-218.
Olthof, M., Hasselman, F., Strunk, G., e.a.. (2020). Critical fluctuations as an early-warning signal for sudden gains and losses in patients receiving psychotherapy for mood disorders. Clin Psychol Sci, 8, 25-35.
Olthof, M., Hasselman, F., Aas, B., e.a. (2023). The Best of Both Worlds? General Principles of Psychopathology in Personalized Assessment. J Psychopath Clin Sci, 132, 808-819.
Os, J. van, Guloksuz, S., Vijn, T.W., e.a. (2019). The evidence‐based group‐level symptom‐reduction model as the organizing principle for mental health care: time for change? World Psychiatry, 18, 88-96.
Schiepek, G., Eckert, H., Aas, B., e.a. (2016). Integrative psychotherapy: A feedback-driven dynamic systems approach. Hogrefe Publishing GmbH.
Schiepek, G., Stöger‐Schmidinger, B., Kronberger, H., e.a. (2019). The Therapy Process Questionnaire‐Factor analysis and psychometric properties of a multidimensional self‐rating scale for high‐frequency monitoring of psychotherapeutic processes. Clin Psychol Psychot, 26, 586-602.
Tritt, K., Heymann, F. von, Zaudig, M., e.a. (2008). Entwicklung des Fragebogens “ICD-10-Symptom-Rating” (ISR) [Development of the "ICD-10-Symptom-Rating"(ISR) questionnaire]. Z Psychosom Med Psychother, 54, 409-418.
Truijens, F., Smet, M.M. de, Desmet, M., e.a. (2021). Validity of Data as Precondition for Evidence: A Methodological Analysis of What is Taken to Count as Evidence in Psychotherapy Research. Philos Psychiat Psychol, 28, 115-128.
Truijens, F., Smet, M.M. de, Vandevoorde, M., e.a. (2023). What is it like to be the object of research? On meaning making in self-report measurement and validity of data in psychotherapy research. Method Psychol, 8, 100118.
Abstract
In this article, we discuss two studies on case formulations with idiographic system models (ISMs) and personalized process monitoring based on these case formulations. As an integrated part of their treatment, more than 400 clients created a personalized case formulation in the form of a network together with their therapists (the ISM) and completed a questionnaire based on their ISM daily during their treatment. We examined the content of the ISMs with thematic analysis and found that the ISMs were highly individualized and contained a wide range of themes. When examining the daily questionnaire data, we found that although for each client their own individual change process was measured, we could still classify general change profiles (e.g., sudden or gradual change) that also related to treatment outcome. We end the article with a reflection on how personalized process monitoring can be used in treatment and to gain insights in personal change.
Merlijn Olthof is post-doctoraal onderzoeker aan de Rijksuniversiteit Groningen en docent aan de Radboud Universiteit. m.j.olthof@rug.nl
Benjamin Aas is freelance onderzoeker en docent en medeoprichter van de sysTelios Think Tank.
Rineke Bossenbroek doet promotieonderzoek aan de Rijksuniversiteit Groningen.
Robin van den Bergh doet promotieonderzoek aan het Radboud UMC.
Florens Goldbeck is psychotherapeut, onderzoeker en medeoprichter van de sysTelios Think Tank.
Nora Daniels-Wredenhagen is systeemtherapeut, onderzoeker, bestuurder en medeoprichter van de sysTelios Think Tank.
Anna Lichtwarck-Aschoff is hoogleraar orthopedagogiek aan de Rijksuniversiteit Groningen en voorzitter van het Small Data Institute.
Jaargang 2024, uitgave 2
