Jede Patient*in ist einzigartig in ihrem/seinem Erleben, dennoch wissen wir noch sehr wenig darüber, wie wir Psychotherapie ideal an jedes Kind oder Jugendliche*n anpassen sollen, weshalb wir weiterhin nicht alle Kinder und Jugendlichen mit der optimalen Intervention versorgen. In der Praxis geschieht die Individualisierung häufig durch klinische Entscheidungen der Behandler*innen. In diesem Forschungsfeld untersuchen wir, inwiefern durch datengetriebene Algorithmen, die durch eine Vielzahl an Messungen im Alltag der Betroffenen oder über den Verlauf der Psychotherapie hinweg datengetriebene Entscheidungsempfehlungen treffen, die Behandlung optimal an den/die Patient*in angepasst werden kann. Hierzu werden wir EMA, passives Sensing durch Wearables sowie digitale Therapie-Feedback-Systeme in der psychotherapeutischen Hochschulambulanz für Kinder und Jugendliche einsetzen.
Referenzliteratur:
Kaurin, A. & Kolar, D. R. 2022. Ambulantes Assessment in der Klinischen Kinder- und
Jugendpsychologie. Psychotherapie. https://doi.org/10.1007/s00278-022-00605-x (externer Link, öffnet neues Fenster)
Kolar, D. R., Huss, M., Jenetzky, E. & Hammerle, F. 2017. A smartphone-enhanced
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protocol of a randomized controlled trial. BMJopen 7:e018049. doi.org/10.1136/bmjopen-2017-018049 (externer Link, öffnet neues Fenster)
Ertl S, Emser T, Garsche S, Kolar DR. Attitudes of Psychotherapists Toward Outcome Measures and Routine Outcome Monitoring in Child and Youth Psychotherapy. Z Kinder Jugendpsychiatr Psychother. 2026 Apr 9. doi: 10.1024/1422-4917/a001071 (externer Link, öffnet neues Fenster). Epub ahead of print.