디지털 심리치료 효과에 관한 메타분석

Abstract

This study aimed to comprehensively synthesize the effects of digital psychotherapy reported in Korea and assess the effect size using evidence-based effectiveness criteria. This study employed a meta-analysis approach to synthesize effect sizes from digital psychotherapy studies conducted in the past 5 years. This study categorized evidence-based evaluation criteria into five key areas to establish evaluation criteria for assessing the effectiveness of digital psychotherapy: 1) study characteristics, 2) sample characteristics, 3) intervention characteristics, 4) study design, and 5) outcomes. These criteria were derived from the validation criteria used in traditional psychotherapy and previous literature. Based on these criteria, subgroup analyses were then performed to identify significant variables that may influence the overall effect size. The analysis encompassed digital psychotherapy studies conducted in Korea between January 2019 and May 2023. The dataset included 40 articles comprising 17 journal papers, 16 master's theses, and seven doctoral dissertations. There were 1546 participants, with 764 in the treatment group and 782 in the control group. In assessing the effectiveness of digital psychotherapy across these studies, various factors were coded, including study characteristics, sample characteristics, intervention characteristics, study design, and outcomes. A total of 78 effect sizes were synthesized for analysis. Based on the findings, the following key conclusions were drawn. Utilizing a random-effects model, analyzing effect sizes derived from digital psychotherapy studies conducted domestically revealed a substantial average effect size of 0.853. This effect size falls in the "large" classification based on the criteria established by Cohen (1998). Regarding the academic backgrounds of the first authors, it was observed that individuals with backgrounds in psychology and healthcare achieved notably larger effect sizes than those from engineering and multidisciplinary studies, demonstrating a moderate effect size. This difference between groups was found to be statistically significant. These findings highlight the significance of interventions that incorporate domain-specific knowledge. The study examined the effect sizes based on sample characteristics by categorizing the target audience into non-clinical, high-risk, and clinical groups. The results indicated that the non-clinical and high-risk groups exhibited substantial effect sizes, while the clinical group demonstrated smaller effect sizes. This difference between the groups was found to be statistically significant. Additionally, target sample accounted for 17.95% of the total variance. These findings suggest that digital psychotherapy may be particularly effective for individuals with milder psychological symptoms, but caution should be exercised when applying it to clinical populations. Significant variations in effect sizes were observed depending on the specific mode of delivery for digital psychotherapy. Traditional remote media and apps demonstrated the most significant effect sizes, while virtual reality and chatbots exhibited intermediate effect sizes. This suggests that the delivery mode may influence a treatment's effectiveness. Further, even treatments with similar content may yield different effects based on their delivery method. The mode of delivery accounted for 29.71% of the variance in effect size. Regarding the theoretical background of interventions, most studies acknowledged the presence of a theoretical foundation. It was observed that interventions with a theoretical background tended to be more effective than those without one and this difference between groups was found to be statistically significant. The development and implementation of treatment manuals based on scientific procedures significantly enhanced effectiveness, accounting for 25.79% of the overall variance. This highlights the importance of adhering to rigorous guidelines when designing therapeutic interventions. The provision of therapeutic guidance was associated with higher therapeutic effects. Even in the case of virtual reality (VR) and app-based interventions that do not involve direct interaction with a human therapist, the inclusion of pre-session and post-session interactions, during which the therapist explains the session content and engages in discussions about the participant's experiences, contributed to increased therapeutic benefits. However, the difference between groups did not reach statistical significance, indicating the need for replication in future studies with larger sample sizes. Regarding research design, the analysis revealed no significant difference between randomized controlled trials (RCTs) and non-randomized studies (NRS). However, it is essential to acknowledge that the lack of rigorous random assignment in social science research may have contributed to the observed lack of effectiveness. Only three studies employed an intention-to-treat (ITT) analysis, and the effect size was smaller than those without ITT. Conversely, studies that excluded dropouts from the research, such as those utilizing per-protocol set (PPS) analysis, reported larger effect sizes. It is worth noting that excluding dropouts and including only those who completed the treatment may lead to overestimating its effect. Moreover, this study has shed light on the relative effectiveness of digital psychotherapy compared to various control groups. Currently, digital psychotherapy demonstrates a high level of effectiveness compared to a no-treatment group. However, its efficacy is moderate to low compared to a placebo control group or a medication control group. The findings of this study suggest the presence of essential variables that should be considered when investigating the effectiveness of digital therapies. Specifically, the effectiveness may vary depending on the approach to address participant dropouts, necessitating careful consideration in future studies. Additionally, it is crucial to employ rigorous research designs to enhance internal validity. Furthermore, the effect size varies significantly depending on whether the study was conducted in a laboratory or clinical setting, highlighting the need to consider this factor in future research. When examining the effect size by dependent variable, it was discovered that digital psychotherapy is being investigated for various psychological difficulties. The dependent variable accounted for 32.79% of the total variance. Notably, digital psychotherapy effectively addressed psychological maladjustment, post-traumatic stress disorder, and addiction. However, it is essential to exercise caution when applying digital psychotherapy to more severe psychopathologies and crisis interventions, such as suicide, delusions, and hallucinations, as the effectiveness was limited in these areas. Recently, there has been a growing body of research on integrating digital technology in psychotherapy, necessitating a comprehensive analysis of these studies. The significance of this research lies in the systematic review of digital psychotherapy literature in Korea, enabling the identification of emerging trends. Furthermore, This study have closely examined the effectiveness of digital psychotherapy using evidence-based evaluation criteria and considering the overall effect size of digital therapy. This study is a valuable foundation for future research on effective digital psychotherapy. Based on the results of this study, this study propose the following recommendations for future research. While this study provides an initial validation of the overall effectiveness of digital therapy, further research is necessary to determine the optimal combination of specific delivery modalities that prove effective for different client characteristics. It is essential to acknowledge the limitations of this study, as it primarily explored the general effectiveness of digital psychotherapy and did not specifically identify delivery modalities or treatment factors suitable for particular psychopathologies. In addressing this gap, future research should focus on identifying the most effective approaches and determining the appropriate frequency of interventions for specific mood disorders, such as depression and anxiety, as specified in this study. This will enable the safe and practical implementation of digital therapies, which have been subject to scrutiny regarding their effectiveness in real-world clinical settings. There is a crucial need to prioritize outcome measures to validate interventions' effectiveness and delve into the underlying mechanisms that influence these outcomes. While this study focused on assessing the effectiveness of digital interventions, it is essential to conduct fundamental psychological research on the mechanisms of change to gain a deeper understanding of how these interventions work. One vital aspect to investigate is the influence of counselor characteristics and empathy, known variables that can impact counseling effectiveness. Specifically, it is essential to explore whether the perception of a human therapist, even in a technology-based therapy, enhances treatment effectiveness or if the perception of a non-human therapist encourages greater self-disclosure. Additionally, it is necessary to identify any differences in therapeutic factors recognized as modifiers in traditional psychology when applied to digital therapy and to examine whether these factors mediate the observed effects. While this study synthesized quantitative data to evaluate the effectiveness of digital psychotherapy, it is also crucial to incorporate qualitative data from key stakeholders to gain a more comprehensive understanding and facilitate real-world implementation. Furthermore, it is essential to acknowledge that this study excluded Chinese international students, and future research should include follow-up studies targeting individuals from diverse backgrounds in Korea to examine the effectiveness of digital therapy in various contexts.;인공지능을 비롯한 디지털 기술의 발전은 정신건강 분야에도 영향을 미치며 정신건강 서비스 전달 방식을 획기적으로 변화시키고 있다. 특히, COVID-19 팬데믹으로 인해 비대면 원격 상담이 가속화되며 디지털 심리치료의 필요성에 대한 인식과 관심을 불러일으켰다. 이러한 추세를 반영하여 다양한 디지털 심리치료가 개발되고 실무 현장에 도입되고 있다. 디지털 심리치료가 전통 대면 상담의 한계를 보완하는 대안적인 방법으로 유망하지만, 실제 상담 및 심리치료 실무 현장에 적용하기 위해서는 그 효과에 대한 엄격한 검증이 선행되어야 한다. 이에 본 연구에서는 메타분석 방법을 활용하여 국내에서 발표된 디지털 심리치료 관련 문헌의 효과를 종합적으로 분석하고, 전통적인 심리치료 효과성 검증 기준을 통해 마련한 디지털 심리치료의 근거기반 검증 기준을 바탕으로 디지털 심리치료의 효과에 영향을 주는 주요한 변인을 탐색하고자 하였다. 구체적으로, 본 연구에 포함된 문헌은 2019년 1월부터 2023년 5월까지 국내에서 발표된 디지털 심리치료 연구를 대상으로 하며, 본 연구의 포함 및 배제 기준을 바탕으로 최종 문헌을 선정하였다. 선정된 문헌은 총 40편(학술지 17편, 석사학위논문 16편, 박사학위논문 7편)으로 1,546명(처치집단 746명, 통제집단 782명)의 자료를 분석하여 디지털 심리치료의 효과를 종합하였다. 또한, 근거기반 효과 검증 기준으로 1) 연구물 특징, 2) 표본 특징, 3) 개입 특징, 4) 연구 설계, 5) 결과 영역을 마련하여 하위집단 분석을 실시하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구의 분석 대상 문헌의 종합 효과크기는 랜덤효과 모형으로 측정하였다. 국내 디지털 심리치료의 평균 효과크기는 0.853(95% CI: Hedge's g= 0.696-1.011)으로 큰 수준의 효과로 나타나 디지털 심리치료가 정신건강 문제에 개입할 때 긍정적인 변화를 이끌어낼 가능성을 확인하였다. 다만, 현재까지의 증거를 바탕으로 향후 기대할 수 있는 디지털 심리치료 효과의 예상 범위를 제공하는 예측구간(PI; Prediction Interver)의 경우 작은 수준(g=0.100)에서 큰 수준(g=1.606)까지 넓은 범위로 확인되어 본 연구 분석에서 나타난 큰 수준의 효과크기를 해석할 때 유의할 필요가 있다. 둘째, 디지털 심리치료의 근거기반 효과성 검증 기준 중 연구물 특징에 따른 효과크기를 살펴본 결과 출판 형태(박사학위논문, 석사학위논문, 출판지)에 따른 효과크기의 차이는 존재하였지만 .05 수준에서 통계적으로 유의한 차이는 나타나지 않았다. 주저자의 학문 배경에 따라서는 효과크기가 통계적으로 유의하게 영향을 받으며 심리학(g=0.841)과 보건의료(g=0.792)에서 큰 수준의 효과크기가 나타났다. 연구비 지원에 따른 효과크기 차이 역시 유의하게 나타났는데, 연구비를 지원받지 않을 경우(g=0.814)의 효과크기가 정부기관(g=0.279)이나 민간/사설기관(g=0.462)의 연구비 지원을 받는 경우보다 더욱 크게 나타났다. 주저자의 학문배경은 연구간 분산의 3.22%를 설명하며, 연구비의 경우 연구간 분산의 2.02%를 설명하는 것으로 확인됐다. 셋째, 디지털 심리치료가 어떤 대상에게 효과적인지 확인하기 위해 개입 목표 대상을 비임상군, 고위험군, 임상군으로 나누어 효과를 살펴보았다. 그 결과, 디지털 심리치료가 목표로 하는 대상군이 임상군(g=0.384)일 경우 효과가 중간에서 낮은 수준으로 나타났으며, 비임상군(g=0.768)과 고위험군(g=0.906)일 경우 높은 수준의 효과가 나타났다. 표본 특징에 따른 집단 간 차이는 통계적으로 유의하였으며 전체 분산의 17.95%를 설명하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 디지털 심리치료 개입 시 목표 대상을 중요하게 고려하여 치료를 설계하고 적용해야 함을 시사한다. 넷째, 개입 특징에 따른 효과크기에서 디지털 심리치료의 전달방식에 따른 효과크기 차이가 통계적으로 유의하게 다른 것으로 나타났으며 이러한 차이는 전체 분산의 29.71%를 설명하는 것으로 확인됐다. 구체적으로, 원격 매체 활용 g=0.988, 어플 g=0.826, 가상현실 g=0.448, 챗봇 g=0.355 순으로 나타났다. 이러한 결과는 디지털 심리치료가 매체 활용 원격 상담, 어플, 가상현실, 챗봇 중 어떠한 방식으로 전달되느냐에 따라 효과가 달라질 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 심리치료의 이론적 배경에 따른 효과크기는 전체 분산의 2.40%를 설명하지만, 디지털 심리치료의 치료 매뉴얼의 유무는 전체 분산의 25.79%를 설명하여 치료 매뉴얼이 보다 중요한 변인임이 밝혀졌다. 이는 치료적 개입을 마련할 때 디지털 치료에 맞는 치료매뉴얼이 개발되는 것의 중요성을 시사한다. 또한, 인간 치료자의 역할과 자격에 따른 효과크기를 탐색한 결과 디지털 개입이라 할지라도 인간의 치료적인 가이드가 있는 경우 가장 큰 효과크기가 나타났지만 집단 간 차이는 통계적으로 유의하지 않았다. 치료자의 자격 역시 통계적으로 유의하지 않았는데 이는 디지털 심리치료의 구조화된 특성으로 인한 결과로 판단된다. 다섯째, 디지털 심리치료의 연구 설계에 따라 효과크기 차이가 존재하는지 확인한 결과 우선 실험설계(무선할당 통제 실험, 비무선할당 통제실험) 간의 차이는 존재하지 않는 것으로 나타났다. 그리고, 치료를 의도한 대로 받았는지와 관계 없이 할당된 연구참여자의 자료를 모두 분석하는 치료의향분석(ITT)에 따른 효과 역시 유의하지 않은 것으로 확인 됐다. 하지만, 어떠한 통제집단과 비교하는지에 따라 효과크기는 크게 영향 받는 것으로 나타났고 이는 전체 분산의 43.81%를 차지하는 것으로 밝혀졌다. 본 연구 결과 디지털 심리치료는 무처치 통제집단(g=0.980)과 비교 시 가장 큰 효과크기가 나타났으며, 약물치료(g=0.451)와 위약(g=0.335) 통제 집단의 경우 중간에서 낮은 수준으로 나타났다. 예상과 달리, 전통 대면 심리치료(g=0.704)와 비교한 경우에도 중간에서 큰 수준의 효과크기가 나타났다. 마지막으로, 디지털 심리치료가 실험실의 효과성(efficacy)을 넘어 실제 임상 장면에서도 효과(effectiveness)적인지 확인한 결과 아직 실험실 장면(g=0.893)에서의 효과만큼 실제 임상 장면(g=0.344)에서 효과적이지 않은 것으로 나타났다. 집단 간 차이는 통계적으로 유의하였으며 전체 분산의 28.13%를 차지하는 것으로 밝혀졌다. 여섯째, 종속변인에 따른 효과크기를 살펴본 결과 다양한 심리적 어려움에 대한 개입이 진행되고 있는 것을 확인할 수 있었으며, 종속변인은 전체 변산의 32.79%를 설명하며 큰 설명량을 가지는 것으로 나타났다. 연구가 1편인 종속변인을 제외하면 중독, 불안, 스트레스, 우울에서 높은 수준의 유의한 효과가 나타났으며, 자살, 정신증의 경우 낮은 수준의 유의미하지 않은 효과가 나타나 심리치료가 일반적인 신경증에는 효과적인 대안이 될 수 있지만 현실검증력이 떨어지는 정신증이나 심리적 위기에 해당하는 자살을 호소하는 내담자에게는 적합하지 않다는 것을 확인하였다. 본 연구 결과는 디지털 심리치료의 효과크기를 종합하고, 디지털 심리치료의 효과에 영향을 미치는 다양한 특성을 검증하는 것을 통해 안전하고 신뢰로운 디지털 심리치료가 개발되어 활용되기 위한 근거를 마련하였다. 앞으로도 디지털 심리치료의 효과 연구가 지속되어 전통적인 심리치료 서비스의 한계를 극복하는 대안으로서 심리치료가 필요한 많은 사람들에게 최적의 심리치료가 제공될 수 있는데 기여할 수 있기를 기대한다.