Trotz der nachgewiesenen Wirksamkeit von Psychotherapie bei psychischen Störungen fallen die individuellen Ansprechraten auf evidenzbasierte Psychotherapien sehr unterschiedlich aus, wobei ca. 1/3 der PatientInnen nicht ansprechen, einen Rückfall erleiden oder die Behandlung vorzeitig abbrechen. Um Psychotherapien für diese PatientInnen zu optimieren, gilt die Anpassung von psychologischen Interventionen an patientenspezifische Charakteristika als neue Herausforderung, was auch unter den Begriffen Precision Mental Health, Personalized Therapy oder Tailoring Treatments international diskutiert wird.
In diesem Kontext eröffnet E.L. Brakemeier das Symposium durch die Vorstellung einer Studie über die Wirksamkeit der stationären Routineversorgung bei depressiven PatientInnen (N=23.000). In dieser naturalistischen Studie werden maschinelle Lernansätze (Bayesian Network Analysis) zur Identifikation eines Modells zur Vorhersage von Veränderungsmechanismen angewendet.
W. Lutz stellt anschließend ein computergestütztes individualisiertes Feedback-, Entscheidungs- und Problemlösetool für die klinische Praxis zur Diskussion, welches durch moderne statistische Methoden (Machine Learning) anhand einer Stichprobe von 1.234 PatientInnen mit Angst- und affektiven Störungen entwickelt wurde.
Julia Glombiewski wird anhand der Ergebnisse randomiserter, kontrollierter Studien, experimenteller single-case Designs und Prozessanalysen zu Expositionstherapie und anderer kognitiv-behavioraler Ansätze bei chronischen Schmerzen die aktuelle Evidenz zu patientenzentrierten Psychotherapie in der Verhaltensmedizin vorstellen.
Abschließend widmet sich C. Flückiger der Frage, inwieweit die Allianz von Therapeut und Patient die Symptomreduktion Sitzung für Sitzung hervorsagt und/oder umkehrt. Basierend auf einer internationalen Kooperation mit 18 inkludierten Primärdatensätzen werden die Resultate einer Cross-Level Time-Series Meta-Analyse vorgestellt und potentielle Moderatoren diskutiert.