Prozessfeedback und Prozesssteuerung in der Psychotherapie

Wir berichten hier über ein internet- und app-basiertes Verfahren, das als serverbasierte Dienstleistung verfügbar ist („Synergetisches Navigationssystem“, SNS). Es handelt sich insofern um ein generisches Verfahren, als die benutzten Fragebögen für die Selbst- oder Fremdeinschätzung frei wählbar sind (z. B. nach Diagnosen, therapeutischem Vorgehen oder wissenschaftlichem Interesse). Das SNS erlaubt die Nutzung unterschiedlicher lizenzrechtlich zugänglicher Fragebögen, die im System vorgehalten werden. Für die Prozesserfassung steht ein standardisierter und normierter Therapie-Prozessbogen (TPB; [11, 13]) zur Verfügung, der unterschiedliche verlaufsrelevante Dimensionen (Faktoren) umfasst (z. B. Veränderungsmotivation, Qualität der Therapiebeziehung, Einsicht und neue Perspektiven, Problembelastung und andere). Daneben gibt es die Möglichkeit, mithilfe eines Fragebogeneditors weitere Fragebögen anzulegen, vor allem personalisierte Fragebögen, die mit dem Patienten gemeinsam entwickelt werden. Die zeitliche Taktung der Messungen ist frei definierbar, z. B. einmalig (Screening), zu wenigen Zeitpunkten (z. B. Prä‑, Post- und Katamnese), oder hochfrequent (z. B. täglich). Letzteres ist die übliche Messfrequenz zur Erfassung von Therapieverläufen (time sampling). Möglich ist auch eine Vorgabe zu beliebigen Zeitpunkten (event sampling), z. B. mehrmals am Tag, um die Reaktion auf spezifische Ereignisse wie Stress oder starke Emotionen zu erfassen.

Die Resultate der verfügbaren Outcomefragebögen werden in Form von Säulendiagrammen dargestellt, die Resultate der hochfrequent beantworteten Prozessfragebögen in Form von Zeitreihen, welche umfassende Informationen zum therapeutischen Prozess enthalten. Die Antwortskalen der Items (z. B. Likert-Skalen oder visuelle Analogskalen) werden dabei auf der y‑Achse, die Zeit in Tagen oder in aufeinanderfolgenden Messpunkten auf der x‑Achse dargestellt. Neben quantitativen Einschätzungen besteht auch die Möglichkeit, elektronische Tagebücher zu schreiben. Die Zeitreihen lassen sich in unterschiedlich großen Diagrammen aufrufen, wobei man mit dem Cursor auf jeden beliebigen Messzeitpunkt gehen und in einem Tipptool neben dem Skalenwert und dem Datum der Eingabe auch den Tagebucheintrag lesen kann. Mehrere Zeitreihen können in einem Diagramm auch übereinandergelegt werden, sodass man einen unmittelbaren Vergleich z. B. zwischen verschiedenen Items eines Fragebogens oder zwischen verschiedenen Personen (z. B. in der Paar- oder Familientherapie) erhält.

Die Subskalen (Faktoren) eines Prozessbogens werden in z‑transformierten Verläufen gezeigt, also um den Mittelwert von 0 in Einheiten von Standardabweichungen. Dies hat den Vorteil, die prozessuale Gestalt der Verläufe besonders zu verdeutlichen und vergleichbar zu machen (Abb. 1). Sämtliche angelegten Diagramme bleiben für die nächste Nutzung (z. B. die nächste Therapiesitzung) erhalten und werden automatisch aktualisiert. Ein visueller Vergleich mehrerer Zeitreihen (z. B. aller Items eines Prozessfragebogens) ist in einem Rohwerte-Resonanzdiagramm möglich, der die Werte von Zeitreihen in einer Regenbogenfarbskala zeilenweise darstellt (Abb. 2a).

Für die Auswertung der Prozessdaten stehen unterschiedliche Analyseverfahren zur Verfügung.

Die dynamische Komplexität [4, 9] erfasst die Komplexität von Zeitreihen in einer Kombination aus Amplitude, Frequenz und Verteilung der Werte über die verfügbare Skala oder den empirischen Wertebereich. Die Berechnung erfolgt in einem Gleitfenster frei wählbarer Breite, welches pro Messgröße den gesamten Verlauf abscannt und in einer eigenen Zeitreihe darstellt. Der Kennwert zeigt, wann ein Prozess sich in eine kritische Instabilität hineinbewegt. Kritische Fluktuationen oder kritische Instabilitäten sind häufig Vorläufer von Musterwechseln, sei es in Richtung von „sudden gains“ oder von „sudden losses“. Auch vor Suizidversuchen [3] oder Sportverletzungen [14] können kritische Fluktuationen als early warning signals auftreten.

Ein weiterer Zweck ergibt sich durch die Tatsache, dass pathologische Prozesse oft durch intensivierte (z. B. Emotionsschwankungen bei Borderline-Störungen) oder umgekehrt durch eingeschränkte Dynamiken (z. B. rigide oder verflachte Emotionalität bei Depression) gekennzeichnet sind. Die Veränderung der dynamischen Komplexität ist mithin auch ein Merkmal therapeutischer Effekte.

Neben der Darstellung in Zeitreihen kann die dynamische Komplexität in einer Farbskala dargestellt werden (Abb. 2b). In einem Farbdiagramm werden die einzelnen Items eines Fragebogens in Linien übereinander gezeigt, wobei alle oder nur einzelne Items ausgewählt werden können. Da man daran erkennt, bei welchen Items Komplexitätsänderungen synchron auftreten, werden diese Darstellungen als Komplexitäts-Resonanz-Diagramme (KRDs) bezeichnet. Im Default-Modus entspricht dunkelrot dem höchsten Wert, wobei es mit einem Schieberegler möglich ist, diesen Maximalwert nach unten zu regulieren, um eine Kalibrierung des Komplexitätsmusters zu erreichen (entsprechend dem Kontrast in der Fotografie).

Das Verfahren der Recurrence Plots macht wiederkehrende Werteabfolgen von Zeitreihen in einem Zeit×Zeit-Diagramm erkennbar [1, 15]. Es beruht auf der Einbettung von Zeitreihen in einem Phasenraum mit Zeitverzögerungskoordinaten, wobei die euklidischen Abstände der Vektorpunkte direkt in Farbe übertragen (Farb-Recurrence-Plots) oder nach Vorgabe eines Radius um jeden Vektorpunkt binär markiert werden (Nachbarpunkt innerhalb oder außerhalb des wählbaren Radius; Schwarz-Weiß-Plot). Phasen wiederkehrender, stabiler Dynamik werden als „recurrent“ markiert, Musterwechsel (Ordnungsübergänge) dagegen als Transienten. Recurrence Plots und KRDs zeigen in vielen Fällen komplementäre Muster, d. h. an den Stellen, an denen im KRD kritische Instabilitäten erkennbar sind, treten in Recurrence Plots Transienten, also dynamische Übergangsszenarien auf.

Synchronisationsmuster werden über die Interkorrelationen von Items in Form von Matrizen dargestellt (von −1 [dunkelrot] über 0 [weiß] bis +1 [dunkelgrün]) (Abb. 3). Die in einem frei wählbaren Zeitfenster berechneten Korrelationsmatrizen kann man mit einem Marker über den Verlauf ziehen, was die Veränderung der Synchronisationsmuster wie in einem Film sichtbar macht. Auch die Korrelationen zwischen einzelnen Item-Paaren können im Verlauf dargestellt werden, wobei auf der x‑Achse die Zeit und auf der y‑Achse die Korrelationswerte von −1 bis +1 aufgetragen sind. Hierfür reicht ein Mausklick in die Zelle der Korrelationsmatrix, welche den Schnittpunkt zwischen den beiden ausgewählten Items bildet. In der klinischen Praxis trägt die Darstellung der Inter-Item-Korrelationen zur Hypothesenbildung über Zusammenhänge zwischen verschiedenen Kognitionen und Emotionen eines Patienten bei. Die Korrelationsdynamiken zwischen mehreren Item-Paaren können übereinandergelegt und damit direkt verglichen werden.

Werden die Absolutwerte der Inter-Item-Korrelationen zu einem mittleren Korrelationsverlauf gebündelt, erhält man ein Maß der inneren Kohärenz (Ordnerstärke) der Dynamik (unabhängig davon, ob die Verläufe direkt oder spiegelverkehrt synchron verlaufen). Bemerkenswert ist die lokale (zeitlich begrenzte) Zunahme der Inter-Item-Synchronisation während Perioden kritischer Instabilität (Abb. 4b). Schließlich ist es möglich, die Ähnlichkeit oder Unähnlichkeit aufeinanderfolgender Korrelationsmatrizen zu beurteilen, indem man diese selbst wieder untereinander korreliert (Meta-Korrelationsmatrizen). Damit werden Perioden deutlich, die stabile oder sich ändernde Korrelationsmuster aufweisen (Abb. 5).