Effectiviteit van preventieve
programma’s bij kinderen en
adolescenten
Een meta-analyse naar het verschil in effectiviteit van preventieve programma’s tussen kinderen en adolescenten
Roxanne Stalenhoef (10519025)
Begeleider: Dr. Peter Hoffenaar
2 Inhoudsopgave Abstract 3 Inleiding 4 Leeftijdsverschillen 6 Methoden 9 Studieselectie 9 Coderen 9 Analyse 11 Resultaten 13
Karakteristieken van de geïncludeerde studies 13
Meta-analyse 16 Studiekenmerken 17 Inter-beoordelaarsbetrouwbaarheid 18 Publicatie bias 18 Discussie 19 Referentielijst 24 Bijlage 41
3
Abstract
Major depressive disorder is the most common mental illness in the Netherlands. The chance of relapse after a successful treatment is enormous. This is why prevention is important. This meta-analysis researches the effectivity of prevention programs under teens and
children. It also takes a look at the different prevention programs and compares their results. In this meta-analysis I have took in to consideration 44 study’s. N = 23476 (53% girls). The results show that the effect of prevention programs designed to reduce the symptoms of depression in children and adolescentshave not been significant (d=-0.088,p=0.075). It can also be concluded that prevention programs that have been used on young children have not been more effective than the programs used on older children (d=0.102,p=0692).
This study has also verified the variables in follow-up time and the design, but both have not made any change in the results.
There have been recommendations to research this further. This is because clinical
importance regarding the amount of children and teens showing symptoms of depression and the prognosis of this psychiatric disease.
4
Inleiding
Depressie is de meest voorkomende psychische stoornis in Nederland (Costello, Erkanli & Angold, 2006; Gutmann & Sameroff, 2004; Trimbos-instituut, 2010). Volgens cijfers van het CBS leden één miljoen Nederlanders in 2014 aan de depressieve stoornis (www.cbs.nl). Uit dezelfde cijfers blijkt dat meer dan 20% van de adolescenten in Nederland tenminste één depressieve episode heeft meegemaakt voordat zij de volwassenheid hebben bereikt. De symptomen die samenhangen met een depressie zijn verlies van plezier, verlies van interesse, schuldgevoelens, gevoelens van onzekerheid, een verstoord slaap- en/of eetritme, weinig energie en moeite met concentreren (American Psychiatric Association, 2013).
Na een succesvolle behandeling is de kans op een terugval groot. Na twee maanden valt 20% van de cliënten terug naar een depressieve episode, na een jaar 40% en na twee jaar is het aantal gestegen naar 50% (Belsher & Costello, 1988). Aangezien meer dan de helft van de mensen terugvalt, is het gezegde ‘beter voorkomen dan genezen’ bij een depressieve stoornis zeer op zijn plaats.
Echter, in de praktijk blijkt dat preventieve programma’s nog weinig worden
uitgevoerd (Cuijpers, Warmerdam, van Straten & van Rooy, 2010). Dit zou te maken kunnen hebben met onzekerheid over de effectiviteit (Smit, et al., 2006). De erkende preventieve interventies die opgenomen zijn in de NJI databank zijn geclassificeerd als ‘theoretisch goed onderbouwd’. Deze classificatie betekent dat het tenminste aannemelijk is dat de interventie zou kunnen werken (Zwikker, et al., 2015). Een oorzaak hiervoor is dat verschillende methodologische problemen een rol spelen bij het meten van effectiviteit van preventieve programma’s voor een depressie. In de meta-analyse naar het effect van preventieve programma’s van Merry et al. (2012) waarin 76 studies zijn opgenomen, wordt
5
gevonden voor universele programma’s. Daarnaast zijn er geen lange termijn effecten gevonden bij beide soorten programma’s.
De meta-analyse van Merry at al (2012) vormt geen uitzondering op de regel. In de meta-analyse van Corrieri et al. (2013) is een klein effect zichtbaar via een systematische literatuurstudie is onderzoek verricht naar verschillende preventieve programma’s binnen het schoolsysteem die gericht zijn op het voorkomen van depressieve symptomen bij jongeren. Calear en Christensen, (2010) hebben tevens onderzoek gedaan naar preventieve
programma’s, met verschillende studie designs, waarbij zeven van de acht programma’s geen positief effect lieten zien.
De vraag of preventieve programma’s gericht op depressieve klachten effectief zijn, is cruciaal voor het inzetten daarvan op grote schaal (Smit, 2013). Om antwoord te kunnen geven of de programma’s effectief zijn is het ten eerste van belang onderzoek te verrichten waarbij alleen RCT studies worden meegenomen om zo de interne validiteit te waarborgen. Ten tweede moet er rekening mee worden gehouden dat veel programma’s worden ingezet binnen het schoolsysteem (Smit, 2013). Het bereik van respondenten op scholen is over het algemeen groot. De vraag is of schoolprogramma’s een goede manier zijn om
hoog-risicogroepen te bereiken. Alleen schoolprogramma’s meenemen in het onderzoek zal geen overall beeld geven van het effect van de preventieve programma’s (Smit, 2013).
Om de bovengenoemde methodologische problemen te ondervangen zal er met een meta-analyse worden onderzocht of er een verschil bestaat in effectiviteit van preventieve programma’s tussen kinderen en jongeren. Een meta-analyse is een methode waarbij resultaten van verschillende studies gebruikt worden voor een kwantitatief eindresultaat. Door in een meta-analyse naar de effecten over verschillende onderzoeken te kijken is en sprake van een hoger statisch onderscheidingsvermogen. Dit heeft tot gevolg dat met
6
is. Het is mogelijk om tot een conclusie of een theoretisch inzicht te komen wat niet mogelijk is bij één afzonderlijk onderzoek (Lakens, Haans en Coole, 2012).
Deze studie is een meta-analyse waarbij alleen RCT-studies naar preventieve programma’s gericht op het voorkomen van een depressie mee worden genomen. Daarbij richt deze meta-analyse zich niet alleen op schoolsystemen maar worden alle onderzoeken binnen diverse clusters en contexten meegenomen om een overall beeld te kunnen
weergeven.
Leeftijdsverschillen
In deze meta-analyse nemen we leeftijden mee van -9 maanden tot 21 jaar. Deze grote leeftijdsgroep bevat meerdere ontwikkelingsfasen, waardoor het de vraag is of er een verschil is in effectiviteit van preventieprogramma’s binnen deze doelgroep. Het verschil in
effectiviteit bij kinderen en adolescenten is vooralsnog niet aangetoond (Werner-Seidler, Perry, Calear, Newby & Christensen, 2017).
De theorie die veelal wordt aangehaald is die van de Amerikaanse econoom en Nobelprijswinnaar James Heckman. Heckman concludeert in zijn artikel uit 2000 ‘Invest in the very young’ dat alleen in de vroege jaren van een kind de basisvaardigheden veranderd
kunnen worden. Heckman bedoelt hiermee sociale-emotionele vaardigheden zoals;
aanpassingsvermogen, doorzettingsvermogen, motivatie, zelfdiscipline, zelfvertrouwen en andere niet cognitieve vaardigheden. Deze vaardigheden leggen volgens hem de basis voor succes of falen in het leven (Heckman, 2000; Heckman, 2007). Belangrijk te vermelden is dat Heckman betoogt dat programma’s op kleuterschoolleeftijd van 3 jaar al rijkelijk laat zijn wegens dalende effectiviteit van de programma’s (Doyle, Harmon, Heckman & Tremblay, 2009). De theorie dat programma’s op jonge leeftijd het meest effectief zijn is uitgewerkt in de onderstaande curve:
7
Op de theorie van Heckman zijn er meerdere punten van kritiek gekomen. Andrew Gelman, statisticus, heeft onder andere kritiek gegeven op de statistische kant van Heckmans
onderbouwingen. De oorspronkelijke uitspraken van Heckman zijn volgens hem gebaseerd op kleine steekproeven uit de jaren ‘60 en ‘70 (Gelman, 2015). Volgens Gelman is de studie later overgedaan met 1000 respondenten, in plaats van de 111 van Heckman, en kwam er minimaal effect uit deze studie. Daarnaast geeft Gelman op zijn website aan dat er sprake lijkt te zijn van een selectie bias in één van de onderzoeken van Heckman die uitgevoerd is in Jamaica (Gertler et al., 2013). Door de selectie bias zou er sprake zijn van overschatting van het effect.
Daarnaast is er kritiek op een recent artikel van Heckman (2007). In het artikel worden er ontwikkelings- en neurowetenschappelijke argumenten gegeven die zijn theorie ondersteunen. Heckman heeft het over kritieke periodes bij kinderen om vaardigheden te leren en geeft als argument dat het op een latere leeftijd niet meer mogelijk is om sociaal-emotionele vaardigheden aan te leren. Critici geven aan dat er een verschil is tussen ‘later niet meer’ versus ‘later is het moeilijker’ (Buykere, 2015). Daarnaast zijn er recente studies die duiden op gevoelige periodes op een latere leeftijd (Gervain et al., 2013). De theorie van
8
Heckman is een invloedrijk idee die door beleidmakers al volop is ingezet. Hierbij kan gedacht worden aan het initiatief als de 1001 kritieke dagen, waar ervanuit gegaan wordt dat de eerste twee levensjaren van een kind cruciaal zijn voor de ontwikkeling van het kind (Loughton, 2015). Gezien de wankele empirische basis, is een onafhankelijk onderzoek naar een overall beeld van het effect van preventieve programma’s en het verschil tussen kinderen en adolescenten van belang.
Deze studie is een onderdeel van een omvangrijke meta-analyse naar effectiviteit van preventieve programma’s op de mentale gezondheid van kinderen en adolescenten (-9 maanden tot 21 jaar). Deze studie wordt uitgevoerd door meerdere studenten. Dit onderzoek zal zich richten op preventieve programma’s voor het voorkomen van een depressieve stoornis bij kinderen en adolescenten. In dit onderzoek worden alleen studies belicht met een RCT design. Daarbij worden naast het schoolsysteem ook andere contexten meegenomen om zo een totaalbeeld te kunnen geven van de effectiviteit van de programma’s. Hierdoor kan er een conclusie getrokken worden of preventieve programma’s wel of geen effect laten zien. De volgende vragen staan in deze studie centraal:
(1) zijn preventieve programma’s gericht op het voorkomen van een depressie effectief bij kinderen en adolescenten?
(2) is er een verschil in effectiviteit van de preventieve programma’s gericht op depressie tussen kinderen en adolescenten?
Om antwoord te kunnen geven op de onderzoeksvragen zijn de studies
gecategoriseerd in de groepen kinderen en adolescenten. Om dit onderscheid te kunnen maken is er gekozen om de theorie van Erikson (1982) aan te houden. Erikson heeft de levensloop van de mens verdeeld in acht fasen. De vroege adolescentie begint volgens Erikson met een leeftijd van 12 jaar. Elke fase heeft zijn eigen ontwikkelingstaken. Er is in deze studie gekozen om de groep op te splitsen in een leeftijd van -9 maanden tot 12 jaar.
9
Vanaf nu wordt deze groep in het verslag kinderen genoemd. De tweede groep is de leeftijdscategorie van 13 tot 21 jaar. Deze groep wordt adolescenten genoemd.
Methoden
Studie selectie
De studies die meegenomen werden in de omvangrijke meta-analyse moesten aan 6 criteria voldoen (1) het moest gaan om een preventief programma (2) er moest sprake zijn van een effectiviteitsonderzoek (3) het onderzoek moest een RCT-onderzoeksdesign bevatten (4) de uitkomstmaat is gericht op de mentale gezondheid (5) het is een psychosociaal programma (6) en de onderzoeksgroep moeten kinderen en jongeren zijn. Aangehouden is een
gemiddelde leeftijd van maximaal 21 jaar bij de respondenten. De artikelen werden
geselecteerd uit de databanken ‘’PsychINFO’’ en ‘’Medline”. De volgende zoektermen zijn gebruikt: children, outcome, at risk/ prevention program en design. De vier verschillende zoektermen werden aan elkaar gevoegd in de databank door het woord ‘AND’ ertussen te plaatsen. Voor de gehele zoekcriteria verwijs ik naar bijlage 1.
Voor het selecteren van de studies is het programma Rayyan gebruikt. De dataselectie is uitgevoerd door zeven studenten. Elke student kreeg 900 artikelen om te screenen op geschiktheid op basis van titel en abstract. Na de eerste screening volgde een tweede. Tijdens de tweede screening zijn de artikelen waarbij getwijfeld werd of deze voldeden aan de inclusiecriteria en de geïncludeerde artikelen, nader bekeken. Dit om te voorkomen dat er artikelen niet werden opgenomen terwijl dat wel had gemoeten.
Coderen
Het coderen van de artikelen is tevens onderverdeeld onder de zeven studenten. De praktijkbegeleiders hebben de eerste 10 artikelen via een pdf-bestand gestuurd naar de studenten. Er is een codeer schema meegestuurd waarin beschreven staat welke informatie gerapporteerd moet worden. De uitkomsten van het coderen werden gerapporteerd in een
10 excel bestand.
Binnen deze meta-analyse is gecodeerd voor algemene studiekenmerken (onder andere: auteur, publicatiejaar en -land), designkenmerken (onder andere: RCT, CRCT, preventielevel), interventiekenmerken (onder andere: naam van het programma, doelgroep en aantal sessies), participantkenmerken (onder andere: steekproefgrootte, leeftijd, percentage meisjes en percentage etnische minderheidsgroep) en uitkomstkenmerken (onder andere. meetmoment, informant, voor- en nameting van de interventie- en controlegroep: n, M en SD).Mochten uitkomstmaten niet aanwezig zijn werd de Odds Ratio genoteerd. Tevens werd er gekeken naar de maanden in follow-ups. Elke uitkomstmaat werd op een aparte regel genoteerd. Mocht de gemiddelde, standaarddeviaties en de Odds Ratio niet duidelijk worden in de artikelen zijn de artikelen niet verder meegenomen in het onderzoek.
De praktijkbegeleiders hebben de studies die gecodeerd zijn voor de meta-analyse in een SPSS bestand naar de studenten toegezonden. Voor de huidige meta-analyse zijn alleen de artikelen met de uitkomstmaten depressie meegenomen. Er is een overzicht gemaakt van het selectieproces van de studies die relevant zijn voor de huidige meta-analyse (figuur 1). In totaal zijn er 96 studies geschikt aan de hand van de zoektermen en met de uitkomstmaat depressie. Om de data te kunnen gebruiken moesten de gegevens beschikbaar zijn van de M, SD of OR van de vragenlijsten. De studies waarbij de gegevens ontbraken, zijn uit het onderzoek gehaald (k=50). Er zijn uiteindelijk nog twee studies afgevallen omdat de uitkomsten maten verkeerd zijn geïnterpreteerd door de codeurs, waardoor deze niet bruikbaar zijn voor de analyse. Het aantal studies die meegenomen zijn in de meta-analyse kwam op een totaal van 44 studies.
11 Figuur 1. Stroomdiagram
Analyse
Met de data die verzameld zijn worden analyses uitgevoerd met behulp van het programma JASP (https://jasp-stats.org/faq/how-do-i-cite-jasp/). De effectsizes zijn als eerste vastgesteld en meegestuurd met het spss programma. Voor deze meta-analyse is de effectsize Cohen’s d
gebruikt. De formule is als volgt:
De waardes zijn berekend door gebruik te maken van de escalc functie in het R package metafor (Viechtbauer, 2010). Hoe hoger de Cohen’s d, des te meer het preventie-effect van de interventiegroep positief afwijkt van de controlegroep. Lipsey en Wilson (1993) maken hierbij de volgende indeling: een effectgrootte van 0,56 tot 1,2 is een groot effect, een effectgrootte van 0,33 tot 0,55 een middelgroot effect en een effectgrootte van 0 tot 0,32 een klein effect. In deze meta-analyse houdt een negatieve effectgrootte in dat de depressieve symptomen sterker zijn afgenomen in de experimentele conditie ten opzichte van de controle conditie. Met behulp van een forest plot wordt er een overzicht getoond van de effectgroottes
12
met daarbij de betrouwbaarheidsintervallen van de geschatte effectgroottes.
Als eerste stap is er een Fixed-effects-model uitgevoerd. Door middel van deze analyse wordt duidelijk of alle effecten binnen deze studies in werkelijkheid hetzelfde effect schatten en de verschillen in effect tussen de studies op toeval berusten. Vervolgens zal er worden gekeken naar de heterogeniteit van de studies. Dit houdt in dat er wordt gekeken of de studies die geïncludeerd zijn, met elkaar vergeleken kunnen worden. Heterogeniteit kan worden veroorzaakt door methodologische verschillen of werkelijke verschillen tussen de onderzoeken. De mate van de heterogeniteit wordt aangeduid met de Higgins l². In de huidige meta-analyse kan er vooraf verwacht worden dat er sprake is van heterogeniteit. Dit komt omdat er sprake is van een grootschalige onderzoek, waar veel studies met verschillende condities zijn meegenomen. Het Random-effects-model wordt toegepast mocht de heterogeniteit significant zijn.
De volgende stap is om een Random-effects-analyse uit te voeren, waarbij wordt gekeken of de preventieve programma’s een verschil hebben opgeleverd van depressieve symptomen tussen de interventie en de controlegroep. Aan de hand van deze uitkomst wordt de eerste onderzoeksvraag of het preventieve programma gericht op het voorkomen van een depressie effectief zijn bij kinderen en adolescenten beantwoord. Door middel van het Random-effects-model wordt vastgesteld of er een verschil in effect zichtbaar is tussen kinderen en adolescenten. Deze uitkomst zal antwoord geven op de onderzoeksvraag of er een verschil is in effectiviteit van het preventieve programma gericht op depressie bij kinderen en het programma voor adolescenten. Tenslotte wordt er getoetst of het design van de studies en de follow-up tijd invloed hebben op de effecten van de preventieve
programma’s.
Om de resultaten op waarde te kunnen schatten is er gekeken naar de inter-beoordelaarsbetrouwbaarheid van de variabelen die meegenomen zijn in de analyses. De
13
dataset van de dubbel gecodeerde artikelen (10%) is toegestuurd vanuit de
praktijkbegeleiders. Voor de betrouwbaarheidsanalyse is voor de categorische variabelen de Cohens Kappa als maat gebruikt en voor de interval variabelen de Spearmans’rho.
Nadat de analyses zijn uitgevoerd wordt er gekeken of er sprake is van publicatie bias. Publicatie bias is een vertekening die ontstaat doordat positieve resultaten vaker worden gepubliceerd en daarom makkelijker te vinden zijn tijdens het systematisch zoeken naar de artikelen. Om de publicatie bias in kaart te brengen zal gebruikt worden gemaakt van de funnel plot (Light, Pillemer, 1984) en de kendell’s τ.
Resultaten
Karakteristieken van de geïncludeerde studies
In de huidige meta-analyse is gebruikt gemaakt van k= 44 studies. In tabel 1 is er een weergave gegeven van de geïncludeerde studies met daarbij de berekende effectgrootte Cohens’d. Aansluitend is er met behulp van een forest plot (figuur 2) een visuele weergave
14
Tabel 1. Overzicht geïncludeerde studies
Auteur Design N Totaal Age Age cat. Effect SD Follow-up Meisjes Kraag (2009) Cluster RCT 1364 10,3 1 0.082 0.005 8 49,9 Merry (2004) RCT 392 14,2 2 -0,039 0.025 12 46,4 Possel (2013) Cluster RCT 518 15 2 -0,026 0.027 7 62,7 Bluth (2015) RCT 30 16,8 2 -0,906 0,340 0 43 Burckhardt (2017) RCT 48 15,64 2 -0,311 0,224 3 42 Pella (2017) RCT 136 8,69 1 -0,080 0,062 7 55,9 Tomba (2010) Cluster RCT 162 11,44 1 0,274 0,049 6 51 Thurman (2017) RCT 453 14,5 2 -0,208 0,022 3 100 Puskar (2003) RCT 89 16 2 -0,463 0,095 6 82 Johnson (2016) Cluster RCT 308 13,63 2 0,200 0,029 1,5 47,7 Li (2013 RCT 128 11,4 1 -0,581 0,068 6 48,2 Gumz (2017) Cluster RCT 2342 14,4 2 -0,014 0,006 3 54,3 Smokowski (2009) RCT 81 14 2 -0,450 0,116 12 0,54 Smallegange (2010) RCT 105 2,55 1 0,424 0,079 3 43,85 Steinhardt (2008) RCT 64 21 2 -0,667 0,136 0 82 Kindt (2014) Cluster RCT 1440 13,42 2 -0,012 0,006 6 52,3 Mason (2012) RCT 30 13,9 2 -0,194 0,343 4,5 44 Manicavasagar (2014) RCT 235 15,4 2 -0,300 0,059 0 67,5 Gold (2017) Cluster RCT 100 14 2 0,833 0,228 3 67 Mason (2007) Cluster RCT 429 11,35 1 -0,298 0,023 75 52 Possel (2005) RCT 347 13,5 2 -0,066 0,069 1,5 47,84 Reynolds (2011) RCT 71 17,93 2 0,338 0,115 11 54,25 Trudeau (2012) Cluster RCT 446 11,3 1 -0,191 0,022 44 52 Doesum (2008) RCT 85 17,25 2 0,002 0,116 3 40 Tennant (2017) RCT 24 8,9 1 -0,400 0,376 1,5 62,5 Essau (2012) RCT 638 10,91 1 -0,604 0,019 12 45,8 Johnstone (2014) Cluster RCT 910 8,75 1 -0,040 0,016 24 48,6 Horowitz (2007) RCT 380 14,43 2 -0,037 0,033 3 54 Garcia (2013) RCT 41 14,8 2 -0,321 0,269 4 100 Sawyer (2010) Cluster RCT 5633 13,1 2 -0,042 0,008 30 52 Gillham (2007) RCT 232 12 1 -0,142 0,030 6 46 Schmiege (2006) RCT 244 11,39 1 -0,093 0,070 7 47 Wahl (2014) Cluster RCT 646 14,02 2 -0,125 0,040 6 50 Ooi (2016) Cluster RCT 82 13,13 2 -0,328 0,100 1,5 37,37 Rooney (2006) Cluster RCT 136 9,08 1 -0,242 0,074 9 43,3 Ippen (2011) RCT 75 4,06 1 0,056 0,117 0 52 Burckhardt (2017) Cluster RCT 48 15,64 2 -0,311 0,224 2,5 42 Calear (2016) Cluster RCT 1767 14,83 2 0,983 0,014 12 62,8 Calear (2009) Cluster RCT 1477 14,34 2 -0,103 0,007 3 55,9 Compas (2009) RCT 242 11,5 1 -0,009 0,033 12,4 50 Whittaker (2017) Cluster RCT 855 14,3 2 0,097 0,010 8 68,3 Compas (2010) RCT 111 11,4 1 -0,253 0,081 9 42,3 Gillham (2007) RCT 231 12 1 0,046 0,030 6 46 Possel (2011) Cluster RCT 301 13,68 2 -0,284 1,054 6 50
15
Figuur 2. Forest plot
Alle studies zijn gericht op psychosociale preventieve programma’s bij jongeren met als uitkomstmaat depressieve symptomen. De oudste studie die is meegenomen komt uit het jaar 2003 (n=1; 2,3%). De meest recente studies komen uit het jaar 2017 (n=8; 18.2%). De gemiddelde steekproefgrootte bestond uit N=552. De studie van Tennant (2017) had met een totaal van 24 deelnemers de kleinste steekproefgrootte. In tegenstelling tot Sawyer (2010) die in zijn studie data gebruikte van 5633 deelnemers. Het totaal aantal deelnemers over alle studies heen komt op van N=23476 (53% meisjes). De gemiddelde leeftijd van de jongeren in deze meta-analyse is 13,1 jaar oud. Van de 44 studies zijn 17 studies geïncludeerd waarvan de gemiddelde leeftijd tussen de 0 tot 12 jaar oud was (38,6%) en 27 studies waar de leeftijdscategorie van 13 tot 21 jaar oud was (61,4%). De gemiddelde follow-up tijd is 8.8
16
maanden en steekproefgrootte bestond voor 55% uit een etnische minderheid.
De meeste studies rapporteren over preventieve programma’s die gericht zijn op alleen het kind (n=36; 81,8%) en zijn de programma’s voornamelijk gegeven in een groep face to face (n=31; 70,5%). Van het totaal aantal studies is de meerderheid gericht op
universele preventie (n=33; 75%) en de overige studies op selectieve preventie (n=11; 25%). Opvallend is dat er één programma meerdere keren voorkomt namelijk Positive action (n=3; 6,8%).
Meta-analyse
Als eerste is er gebruik gemaakt van het Fixed-effects-model. Deze analyse toets of alle effecten binnen deze studies in werkelijkheid hetzelfde effect schatten en de verschillen in effect tussen de studies op toeval berusten. Uit deze analyse blijkt dat er sprake is van
heterogeniteit van de effectgroottes (Q=7265; p=<0.001). Dit wil zeggen dat de nulhypothese dat alle effectgroottes van de studies gelijk zijn aan elkaar, is verworpen. Op grond van de gebrekkige fit van dit model is de conclusie dat het Fixed-effects-model niet geschikt is voor de komende analyses.
Aangezien het Fixed-effects-model geen passend model is voor deze studie worden de volgende analyses uitgevoerd met het Random-effects-model. Dit model houdt rekening met het feit dat het ware effect binnen studies verschillen. Deze analyse is uitgevoerd om te toetsen of de programma’s een effect laten zien op het verminderen van depressieve klachten bij kinderen en jongeren. In tabel 3 zijn de resultaten van de analyse weergegeven. In de tabel is af te lezen dat er geen effect is van de preventieve programma’s op het verminderen van depressieve klachten bij kinderen en jongeren (d =-0.088; SE=0.050; p=0.075).
Om de mate van heterogeniteit tussen de studies aan te tonen is er gebruik gemaakt van de Higgins l². De I² is een maat voor de inconsistentie van de studieresultaten. In deze
17
studie komt er een resultaat van 99.69% uit de Higgins I² test. Dat betekent 99.69% van de variatie in effectgrootten niet het gevolg is van meetfouten, maar van systematische
verschillen tussen studies.
Er blijkt geen effect te zijn van de preventieve programma’s gericht op het voorkomen van depressieve symptomen bij kinderen en jongeren. Om onderzoeksvraag twee te kunnen beantwoorden is er gekeken of er een verschil in preventie-effect aanwezig is tussen kinderen en jongeren. De twee leeftijdscategorieën (0-12 jaar oud en 13-21 jaar oud) zijn als factor meegenomen in het Random-effects-model. Aan de hand van de resultaten kan
geconcludeerd worden dat preventieprogramma’s die ingezet werden voor kinderen niet significant effectiever zijn in het voorkomen van depressie dan programma’s voor adolescenten (d = 0.102, p = 0.692).
Studiekenmerken
Om te controleren op studiekenmerken is het design van de studies (RCT of Cluster RCT) en de follow-up tijd meegenomen in de analyse. De resultaten zijn terug te vinden in tabel 3. Uit de analyse blijkt dat het controleren op de twee studiekenmerken geen verschil oplevert in de effectiviteit van de preventieve programma’s (d=0.394; SE:0.216; p=0.068). Tevens had het controleren op de studiekenmerken geen effect op het verschil in effectiviteit tussen de leeftijdscategorieën (d=-0.028; SE=0.105; p=0.788).
Tabel 3. Uitkomsten controleren op studiekenmerken
D SE z p Intercept 0.394 0.216 1.822 0.068 Follow-up -0.005 0.004 -1.188 0.235 Design -0.268 0.106 -2.519 0.012 Leeftijdscategorieën -0.028 0.105 -0.269 0.788 Inter-beoordelingsbetrouwbaarheid
18
Kappa is berekend voor de categoriale variabele die meegenomen zijn in de studie. Voor de variabele ‘leeftijdscategorieën’ kwam een gemiddelde tot goede samenhang uit (k=0.663), terwijl voor het ‘design’ er een geringe samenhang uit de analyse is gekomen (k=0.020). Voor de ‘follow-up tijd’ is Pearson’s r berekend en is er een gemiddelde samenhang aangetoond (r=0.563).
Daarnaast is er een betrouwbaarheidsanalyse uitgevoerd naar de effectsizes.
Aangezien er geen samenhang was van het aantal uitkomstmaten (r=0.042) is er gekozen om een gepaarde t-test uit te voeren. Uit deze analyse is gebleken dat er geen systematische verschillen kunnen worden aangetoond tussen codeur 1 en codeur 2 (t=0.066; p=0.948). Publicatie bias
Ten slotte is er gekeken of er sprake is van een publicatie bias. Hoe groot het probleem van publicatie bias is, wordt weergegeven in een funnel plot (figuur 3). De zwarte stippen laten de geïncludeerde studies zien. Een asymmetrische weergave kan duiden op publicatie bias. Daarnaast is voor het aantal missende (niet gevonden) studies, aan de hand van de ‘trim and fill methode (Duval & Tweedie, 2000), gecorrigeerd. In de weergave zijn de witte stippen te zien. Naar aanleiding van de funnel plot en de kendell’s τ (τ=-0.151; p=0.148) waar geen significant verschil uit komt, wordt er in deze meta-analyse vanuit gegaan dat het meenemen van deze ongepubliceerde en niet gevonden studies geen significant verschil in de uitkomst van de meta- analyse teweeg zal brengen.
19
Figuur 3. Funnel Plot
De zwarte cirkels vertegenwoordigen de geïncludeerde studies. De cirkels die open zijn vertegenwoordigen de voorspelde missende effectgroottes, die de mogelijke publicatie bias in kaart brengen
Discussie
De doelstelling van deze meta-analyse was onderzoeken of preventieve programma’s effectief zijn bij het verminderen van depressieve symptomen bij kinderen en adolescenten. Naar aanleiding van de theorie van Heckman is tevens onderzocht of preventieve
programma’s een verschil van effectiviteit laten zien tussen kinderen en adolescenten. Uit de resultaten is af te leiden dat preventieve programma’s niet effectief zijn bij de gehele
doelgroep. Tevens kan geconcludeerd worden dat preventieve programma’s voor depressie in de vroege kindertijd niet effectiever zijn dan programma’s of methodieken die op een later moment in het leven van een kind worden ingezet. Dit suggereert dat zowel vroegtijdig preventief handelen als preventie op latere leeftijd niet effectief is om depressie te voorkomen. Deze resultaten zijn vergelijkbaar met resultaten van andere studies die ook onderzoek hebben gedaan naar preventieve programma’s bij kinderen en jongeren (Johnstone et al., 2014; Spence et al., 2005).
20
oplevert, zijn er een aantal methodologische kenmerken aan deze studie die mogelijk invloed hebben gehad op de resultaten. Ten eerste zou het kunnen dat vroegtijdige preventie op de lange duur aantoonbaar effectief blijkt, maar is dit niet gemeten door een korte follow-up tijd. In deze meta-analyse was er een verschil in follow-up tijd van één maand tot 48 maanden (met een gemiddelde van 8.8 maanden). Op korte termijn is het verschil in effectiviteit bij kinderen uit de interventiegroep en de controlegroep mogelijk nog niet groot genoeg om een significant verschil te rapporteren (Hankin et al., 1998; Pattison & Lynd-Stevenson, 2001). Ten tweede is bij deze meta-analyse alleen de uitkomstmaat depressie meegenomen om antwoord te geven op de onderzoeksvragen. Bij kinderen en adolescenten zijn
angstsymptomen een voorspeller voor depressieve symptomen op oudere leeftijd (Cole et al., 1998). Daarnaast hebben kinderen met een hoger niveau van angst baat bij
preventieprogramma’s voor depressie (Hains & Allmann, 1994; Lowry-Webster et al., 2001). De conclusie die hieruit getrokken kan worden is dat angstige kinderen en adolescenten de juiste doelgroepen zijn voor preventieprogramma’s die gericht zijn op een depressie. Hierdoor is het denkbaar dat er studies die positieve effecten hebben laten zien op angstsymptomen tevens een preventie-effect hebben op depressieve symptomen. De
methodologische keuze om meerdere uitkomstmaten mee te nemen in een meta-analyse zou kunnen leiden tot wellicht een positief preventie-effect van de programma’s voor depressieve symptomen.
Ten derde kan er gekeken worden naar de betrouwbaarheid van de huidige meta-analyse. Wat opvallend is bij de uitslagen van de inter-betrouwbaarheid van de meta-analyse, is dat vooral het design een lage score heeft van 0.040. Om een verklaring te kunnen geven waarom deze score laag uitvalt zal er teruggekeken moeten worden naar het proces van het coderen. Daarnaast was een discrepantie tussen de codeurs over de hoeveelheid
21
significant van elkaar te verschillen waardoor in de huidige meta-analyse dit wordt gezien als voldoende betrouwbaar.
Een overkoepelend probleem bij onderzoek naar preventie van een depressie is het meten van de depressie. De studies die gebruikt zijn voor de meta-analyse hebben alleen de depressieve symptomen gemeten. Preventie is het voorkomen van een klinisch
diagnosticeerbare aandoening (Mrazek & Haggerty, 1994). Er worden in de huidige meta-analyse alleen symptomen gemeten en niet de klinische diagnose. Tot nu toe is weinig bekend over preventie op de klinische diagnose depressie (Horowitz & Garber, 2006). Een reden hiervoor kan zijn dat klinische interviews meer kosten met zich meebrengen en de kans op grote steekproeven verkleint. Als nadeel kan genoemd worden dat de preventie-effecten bij kinderen lager kunnen uitvallen als de klinische diagnose als uitgangspunt wordt
genomen, in plaats van de vermindering van depressieve symptomen (Cuijpers, 2003). Aangezien de klinische diagnose vooralsnog zelden als uitgangspunt wordt genomen zullen resultaten over depressieve symptomen voorzichtig moeten worden geïnterpreteerd.
De afwezigheid van de diagnose depressie doet niet af van het belang van de huidige bevindingen van deze meta-analyse op basis van de symptomen van een depressie. De depressieve symptomen bij kinderen en adolescenten hebben een voorspellende waarde voor het risico voor een latere depressieve stoornis. Aangezien depressie een veelvoorkomende stoornis is en de kans op terugval groot, blijft de relevantie van het onderwerp bestaan. Uit de huidige meta-analyse kan geconcludeerd worden dat preventieve programma’s niet effectief zijn bij jongeren en jeugd en er lijkt geen verschil te zijn tussen de
leeftijdsgroepen. Om deze rede zal in de praktijk voorzichtig moeten worden omgegaan met het implementeren van preventieprogramma’s. In het meer-jaren-programma van de
rijksoverheid (2017) staat beschreven dat de ambitie is depressie te voorkomen door
22
er weinig tot geen preventie-effect bestaat bij universele preventie. Er is meer onderzoek nodig om tot een onderbouwde conclusie te komen of dit de juiste aanpak is om een depressie te voorkomen.
Voor de wetenschap zijn er meerdere aanbevelingen te noemen. In de inleiding is uitgebreid stil gestaan bij de Heckman curve en de kritiek op de theorie van Heckman. Hieruit is naar voren gekomen dat onafhankelijk onderzoek naar het verschil in effectiviteit van preventieve programma’s bij kinderen en adolescenten van klinisch belang is. Om tot deze conclusie te kunnen komen moeten er een aantal methodologische keuzes in te toekomst gemaakt worden om beter zicht te krijgen voor wie en wanneer preventieve programma’s geschikt zijn. Hierbij kan gedacht worden aan keuzes in de follow-up tijd, de uitkomstmaten die meegenomen worden en de manier om depressie te meten.
Daarnaast is er tijdens de huidige meta-analyse een keuze gemaakt om de studies waarvan waardes ontbraken met betrekking tot de uitkomstmaat (M, SD of OR) niet mee te nemen. Dit waren in totaal 50 studies. De aanbeveling voor vervolgonderzoek is om de auteurs van de desbetreffende studies te benaderen en de data op te vragen en deze mee te nemen in de volgende meta-analyse. Door deze studies mee te nemen kan er met een grotere zekerheid worden aangetoond dat er geen verschil in effectiviteit bestaat van de
preventieprogramma’s die ingezet worden op een jongere- dan wel latere leeftijd van het kind.
De huidige meta-analyse toont aan dat er geen verschil is in effectiviteit van
preventieve programma’s tussen kinderen en jongeren. Ondanks de kanttekeningen van deze studie kunnen de gevonden resultaten worden gezien als basis van een nieuw theoretische inzicht over de effectiviteit van preventieve programma’s bij kinderen en adolescenten. De resultaten van een meta-analyse kent een grote mate van betrouwbaarheid (Lakens, 2012). De huidige studie is een grootschalig onderzoek waarin 44 studies zijn geïncludeerd. Tevens zijn
23
enkel studies meegenomen met een RCT design. Dit design wordt gezien als dé methode met het hoogste niveau van bewijskracht (Stams, 2011). Daarnaast zijn meerdere contexten meegenomen waardoor het vormen van een overall beeld mogelijk was. Deze informatie en de resultaten uit vervolgonderzoek, kan een aanvulling zijn binnen het wetenschappelijk onderzoek naar het voorkomen van een depressieve stoornis bij kinderen en adolescenten. Het voorkomen van een depressieve stoornis is vooralsnog een relevant onderwerp gezien de hoeveelheid jongeren die kampen met depressieve symptomen en de prognose met deze diagnose.
24
Referentielijst
American Psychiatric Association. (2013). Diagnostic and statistical manual of mental disorders (5e ed.). Washington, DC: American Psychiatric Association. https://doi.org/10.1176/appi.books.9780890425596
Angold, A., Costello, E. J., & Erkanli, A. (1999). Comorbidity. Journal of Child Psycholology and Psychiatry, 40, 57–87. http://dx.doi.org/10.1111/1469-7610.00424
Begg, C,B., & Mazumdar, M. (1994) Operating characteristics of a rank correlation test for publication bias. Biometrics, 50, 1088-1101.
https://dx.doi.org/10.2307//2533446
Belsher, G., & Costello, C.G. (1988). Relapse after recovery from unipolar depression: a critical review. Psychological Bulletin, 104, 84–96. http://dx.doi.org/ 10.1037/0033-2909.104.1.84
Bijleveld, C, C, J, H. (2013). Methoden en Technieken van Onderzoek in de criminologie. Boom Lemma: Den Haag.
*Bluth K., Campo R. A., Pruteanu-Malinici S., Reams A., Mullarkey M., & Broderick P. C. (2015). A school-based mindfulness pilot study for ethnically diverse at-risk adolescents. Mindfulness, 7, 90–104. https://dx.doi.org/10.1007/s12671-014-0376-1
Bruyckere, de, P., (05-11.2015). Waarom vroegschoolse begeleiding niet genoeg is om ongelijkheid weg te werken. Geraadpleegd op: www.itinerainstitute.org.
*Burckhardt, R., Manicavasagar, V., Batterham, P.J., Hadzi-Pavlovic, D., & Shand, F.
25
adolescents: a feasibility study. Child and adolescent psychiatry and mental health, 11, 27. https://dx.doi.org/10.1186/s13034-017-0164-5
*Calear, A.L., Batterham, P.J., Poyser, C., Mackinnon, A.J., Griffiths, K.M., & Christensen, H. (2016). Cluster randomised controlled trial of the e-couch Anxiety and Worry program in schools. Journal of affective disorders, 196, 210-7. https://dx.doi.org/10.1016/j.jad.2016.02.049
Calear, A.L. & Christensen, H. (2010). Review of internet-based prevention and treatment programs for anxiety and depression in children and adolescents. Medical Journal of Australia, 192 (11), 12-14. http://hdl.handle.net/1885/51664
*Calear, A.L., Christensen, H., Mackinnon, A.J., Griffiths, K.M., & O'Kearney, R. (2009). The YouthMood Project: a cluster randomized controlled trial of an online cognitive behavioral program with adolescents. Journal of consulting and clinical psychology, 7 (6), 1021-32. https://dx.doi.org/10.1037/a0017391
Caporino, N. E., & Karver, M. S. (2012). The acceptability of treatments for depression to a community sample of adolescent girls. Journal of
Adolescence, 35, 1237-1245.
https://dx.doi.org/10.1016/j.adolescence.2012.04.007
Carneiro, P,M., Heckman, J. (2003). Human capital policy. In: Heckman, J and Krueger, AB, (eds.) Inequality in America - What Role for Human Capital Policies.,77-240, MIT Press: Cambridge.
Clarke, G. N., Hornbrook, M., Lynch, F., Polen, M., Gale, J., Beardslee, W., O’Connor, E., & Seeley, J. (2001). A randomized trial of a group cognitive intervention for preventing depression in adolescent offspring of depressed parents. Archives of
26
General Psychiatry, 58, 1127–1134.
https://dx.doi.org/10.1001/archpsyc.58.12.1127
*Compas, B.E., Champion, J.E., Forehand, R.L., Cole, D.A., Reeslund, K., Fear, J.M., Hardcastle, E.J., Keller, G.F., Rakow, A., Garai, E.P., Merchant, M.J., & Roberts, L.M. (2010). Coping and parenting: Mediators of 12-month outcomes of a family group cognitive-behavioral preventive intervention with families of depressed parents. Journal of consulting and clinical psychology, 78 (5), 623-34. https://dx.doi.org/10.1037/a0020459
*Compas, B.E., Forehand, R.L., Keller, G.F., Champion, J.E., Rakow, A., Reeslund, K., McKee, L.G., Fear, J.M., Colletti, C.J., Hardcastle, E.J., Merchant, M.J., Roberts, L., Potts, J.E., Garai, E.P., Coffelt, N., Roland, E., Sterba, S.K., & Cole, D.A. (2009). Randomized controlled trial of a family
cognitive-behavioral preventive intervention for children of depressed parents. Journal of consulting and clinical psychology, 77 6, 1007-20.
http://dx.doi.org/10.1037/a0016930
Cole, D.A., Peek., L, G., Martin, J, M., Truglio, R.., & Seroczynski, A, D., A. (1998). Longitudinal look at the relation between depression and anxiety in children and adolescents. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 66 (3), 451-460. http://dx.doi.org/10.1037/0022-006X.66.3.451
Corrieri, S., Heider, D., Conrad, I., Blume, A., König, H.-H., & Riedel-Heller, S.G. (2013). School-based prevention programs for depression and anxiety in adolescence: a systematic review. Health Promotion International, 29 (3), 427-441.
27
Cole, E., Ramirez, R. (1992). Linking empirically based theory and evaluation: The family bereavement program. American Journal of Community Psychology, 20, 491– 521. https://dx.doi.org/10.1007/BF00937756
Costello, E. J., Erkanli, A., & Angold, A. (2006). Is there an epidemic of child or adolescent depression? Journal of Child Psychology and Psychiatry, 47, 1263-1271. https://dx.doi.org/10.1111/ j.1469-7610.2006.01682.x
Cuijpers, P., & Smit, F. (2002). Excess mortality in depression: a meta-analysis of community studies. Journal of Affective Disorders, 72, 227-36. https://dx.doi.org/10.1016/S0165-0327(01)00413-X
Cuijpers, P. (2003). Examining the effects of prevention programs on the incidence of new cases of mental disorders: The lack of statistical power. American Journal of Psychiatry, 160, 1385–1391.https://dx.doi.org/10.1176/appi.ajp.160.8.1385
Cuijpers, P., van Straten, A., Smit, F., Mihalopoulos, C., & Beekman, A.T.F. (2008) Preventing the onset of depressive disorders: A meta-analytic review of psychological interventions. The American Journal of Psychiatry, 165, 1272-80. https://dx.doi.org/10.1176/appi.ajp.2008.07091422
Cuijpers, P., van Straten, A., Warmerdam, L., & Anderson, G. (2008). Psychological treatment of depression: A meta-analytic database of randomized studies. BMC Psychiatry, 8, 36. https://dx.doi.org/10.1186/1471-244X-8-36
Cuijpers, P., Warmerdam, L., van Straten, A., % Van Rooy, L. (2010). Het bereik van preventieve interventies voor depressie: Mogelijkheden om deelname te bevorderen. Tijdschrift voor gezondheidswetenschappen, 88(5), 278-284. https://dx.doi.org/10.1007/bf03089624
28
*Doesum, K.T., Riksen-Walraven, J.M., Hosman, C.M., & Hoefnagels, C.J. (2008). A
randomized controlled trial of a home-visiting intervention aimed at preventing relationship problems in depressed mothers and their infants. Child
development, 79 (3), 547-61. https://dx.doi.org/10.1111/j.1467-8624.2008.01142.x
Doyle, O., Harmon, C. P., Heckman, J. J., & Tremblay, R. E. (2009). Investing in early human development: timing and economic efficiency. Economics & Human Biology, 7(1), 1-6. https://dx.doi.org/10.1016/j.ehb.2009.01.002
Erikson, E.H., (1982). The life Cycle Completed. New York: Norton and Company.
*Essau, C.A., Conradt, J., Sasagawa, S., & Ollendick, T.H. (2012). Prevention of anxiety symptoms in children: results from a universal school-based trial. Behavior therapy, 43 (2), 450-64. https://dx.doi.org/10.1016/j.beth.2011.08.003
*García, C.M., Pintor, J.K., Vázquez, G., & Alvarez-Zumarraga, E. (2013). Project Wings, a coping intervention for Latina adolescents: a pilot study. Western journal of nursing research, 35 (4), 434-58.
https://dx.doi.org/10.1177%2F0193945911407524
Gelman, A. (20-07-2017). How does a Nobel-prize-winning economist become a victim of bog-standard selection bias? Geraadpleegd op
https://andrewgelman.com/2017/07/20/nobel-prize-winning-economist-become-victim-bog-standard-selection-bias/
Gelman, A. (08-08-2014). Estimated effect of early childhood intervention downgraded from 42% to 25%. Geraadpleegd op
http://andrewgelman.com/2014/08/08/estimated-effect-early-childhood-intervention-downgraded-42-25
29
Gertler, P., Heckman, J., Pinto, R., Zanolini, A., Vermeersch, C., Walker, S., & Grantham McGregor, S. (2013). Labor market returns to early childhood stimulation: A 20-year followup to an experimental intervention in Jamaica. National Bureau of Economic Research. https//:dx.doi.org/10.3386/w19185
Gervain, J., Vines, B. W., Chen, L. M., Seo, R. J., Hensch, T. K., Werker, J. F., & Young, A. H. (2013). Valproate reopens critical-period learning of absolute pitch.
Frontiers in systems neuroscience, 7.
https://dx.doi.org/10.3389%2Ffnsys.2013.00102
*Gillham, J. E., Reivich, K. J., Freres, D. R., Chaplin, T. M., Shatté, A. J., Samuels, B., ... & Seligman, M. E. (2007). School-based prevention of depressive symptoms: A randomized controlled study of the effectiveness and specificity of the Penn Resiliency Program. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 75, 9-19. https://dx.doi.org/10.3389%2Ffnsys.2013.00102
*Gillham, J.E., Reivich, K.J., Freres, D.R., Chaplin, T.M., Shatté, A.J., Samuels, B., Elkon, A.G., Litzinger, S.C., Lascher, M., Gallop, R., & Seligman, M.E. (2007). School-based prevention of depressive symptoms: A randomized controlled study of the effectiveness and specificity of the Penn Resiliency
Program. Journal of consulting and clinical psychology, 75 (1), 9-19. https://dx.doi.org/10.1037%2F0022-006X.75.1.9
*Gumz, A., Weigel, A., Daubmann, A., Wegscheider, K., Romer, G., & Löwe, B. (2017). Efficacy of a prevention program for eating disorders in schools: a cluster-randomized controlled trial. BMC psychiatry, 17, 75.
30
Gutman, L. M., & Sameroff, A. J. (2004). Continuities in depression from adolescence to young adulthood: Contrasting ecolog0pical influences. Development and Psychopathology, 16, 967-984.
https://dx.doi.org/10.1017/S095457940404009X
de Graaf, R., ten Have, M., & van Dorsselaer, S., (2010). De psychische gezondheid van de Nederlandse bevolking. Nemesis-2 Opzet en eerste resultaten. Trimbos-Instituut. Geraadpleegd op https://assets-sites.trimbos.nl/docs/9b912526-eb91-464f-87fa-2e064cee197a.pdf
Hains, A. A., & Ellman, S. W. (1994). Stress inoculation training as a preventative
intervention for high school youths. Journal of Cognitive Psychotherapy, 8, 219 -232.
Hankin, B, lL., Abramson, L, Y., Moffitt, T, E., Silva, P, A., McGee, R., & Angell, K, E. (1998). Development of depression from preadolescence to young adulthood: Emerging gender differences in a 10-year longitudinal study. Journal of Abnormal Psychology, 107, 128-14. https://dx.doi.org/10.1037/0021-843X.107.1.12
Heckman J,J. (2000). Invest in the very young. In: Tremblay RE, Barr RG, Peters RDeV, eds. Encyclopedia on Early Childhood Development. Montreal, Quebec: Centre of Excellence for Early Childhood Development. Geraadpleegd op
https://www.researchgate.net/deref/http%3A%2F%2Fwww.child-encyclopedia.com%2Fdocuments%2FHeckmanANGxp.pdf
Heckman, J. & Klenow, P. (2000). Human Capital Policy. In M. Boskin, Ed. Policies to Promote Capital Formation. Stanford, CA: Hoover Institution
31
Heckman, J, J., & Masterov, D, V. (2007). The Productivity Argument for Investing in Young Children. Geraadpleegd op https://www.nber.org/papers/w15742.pdf
Heckman, J. J. (2007). The economics, technology, and neuroscience of human capability formation. Proceedings of the national Academy of Sciences, 104 (33), 13250-13255. https://dx.doi.org/10.1073/pnas.0701362104
Heckman, J., Stixrud, J., & Urzua, S. (2006).The Effects of Cognitive and Noncognitive Abilities on Labor Market Outcomes and Social Behavior. Journal of Labor Economics. 24 (3), 411-482. https://dx.doi.org/10.1086/504455
Horowitz, J. L., & Garber, J. (2006). The prevention of depressive symptoms in children and adolescents: A metaanalytic review. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 74, 401–415. https://dx.doi.org/10.1037/0022-006X.74.3.401
*Horowitz, J.L., Garber, J., Ciesla, J.A., Young, J.F., & Mufson, L. (2007). Prevention of depressive symptoms in adolescents: a randomized trial of
cognitive-behavioral and interpersonal prevention programs. Journal of consulting and clinical psychology, 75 (5), 693-706.
https://dx.doi.org/10.1037/0022-006X.75.5.693
*Ippen, C.G., Harris, W.W., Horn, P.V., & Lieberman, A.F. (2011). Traumatic and stressful events in early childhood: can treatment help those at highest risk? Child abuse & neglect, 35(7), 504-13. https://dx.doi.org/10.1016%2Fj.chiabu.2011.03.009
Ialongo, N. S., Werthamer, L., Kellam, S. G., Brown, C. H., Wang, S., & Lin, Y. (1999). Proximal impact of two first-grade preventive interventions on the early risk behaviors for later substance abuse, depression, and antisocial behavior. American Journal of Community Psychology, 27, 599–641.
32
Jaycox, L. H., Reivich, K. J., Gillham, J., & Seligman, M. E. P. (1994). Prevention of
depressive symptoms in school children. Behavior Research and Therapy, 32, 801–816. https://dx.doi.org/10.1016/0005-7967(94)90160-0
*Johnson, C., Burke, C., Brinkman, S., & Wade, T.D. (2016). Effectiveness of a school-based mindfulness program for transdiagnostic prevention in young
adolescents. Behaviour research and therapy, 81, 1-11. https://dx.doi.org/10.1016/j.brat.2016.03.002
Johnstone, J., Rooney, R. M., Hassan, S., & Kane, R. T. (2014). Prevention of depression and anxiety symptoms in adolescents: 42 and 54 months follow-up of the Aussie Optimism Program-Positive Thinking Skills. Frontiers in Psychology, 5, 1-10. https://dx.doi.org/10.3389/fpsyg.2014.00364
*Kindt, K.C., Kleinjan, M., Janssens, J.M., & Scholte, R.H. (2014). Evaluation of a School-Based Depression Prevention Program among Adolescents from Low-Income Areas: A Randomized Controlled Effectiveness Trial. International journal of environmental research and public health. 11, 5273-5793.
https://dx.doi.org/10.3390/ijerph110505273
*Kraag, G., van Breukelen, J. P., Kok, G. (2009). ‘Learn Young, Learn Fair’, a stress management program for fifth and sixth graders: longitudinal results from an experimental study. The journal of child psychology and psychiatry. 50, 1185-1195. https://dx.doi.org/10.1111/j.1469-7610.2009.02088.x
Lakens, D., Haans, A., & Koole, S. L. (2012). Één onderzoek is géén onderzoek : het belang van replicaties voor de psychologische wetenschap. De Psycholoog :
33
Lakdawalla, Z., Hankin, B. L., & Mermelstein, R. (2007). Cognitive theories of depression in children and adolescents: A conceptual and quantitative review. Clinical Child and Family Psychology Review, 10(1), 1-24.
https://dx.doi.org/10.1007/s10567-006-0013-1
*Li, W.H., Chung, J.O., & Ho, E.K. (2013). Effectiveness of an adventure-based training programme in promoting the psychological well-being of primary
schoolchildren. Journal of health psychology, 18 (11), 1478-92. https://dx.doi.org/10.1177/1359105312465102
Lipsey, M. W., & Wilson, D. B. (1993). The efficacy of psychological, educational, and behavioral treatment. Confirmation from meta-analysis. American
Psychologist, 48, 1181-1209. https://dx.doi.org/10.1037//0003-066X.48.12.118
Lipsey, M, W., Wilson, D, B. (1998). Effective intervention for serious juvenile offenders: A synthesis of research. Geraadpleegd op:
https://www.ncjrs.gov/pdffiles1/ojjdp/181201.pdf
Loughton, T. (2015). Building Great Britons. Conception to Age 2: First 1001 Days All Party Parliamentary Group. Geraadpleegd op
https://www.psynip.nl/actueel/themas/thema/1001-kritieke-dagen/
Lowry-Webster, H. M., Barrett, P. M., & Dadds, M. R. (2001). A universal prevention trial of anxiety and depressive symptomatology in childhood: Preliminary data from an Australian study. Behavior Change, 18, 36–50.
https://dx.doi.org/10.1375/bech.18.1.36
Lynch, F.L., Hornbrook, M., Clarke, G.N., Perrin, N., Polen, M.R., O'Connor, E., & Dickerson, J. (2005). Cost-effectiveness of an intervention to prevent
34
depression in at-risk teens. Arch Gen Psychiatry, 62, 1241-8. https://dx.doi.org/10.1001/archpsyc.62.11.1241
*Mason, W.A., Haggerty, K.P., Fleming, A.P., & Casey-Goldstein, M. (2012). Family Intervention to Prevent Depression and Substance Use Among Adolescents of Depressed Parents. Journal of child and family studies, 21 6, 891-905.
https://dx.doi.org/10.1007%2Fs10826-011-9549-x
Merry, S.N., Hetrick, S.E., Cox, G.R., Brudevold-Iversen, T., Bir, J.J. & McDowell, H. (2012). Psychological and educational interventions for preventing depression in children and adolescents. Evidence-based Child Health: A Cochrane Review Journal, 7 (5), 1409-1685.
https://dx.doi.org/10.1002/14651858.CD003380.pub3
*Merry, S., McDowell, H., Wild, C, J., Bir, & J., Cunliffe, R. (2004). A randomized placebo-controlled trial of a school-based depression prevention program. Journal of the American Academy of Child and Adolescent Psychiatry, 43, 538-547. https://dx.doi.org/10.1097/00004583-200405000-00007
Mihalopoulos, C., Vos, T., Pirkis, J., & Carter, R. (2012). The population cost-effectiveness of interventions designed to prevent childhood depression. Pediatrics. 129 (3), 723-730. https://dx.doi.org/10.1542/peds.2011-1823.
Mrazek, P. J., & Haggerty, R. J. (Eds.). (1994). Reducing risks for mental disorders:
Frontiers for preventive research. Washington, DC: National Academy Press. http://dx.crossref.org/10.17226/2139
Muñoz, R. F., Beardslee, W. R., & Leykin, Y. (2012). Major depression can be prevented. American Psychologist, 67(4), 285-295.
35
Newman, D. L., Moffitt, T. E., Caspi, A., Magdol, L., Silva, P. A., & Stanton, W. R. (1996). Psychiatric disorder in a birth cohort of young adults: Prevalence, comorbidity, clinical significance, and new case incidence from ages 11–21. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 64 (3), 552-562.
*Ooi, C.S., Rooney, R.M., Roberts, C.J., Kane, R.T., Wright, B., & Chatzisarantis, N.L. (2016). The Efficacy of a Group Cognitive Behavioural Therapy for War-Affected Young Migrants Living in Australia: A Cluster Randomized Controlled Trial. Frontiers in Psychology, 7.
https://doi.org/10.3389/fpsyg.2016.01641
*Pella, J, E., Drake, K, L., Tein, J., & Ginsburg, G, S. (2016). Child Anxiety Prevention Study: Impact on Functional Outcomes. Child Psychiatry & Human Development. 48, 400-410. https://dx.doi.org/10.1007/s10578-016-0667-y
Pattison, C., & Lynd-Stevenson, R. M. (2001). The prevention of depressive symptoms in children: Immediate and long-term outcomes of a school-based program. Behaviour Change, 18, 92–102. http://dx.doi.org/10.1375/bech.18.2.92
*Pössel, P., Adelson, J, L., Hautzinger, M. (2011). A randomized trial to evaluate the course of effects of a program to prevent adolescent depressive symptoms over 12 months. Behaviour and Research Therapy, 49, 838-851.
https://doi.org/10.1016/j.brat.2011.09.010
*Pössel, P., Baldus, C., Horn, A.B., Groen, G., & Hautzinger, M. (2005). Influence of general self-efficacy on the effects of a school-based universal primary prevention program of depressive symptoms in adolescents: a randomized and controlled follow-up study. Journal of child psychology and psychiatry, and allied
36
disciplines, 46, (9), 982-94. https://dx.doi.org/10.1111/j.1469-7610.2004.00395.x
*Pössel, P., Martin, N, J., Garber, J., & Hautzinger, M. (2013). A Randomized Controlled Trial of a Cognitive-Behavioural Program for the Prevention of Depression in Adolescents Compared to Nonspecific and No-Intervention Control
Conditions. Journal of Counseling Psychology, 60 (3), 432-438. http://dx.doi.org/10.1037/a0032308
*Puskar, K., Sereika, S.M., & Tusaie-Mumford, K. (2003). Effect of the Teaching Kids to Cope (TKC) program on outcomes of depression and coping among rural adolescents. Journal of child and adolescent psychiatric, 16, 71-80. https://doi.org/10.1111/j.1744-6171.2003.tb00350.x
*Reynolds, E.K., Macpherson, L., Tull, M.T., Baruch, D.E., & Lejuez, C.W. (2011). Integration of the brief behavioural activation treatment for depression (BATD) into a college orientation program: depression and alcohol outcomes. Journal of counseling psychology, 58 (4), 555-64. http://dx.doi.org/10.1037/a0024634
Rijksoverheid. (2017). Rapport Meerjarenprogramma Depressiepreventie Versie 14 februari 2017. Geraadpleegd op
https://www.rijksoverheid.nl/documenten/rapporten/2017/02/15/rapport-meerjarenprogramma-depressiepreventie-versie-14-februari-2017
*Rooney, R., Roberts, C., Kane, R., Pike, L., Winsor, A., White, J,. & Brown, A. (2006). Th e prevention of depression in 8- to 9-year old children: A pilot
study. Australian Journal of Guidance and Counselling, 16, 76–90. http://dx.doi.org/10.1375/ajgc.16.1.76
37
Rothwell, P, M., (2005). Subgroup analysis in randomised controlled trials: importance, indications, and interpretation. Lancet, 365, 176-86.
https://dx.doi.org/10.1016/S0140-6736(05)17709-5
Rudolph, K. D., Flynn, M., & Abaied, J. L. (2008). A developmental perspective on interpersonal theories of youth depression. Handbook of depression in children and adolescents. New York: Guilford Press.
Rueter, M. A., Scaramella, L., Wallace, L. E., Conger, R. D. (1999). First onset of depressive or anxiety disorders predicted by longitudinal course of internalizing
symptoms and parent-adolescents disagreements. Archives of General Psychiatry, 56, 726-732. https://doi.org/10.1007/s10578-005-3491-3
*Sawyer, M.G., Harchak, T., Spence, S.H., Bond, L., Graetz, B., Kay, D., Patton, G., & Sheffield, J. (2010). School-based prevention of depression: a 2-year follow-up of a randomized controlled trial of the beyondblue schools research
initiative. The Journal of adolescent health : official publication of the Society for Adolescent Medicine, 47 (3), 297-304.
https://dx.doi.org/10.1016/j.jadohealth.2010.02.007
*Schmiege, S., Khoo, S.T., Sandler, I.N., Ayers, T.S., & Wolchik, S.A. (2006). Symptoms of internalizing and externalizing problems: modeling recovery curves after the death of a parent. American journal of preventive medicine, 316 (1), 52-60. https://dx.doi.org/10.1016/j.amepre.2006.07.004
Sheeber, L., Hops, H., & Davis, B. (2001). Family processes in adolescent depression. Clinical Child and Family Psychology Review, 4, 19-35.
38
*Smallegange, E. S., Hermanns, J. M. A., & Oort, F. J. (2016). Evaluating the effectiveness of combining Home-Start and Triple P parenting support in the Netherlands. Children and Youth Services Review, 68, 178-186.
https://dx.doi.org/10.1016/j.childyouth.2016.07.009
Smit, F., Willemse, G., Koopmanschap, M., Onrust, S., Cuijpers, P. & Beekman, A.T.F. (2006). Cost-effectiveness of preventing depression in primary care patients: randomised trial. BMC Psychiatry, 188, 330-6.
https://dx.doi.org/10.1186/1471-244X-12-59
*Smokowski, P. R., & Bacallao, M. (2009). Entre dos mundos/between two worlds: Youth violence prevention for acculturating latino families. Research on Social Work Practice, 19(2), 165-178. https://dx.doi.org/10.1177%2F1049731508315989
Spence, S. H., Sheffield, J. K., & Donovan, C. L. (2005). Longterm outcome of a school-based, universal approach to prevention of depression in adolescents. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 73, 160–167.
https://dx.doi.org/10.1016/j.beth.2018.05.00
Stams, G,J, J, M. (2011). Het recht van de zwakste: de forensische jeugdzorg in
orthopedagogisch perspectief. Orthopedagogiek: oncerzoek en praktijk, 50, 243-258
*Steinhardt, M.A., & Dolbier, C.L. (2008). Evaluation of a resilience intervention to enhance coping strategies and protective factors and decrease symptomatology. Journal of American college health : J of ACH, 56 4, 445-53.
*Tennant, R.G., Martin, K.K., Rooney, R.M., Hassan, S., & Kane, R.T. (2017). Preventing Internalizing Problems in Young Children: A Randomized Controlled Trial of
39
the Feelings and Friends (Year 3) Program with a Motor Skills
Component. Frontier Psychology. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.00291
*Tomba, E., Belaise, C., & Ottolini,, F. (2010). Differential effects of well-being promoting and anxiety-management strategies in a non-clinical school setting. Journal of Anxiety Disorders. 24, 326-333.
https://dx.doi.org/10.1016/j.janxdis.2010.01.005
*Thurman, T.R., Luckett, B., Nice, J., Spyrelis, A., & Taylor, T.M. (2017). Effect of a bereavement support group on female adolescents' psychological health: a randomised controlled trial in South Africa. The Lancet. Global health, 6 (5), 604-614.https://dx.doi.org/10.1016/S2214-109X(17)30146-8
*Trudeau, L.S., Spoth, R.L., Randall, G.K., Mason, W.A., & Shin, C. (2012). Internalizing symptoms: effects of a preventive intervention on developmental pathways from early adolescence to young adulthood. Journal of youth and adolescence, 41 (6), 788-801. https://dx.doi.org/10.1007%2Fs10964-011-9735-6
Viechtbauer, W. (2010). Metafor: Meta-analysis package for R. R package version, 2010, 1-0 [Computer software]. Retrieved from http://www. metaforproject.org
*Wahl, M.S., Adelson, J.L., Patak, M.A., Pössel, P., & Hautzinger, M. (2014). Teachers or Psychologists: Who Should Facilitate Depression Prevention Programs in Schools? International journal of environmental research and public health, 11 (5), 5294-5316. https://dx.doi.org/10.3390%2Fijerph110505294
Weizs, J, R., Donenburg, G, R., Han, S, S. & Kauneckis, D. (1995). Child and adolescents therapy outcomes in experiments versus clinics. Why the Disparity? Journal of abnormal child psychology, 23. 82–105. https://dx.doi.org/10.1007/BF01447046
40
Werner-Seidler, A., Perry, A., Calear, L, A., Newby, J, M., Christensen, H. (2017). School-based depression and anxiety prevention programs for young people: A systematic review and meta-analysis. Clinical Psychology Review, 51, 30–47. https://dx.doi.org/10.1016/j.cpr.2016.10.005
*Whittaker, R., Stasiak, K., McDowell, H., Doherty, I., Shepherd, M., Chua, S., Dorey, E., Parag, V., Ameratunga, S., Rodgers, A., & Merry, S.N. (2017). MEMO: an mHealth intervention to prevent the onset of depression in adolescents: a double-blind, randomised, placebo-controlled trial. Journal of child psychology and psychiatry, and allied disciplines, 58 (9), 1014-1022.
https://dx.doi.org/10.1111/jcpp.12753
Wolchik, S. A., West, S. G., Westover, S., Sandler, I. N., Martin, A., Lustig, J., Tein, J., & Fisher, J. (1993). The children of divorce parenting intervention: Outcome evaluation of an empirically based program. American Journal of Community Psychology, 21, 293–331. https:/dx./doi.org/10.1007/BF00941505
Zwikker, M., van Dale, D., Funnik, T., Willemse, G., van Rooijen, S., Heeringa. S., Rensen, P. Erkenning van interventies. Criteria voor gezamenlijke
kwaliteitsbeoordeling 2015-2018. Geraadpleegd op https://www.nji.nl/nl/Databank/Databank-Effectieve-Jeugdinterventies/Erkenningscommissie-Interventies
41
Bijlage 1. Zoekterm
children (0-21): (preschool age 2 5 yrs OR school age 6 12 yrs OR adolescence 13 17
yrs).ag. OR
nursery school students/ OR kindergarten students/ OR preschool students/ OR elementary school students/ OR primary school students/ OR middle school students/ OR junior high school students/ OR high school students/ OR junior college students/ OR
(infan* OR baby* OR babies OR toddler* OR child* OR kid OR kids OR prepubescen* OR prepuberty* OR teen* OR young* OR youth* OR girl* OR boy* OR preadolesc* OR adolesc* OR young adult*).ti,ab,id.
At risk children/prevention programmes: ((at risk populations/ OR disadvantaged/
OR early intervention/ OR prevention/ OR (at risk OR high risk OR increased risk OR preventi* intervention* OR prevention program* OR risk factor* OR (risk ADJ3 (child* OR youth OR adolesc* OR family OR families OR population))).ti,ab,id.) AND (parent training/ OR family intervention/ OR school based intervention/ OR group intervention/ OR
intervention/ OR (intervention* OR program* OR training*).ti,ab,id.))
Outcome: acting out/ OR aggressive behavior/ OR antisocial behavior/ OR attention
deficit disorder with hyperactivity/ OR behavior problems/ OR conduct disorder/ OR explosive disorder/ OR externalization/ OR impulse control disorders/ OR oppositional defiant disorder/ OR rebelliousness/ OR tantrums/ OR (acting out OR aggress* OR antisocial OR ADHD* OR behavi* difficult* OR conduct disorder* OR ((defiant OR disruptive OR dysfunctional* OR explosiv* OR maladaptiv* OR problem*) ADJ3 (behavio* OR
disorder*)) OR externali* OR hyperactiv* OR misbehavio* OR misconduct OR
tantrum*).ti,ab,id. OR alcohol abuse/ OR alcoholism/ OR cannabis/ OR drug abuse/ OR drug addiction/ OR drug dependency/ OR hashish/ OR marijuana/ OR marijuana usage/ OR tobacco smoking/ OR (addict* OR ((alcohol OR cannabis OR cigaret* OR drug* OR hashish
42
OR marijuana OR nicotin* OR smoking OR tobacco) ADJ2 (addict* OR depend* OR disorder* OR intoxication OR misuse OR "use" OR withdrawal)) OR substance abuse OR substance depend* OR substance misuse OR "substance use").ti,ab,id. OR major depression/ OR recurrent depression/ OR reactive depression/ OR dysthymic disorder/ OR seasonal affective disorder/ OR "depression (emotion)"/ OR affective disorders/ OR (affective
symptom* OR affective disorder* OR depress* OR dysthymi* OR mood disorder*).ti,ab,id. OR exp anxiety disorders/ OR anxiety/ OR fear/ or panic/ OR panic attack/ OR emotional disturbances/ OR (acrophobia OR agoraphobia OR anxiety OR anxiousness OR
claustrophobia OR emotional disturbance* OR emotional problem* OR panic OR phobi* OR social fear).ti,ab,id.
Study type: (cohen?s d OR control group* OR control condition* OR effect size* OR
