Objetivo: Diseñar, desarrollar y evaluar una intervención personalizada para prevenir la depresión en el ámbito laboral, basada en tecnologías de la información y comunicación, algoritmos de riesgo predictivos y sistemas de apoyo a las decisiones (DSS) para los trabajadores empleados.Métodos: Llevaremos a cabo un ensayo aleatorio controlado, doble ciego, con dos ramas paralelas y un año de seguimiento. El ensayo será conducido en 7 provincias de 6 comunidades autónomas. Se reclutarán 3.160 trabajadores libres de depresión que serán asignados aleatoriamente al grupo de intervención (e-predictD-Work) o al control activo. La intervención e-predictD-Work es auto-guiada, tiene un enfoque biopsicosocial y es multi-componente (9 módulos: ejercicio físico, mejorar el sueño, ampliar relaciones, resolución de problemas, mejorar la comunicación, asertividad, toma de decisiones, manejar pensamientos y reducir el estrés laboral). La intervención e-predictD-Work pivota sobre un algoritmo de riesgo ya validado y un DSS que ayuda a los trabajadores a elaborar sus propios planes personalizados de prevención de la depresión, que el paciente implementará y el sistema monitorizará ofreciendo feedback. Se implementará en el Smartphone del trabajador mediante una APP. El resultado principal será la incidencia acumulada de depresión mayor medida por el CIDI y como resultados secundarios se evaluarán la reducción de los síntomas depresivos (PHQ-9) y ansiosos (GAD-7), del riesgo de depresión (algoritmo de riesgo predictD), calidad de vida (SF-12 y EuroQol) y el coste-efectividad y coste-utilidad.

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Acción Estratégica en Salud (AES)