Aprendizaje basado en datos en el muestreo de actividades de alta resolución de pacientes con depresión bipolar: estudio de métodos mixtos

RESUMEN

La activación conductual es una forma de terapia basada en papel y lápiz para tratar la depresión. El paciente registra su actividad por hora y, junto con el terapeuta, acuerdan un plan para cambiar el comportamiento. Sin embargo, con el personal clínico limitado y una creciente población de pacientes, se necesitan nuevos métodos para avanzar en la activación conductual.

Los objetivos de este trabajo fueron (1) identificar automáticamente los patrones de comportamiento a través del análisis estadístico de los diarios de actividad basados en papel, y (2) determinar si es factible mover el formato de terapia de activación conductual a una solución digital.

Recolectamos diarios de actividad de siete pacientes con depresión bipolar, cubriendo en total 2.480 horas de actividades autorreportadas. Se informó una calificación de placer, en una escala de calificación de 1 a 10 para cada actividad. Las actividades se digitalizaron en 6 categorías de actividad y se realizaron análisis estadísticos.

En todos los pacientes, las actividades relacionadas con el movimiento se asociaron con la puntuación de placer más alta seguida de las actividades sociales. A nivel individual, a través de una prueba no paramétrica de Wilcoxon Signed-Rank, un paciente tuvo una cantidad estadísticamente significativa de actividades de tiempo libre cuando se sentía mal (z = -2.045, P = .041). A través de un análisis de covarianza dentro del sujeto, se encontró que los pacientes tenían un día mejor que el anterior, si ese día anterior seguía su ritmo diurno (ρ = .265, P = .029). Además, una tendencia de segundo orden indicó que dos horas de actividad social diaria eran óptimas para los pacientes (β2 = -0.08, t (63) = - 1.22, P = .23).

El enfoque estadístico basado en datos fue capaz de encontrar patrones dentro de los rasgos conductuales que podrían ayudar al terapeuta y ayudar a diseñar tecnologías futuras para la activación del comportamiento.

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ABSTRACT

Background: Behavioral activation is a pen and paper-based therapy form for treating depression. The patient registers their activity hourly, and together with the therapist, they agree on a plan to change behavior. However, with the limited clinical personnel, and a growing patient population, new methods are needed to advance behavioral activation.

Objective: The objectives of this paper were to (1) automatically identify behavioral patterns through statistical analysis of the paper-based activity diaries, and (2) determine whether it is feasible to move the behavioral activation therapy format to a digital solution.

Methods: We collected activity diaries from seven patients with bipolar depression, covering in total 2,480 hours of self-reported activities. A pleasure score, on a 1-10 rating scale, was reported for each activity. The activities were digitalized into 6 activity categories, and statistical analyses were conducted.

Results: Across all patients, movement-related activities were associated with the highest pleasure score followed by social activities. On an individual level, through a nonparametric Wilcoxon Signed-Rank test, one patient had a statistically significant larger amount of spare time activities when feeling bad (z=–2.045, P=.041). Through a within-subject analysis of covariance, the patients were found to have a better day than the previous, if that previous day followed their diurnal rhythm (ρ=.265, P=.029). Furthermore, a second-order trend indicated that two hours of daily social activity was optimal for the patients (β2=–0.08, t (63)=–1.22, P=.23).

Conclusions: The data-driven statistical approach was able to find patterns within the behavioral traits that could assist the therapist in as well as help design future technologies for behavioral activation.

activities; behavior; behavioral activation; bipolar disorder; circadian rhythm; depression; hourly planning; psychotherapy; statistics

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