Los métodos longitudinales intensivos (ILM) para recopilar autoinformes (por ejemplo, diarios, evaluación ecológica momentánea) y datos pasivos de teléfonos inteligentes y sensores portátiles brindan vías prometedoras para mejorar la predicción de la depresión y la ideación suicida (SI). Sin embargo, pocos estudios han utilizado ILM para predecir resultados para poblaciones no clínicas en riesgo en entornos del mundo real.
Métodos
Se reclutaron pasantes médicos (N = 2881; 57 % mujeres; 58 % blancos) de más de 300 programas de residencia en EE. UU. Los pasantes completaron una evaluación previa a la pasantía de la depresión, recibieron dispositivos portátiles Fitbit y proporcionaron calificaciones diarias del estado de ánimo (escala: 1-10) a través de la aplicación móvil durante el período de estudio.
Se utilizaron regresiones logísticas jerárquicas de tres pasos para predecir la depresión y el SI al final del primer trimestre utilizando predictores previos a la pasantía en el paso 1, funciones de sueño/paso de Fitbit en el paso 2 y funciones de estado de ánimo del diario en el paso 3.
Resultados
Las características de Fitbit recopiladas pasivamente relacionadas con el sueño y los pasos tenían una validez predictiva insignificante para la depresión y ninguna validez predictiva incremental para SI. Sin embargo, el nivel medio y la variabilidad en las puntuaciones del estado de ánimo derivadas de los diarios fueron predictores independientes significativos de depresión y SI, y mejoraron significativamente la precisión del modelo.
Limitaciones
Los horarios de trabajo de los internos pueden dar como resultado patrones de sueño y actividad que difieren de las asociaciones típicas con depresión o SI. La medida SI no capturó la intención o la gravedad.
Conclusiones
El autoinforme móvil del estado de ánimo diario mejoró la predicción de la depresión y la SI durante un período de riesgo significativo en condiciones naturales. Se necesita investigación adicional para guiar el desarrollo de intervenciones adaptativas entre las poblaciones vulnerables.
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