Autor/autores:
Mayer G , Hummel S , Gronewold N...(et.al)
Las aplicaciones de e-salud mental dirigidas a la depresión han ganado una mayor atención en la atención de la salud mental. La autoevaluación diaria es una parte esencial de las aplicaciones de salud mental electrónica. La aplicación Autoadministrado Psycho-TherApy-SystemS (SELFPASS) es una aplicación de autogestión para controlar los s&iacu...
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Las aplicaciones de e-salud mental dirigidas a la depresión han ganado una mayor atención en la atención de la salud mental. La autoevaluación diaria es una parte esencial de las aplicaciones de salud mental electrónica. La aplicación Autoadministrado Psycho-TherApy-SystemS (SELFPASS) es una aplicación de autogestión para controlar los síntomas de ansiedad depresivos y comórbidos de pacientes con un diagnóstico de depresión. Se incluye un grupo de elementos de desarrollo propio con 40 elementos de depresión y 12 elementos de ansiedad para proporcionar sugerencias de intervenciones específicas de síntomas. Sin embargo, las propiedades psicométricas del conjunto de elementos aún no se han evaluado.
El objetivo de este estudio es investigar la validez y confiabilidad del grupo de ítems SELFPASS.
Se distribuyó un enlace web con el conjunto de elementos de SELFPASS y escalas de evaluación del estado de ánimo validadas a sujetos sanos y pacientes que habían recibido un diagnóstico de trastorno depresivo en el último año. Se derivaron dos puntuaciones del conjunto de elementos de SELFPASS: depresión de SELFPASS (SP-D) y ansiedad de SELFPASS (SP-A). La confiabilidad se examinó utilizando α de Cronbach. La validez de constructo se evaluó mediante correlaciones de Pearson con el Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9), la General Anxiety Disorder Scale-7 (GAD-7) y la WHO-5-Wellbeing-Scale (WHO-5). Se realizó un análisis de regresión logística como indicador de la validez de criterio concurrente de SP-D y SP-A. Se realizó un análisis factorial para proporcionar información sobre la estructura factorial subyacente del conjunto de elementos. Se calcularon las correlaciones ítem-escala para determinar la calidad del ítem.
Se incluyeron un total de 284 participantes, con 192 (67, 6%) sujetos sanos y 92 (32, 4%) pacientes. El α de Cronbach se estableció en . 94 para SP-D y α = . 88 para SP-A. Encontramos correlaciones positivas significativas entre las puntuaciones SP-D y PHQ-9 ( r = 0, 87; p <0, 001) y entre las puntuaciones SP-A y GAD-7 ( r = 0, 80; p <0, 001) y correlaciones negativas entre SP -Puntuaciones D y OMS-5 ( r = –0, 80; p <0, 001) y entre puntuaciones SP-A y OMS-5 ( r = –0, 69; p <0, 001). El aumento de las puntuaciones de SP-D y SP-A condujo a un aumento de las probabilidades de pertenecer al grupo de pacientes (SP-D: razón de probabilidades 1. 03, IC del 95%: 1. 01-1. 05; P <. 001; SP-A: 1. 05, 1. 05-1. 01 ; P= . 01). El grupo de ítems arrojó 2 factores: uno que consistía en ítems relacionados con el estado de ánimo y otro con ítems relacionados con somáticos.
El grupo de ítems SELFPASS mostró buenas propiedades psicométricas en términos de confiabilidad, constructo y validez de criterio. El conjunto de elementos es una fuente adecuada para el seguimiento diario del estado de ánimo en futuras aplicaciones de salud mental electrónica entre pacientes con depresión. Nuestro estudio proporciona recomendaciones generales para desarrollos futuros, así como recomendaciones dentro del grupo de artículos.
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