Autor/autores:
Hassan L , Milton A , Sawyer C...(et.al)
Los dispositivos portátiles digitales, que se usan sobre el cuerpo o cerca de él, tienen el potencial de detectar pasivamente síntomas de salud mental y física entre personas con enfermedades mentales graves (EMG); sin embargo, las funciones de los dispositivos de consumo no se comprenden bien. Objetivo Este estudio tiene como objetivo examinar la utilidad de los dato...
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Los dispositivos portátiles digitales, que se usan sobre el cuerpo o cerca de él, tienen el potencial de detectar pasivamente síntomas de salud mental y física entre personas con enfermedades mentales graves (EMG); sin embargo, las funciones de los dispositivos de consumo no se comprenden bien.
Este estudio tiene como objetivo examinar la utilidad de los datos de dispositivos digitales portátiles de consumo (incluidos los teléfonos inteligentes o los dispositivos que se llevan en la muñeca) para monitorear o predecir de forma remota los cambios en la salud mental o física de adultos con esquizofrenia o trastorno bipolar.
Se incluyeron estudios que recopilaron datos fisiológicos de forma pasiva (incluida la duración del sueño, la frecuencia cardíaca, los patrones de sueño y vigilia o la actividad física) durante al menos 3 días. Se excluyeron los métodos de actigrafía de grado de investigación y los dispositivos físicamente intrusivos.
Se realizó una revisión sistemática de las siguientes bases de datos: Registro Cochrane Central de Ensayos Controlados, Technology Assessment, AMED (Allied and Complementary Medicine), APA PsycINFO, Embase, MEDLINE(R) e IEEE XPlore. Las búsquedas se completaron en mayo de 2024. Los resultados se sintetizaron de forma narrativa debido a la heterogeneidad del estudio y se dividieron en los siguientes fenotipos: actividad física, sueño y ritmo circadiano, y frecuencia cardíaca.
En total, se incluyeron 23 estudios que informaron datos de 12 estudios distintos, en su mayoría utilizando teléfonos inteligentes y centrados en la prevención de recaídas. Solo 1 estudio tuvo como objetivo explícito abordar los resultados de salud física entre las personas con EMG.
En total, se incluyeron datos de más de 500 participantes con EMG, predominantemente de países de altos ingresos. Lo más común fue que los artículos presentaran datos de actividad física (n = 18), seguidos de datos de sueño y ritmo circadiano (n = 14) y datos de frecuencia cardíaca (n = 6). El uso de relojes inteligentes para respaldar la recopilación de datos fue informado por 8 artículos; el resto utilizó solo teléfonos inteligentes.
Hubo alguna evidencia de que los niveles más bajos de actividad, las frecuencias cardíacas más altas y los horarios de inicio del sueño más tardíos e irregulares se asociaron con diagnósticos psiquiátricos o síntomas más graves. Sin embargo, la heterogeneidad en dispositivos, medidas, muestreo y enfoques estadísticos complicó la interpretación.
Los wearables de consumo masivo tienen la capacidad de detectar pasivamente marcadores digitales que indican síntomas psiquiátricos o estado de salud mental entre personas con trastornos mentales graves, pero pocos los utilizan actualmente para abordar las desigualdades en materia de salud física.
El campo de la fenotipificación digital en psiquiatría se beneficiaría de avanzar hacia estándares acordados en relación con las descripciones de datos y las mediciones de resultados y de garantizar que se aprovechen al máximo los valiosos datos temporales proporcionados por los wearables.
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