Última actualización web: 23/01/2021

Reconocimiento de actividad humana basado en aprendizaje profundo para monitoreo continuo de actividad y gestos para pacientes con esquizofrenia con síntomas negativos

Artículo | Psicosis | 01/12/2020

  • Autor(es): Daniel Umbricht , Wei-Yi Cheng, Florian Lipsmeier...(et.al)
  • Título original: Deep Learning-Based Human Activity Recognition for Continuous Activity and Gesture Monitoring for Schizophrenia Patients With Negative Symptoms
RESUMEN

Nuestro objetivo fue desarrollar un modelo de reconocimiento de actividad humana (HAR) utilizando un dispositivo de muñeca para evaluar la actividad del paciente en relación con los síntomas negativos de la esquizofrenia.

Los datos se analizaron en un estudio aleatorizado, cruzado de tres vías, de prueba de mecanismo (ClinicalTrials. gov: NCT02824055) que comparó dos dosis de RG7203 con placebo, administradas como complemento del tratamiento antipsicótico estable en pacientes con esquizofrenia crónica y niveles moderados de síntomas negativos.  Los síntomas negativos iniciales se evaluaron mediante la escala de síndrome Positivo y Negativo (PANSS) y la escala Breve de Síntomas Negativos (BNSS).  Los pacientes recibieron un GeneActiv ™dispositivo de actigrafía de muñeca para usar durante un período de 15 semanas.  Para este análisis, se utilizaron datos de actigrafía y evaluaciones conductuales y clínicas obtenidas durante el tratamiento con placebo.  El comportamiento motivado se evaluó con una tarea de elección de esfuerzo computarizada.  Se utilizó un modelo HAR entrenado para clasificar la actividad y se derivó una relación actividad-tiempo.  Los eventos y características de gestos se infirieron a partir de las actividades detectadas por HAR y la señal de aceleración.

Se incluyeron 33 pacientes: edad media (± DE) 36, 6 ± 7 años;  puntuación media (± DE) del factor de síntomas negativos de la PANSS inicial 23, 0 ± 3, 5;  y puntuación total BNSS basal media (± DE) 36, 0 ± 11, 5.  Se recopilaron datos de actividad para 31 pacientes con una mediana de tiempo de seguimiento de 1859 h por paciente, lo que equivale a ~ 11 semanas o una proporción de seguimiento del 74%.  El modelo HAR entrenado demostró una precisión de> 95% en la separación de actividades estacionarias y ambulatorias.  Se observó una correlación positiva entre la relación actividad-tiempo y el porcentaje de elecciones de alto esfuerzo (r de Spearman = 0, 58;  P = 0, 002) en la tarea de elección de esfuerzo.  La mediana del recuento diario de gestos se correlacionó negativamente con la puntuación total de BNSS (Spearman r = −0, 44;  P= 0. 03), específicamente con la subpuntaje de expresión disminuida (Spearman r = −0. 42;  P = 0. 03).  Las características de los gestos también se correlacionaron negativamente con la puntuación total de BNSS y las subpuntuaciones de expresión disminuidas.  Las medidas de actividad mostraron correlaciones similares con el factor de síntomas negativos PANSS, pero no alcanzaron significación.

Nuestros hallazgos apoyan el uso de dispositivos de muñeca para derivar medidas de resultado digitales basadas en la actividad y los gestos para pacientes con esquizofrenia con síntomas negativos en un entorno de ensayo clínico.

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