Autor/autores:
Cho CH, Lee T, Lee JB...(et.al)
Los teléfonos inteligentes y los dispositivos portátiles se pueden utilizar para obtener diversos datos de registros diarios relacionados con los ritmos circadianos. Para los pacientes con trastornos del estado de ánimo, dar retroalimentación a través de una aplicación de teléfono inteligente con guías de corrección de compo...
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Los teléfonos inteligentes y los dispositivos portátiles se pueden utilizar para obtener diversos datos de registros diarios relacionados con los ritmos circadianos. Para los pacientes con trastornos del estado de ánimo, dar retroalimentación a través de una aplicación de teléfono inteligente con guías de corrección de comportamiento adecuadas podría desempeñar un papel terapéutico importante en el mundo real.
Nuestro objetivo fue evaluar la efectividad de una aplicación para teléfonos inteligentes llamada Circadian Rhythm for Mood (CRM), que fue desarrollada para prevenir episodios del estado de ánimo basado en un algoritmo de aprendizaje automático que utiliza datos de fenotipo digital pasivo de comportamientos de ritmo circadiano obtenidos con un rastreador de actividad portátil. La intervención de retroalimentación para la aplicación CRM consistió en un informe de tendencias de predicción del estado de ánimo, retroalimentación de puntaje H con orientación conductual y un sistema de alerta que se activa cuando se tiende hacia un estado de alto riesgo.
En total, se reclutaron 73 pacientes con un trastorno importante del estado de ánimo y se asignaron de manera no aleatoria en 2 grupos: el grupo CRM (14 pacientes) y el grupo sin CRM (59 pacientes). Después del proceso de calificación de datos, se evaluaron 10 sujetos en el grupo CRM y 33 sujetos en el grupo sin CRM durante 12 meses. Ambos grupos fueron tratados de manera similar. Los pacientes tomaron sus medicamentos habituales, usaron un rastreador de actividad en la muñeca y revisaron su eMoodChart diariamente. Los pacientes del grupo CRM recibieron retroalimentación diaria sobre la predicción del estado de ánimo y las puntuaciones de salud según el algoritmo. Para el grupo de CRM, se dieron alertas de advertencia cuando se observaron patrones de vida irregulares. Sin embargo, estas alertas no se dieron a los pacientes del grupo sin CRM. Cada 3 meses, Los episodios del estado de ánimo que habían ocurrido en los 3 meses anteriores se evaluaron según el eMoodChart diario completado para ambos grupos. El curso clínico y el pronóstico, incluidos los episodios del estado de ánimo, se evaluaron a través de entrevistas cara a cara basadas en el eMoodChart diario completado. Para un período prospectivo de 1 año, el número y la duración de los episodios del estado de ánimo se compararon entre los grupos CRM y no CRM utilizando un modelo lineal generalizado.
El grupo de CRM tuvo 96, 7% menos episodios depresivos totales (n / año; exp β = 0, 033, p = 0, 03), episodios depresivos 99, 5% más cortos (total; exp β = 0, 005, p <0, 001), 96, 1% menos episodios maníacos o hipomaníacos (exp β = 0, 039, p <0, 001), 97, 4% menos de episodios anímicos totales (exp β = 0, 026, p = 0, 008) y 98, 9% de episodios anímicos más cortos (total; exp β = 0, 011, p < . 001) que el grupo que no es CRM. Se observaron cambios positivos en los comportamientos de salud debido a las alertas y en las tasas de adherencia a los dispositivos portátiles en el grupo de CRM.
Se descubrió que la aplicación CRM con un rastreador de actividad portátil es eficaz para prevenir y reducir la recurrencia de los trastornos del estado de ánimo, mejorar el pronóstico y promover mejores comportamientos de salud. Los pacientes parecían desarrollar un hábito regular de usar la aplicación CRM.
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