Protocolo de estudio de la aplicación móvil HappyMums: uso de una aplicación de smartphone para recopilar datos...

Área de la Ciencia:

• Salud Digital
• Salud Mental Perinatal
• Aprendizaje Automático en Atención Médica

Sus antecedentes:

• La salud móvil (mHealth) muestra potencial para el seguimiento de la salud mental, pero la eficacia en poblaciones perinatales es mixta.
• La investigación existente se centra principalmente en la depresión posparto, con una brecha en los estudios de depresión prenatal.
• Los sistemas de apoyo a la decisión clínica de aprendizaje automático para la depresión prenatal están poco explorados.

Objetivo del estudio:

• Evaluar la aplicación móvil HappyMums para el seguimiento y la predicción de la depresión prenatal en personas embarazadas.
• Evaluar la utilidad de un novedoso modelo basado en aprendizaje automático que integra datos digitales activos y pasivos para la predicción de riesgos.
• Evaluar la participación del usuario y el potencial de la aplicación como herramienta personalizada de identificación de la depresión.

Principales métodos:

• Reclutamiento de 1000 personas embarazadas con riesgo o que experimentan depresión prenatal en seis países europeos.
• Utilización de la aplicación HappyMums para la recopilación de datos pasivos (sensores de smartphone) y activos (cuestionarios, actividades) desde la inscripción hasta 2 meses después del parto.
• Combinación de datos digitales con evaluaciones tradicionales de salud mental para desarrollar modelos predictivos de trayectorias de salud mental.

Principales resultados:

• Resultado principal: Proporción de usuarias que interactúan semanalmente con la aplicación HappyMums.
• Resultados exploratorios secundarios: Evaluación de la usabilidad de la aplicación y precisión predictiva del modelo de aprendizaje automático.
• Novedad: Integración de datos activos y pasivos para evaluar trayectorias de salud mental.

Conclusiones:

• El estudio HappyMums tiene como objetivo abordar la brecha en el seguimiento de la depresión prenatal utilizando mHealth y aprendizaje automático.
• Los hallazgos proporcionarán información sobre la viabilidad y las capacidades predictivas de las herramientas digitales integradas para la salud mental perinatal.
• El estudio contribuye al desarrollo de herramientas personalizadas de predicción e identificación de riesgos para la depresión prenatal.