Diferencias interindividuales en fenotipos digitales del trastorno depresivo mayor: un estudio de detección pasiva...

Área de la Ciencia:

• Salud Digital
• Psiquiatría
• Ciencias Sociales Computacionales

Sus antecedentes:

• El trastorno depresivo mayor (MDD) presenta una heterogeneidad significativa en la presentación de los síntomas.
• La identificación previa de subtipos se basó en síntomas subjetivos autoinformados.
• Los datos objetivos de los dispositivos digitales ofrecen potencial para la novedosa fenotipificación de la MDD.

Objetivo del estudio:

• Identificar perfiles latentes de MDD utilizando biomarcadores digitales de teléfonos inteligentes y dispositivos portátiles.
• Explorar las asociaciones entre los fenotipos digitales identificados y la gravedad y el funcionamiento de la MDD.

Principales métodos:

• Se recopilaron datos de detección pasiva de teléfonos inteligentes y relojes inteligentes Garmin en 297 personas con MDD.
• Se utilizaron biomarcadores digitales que incluyen patrones de sueño, actividad física, tiempo de pantalla, compromiso social y variabilidad de la frecuencia cardíaca.
• Se empleó el análisis de perfiles latentes para identificar fenotipos digitales distintos.

Principales resultados:

• Surgió una solución de dos perfiles: 'promedio' (85,7%) y 'sueño deficiente, baja HRV, bajo compromiso social' (14,3%).
• No hubo diferencias significativas en la gravedad de los síntomas de MDD entre los perfiles.
• El Perfil 2 exhibió tendencias hacia un menor funcionamiento social y ocupacional, aunque no fue estadísticamente significativo después de la corrección.

Conclusiones:

• Se pueden identificar fenotipos digitales de MDD utilizando datos de dispositivos portátiles y teléfonos inteligentes.
• La desregulación del sueño, la baja variabilidad de la frecuencia cardíaca y la reducción del compromiso social pueden indicar deficiencias funcionales.
• Se necesita más investigación con muestras diversas y biomarcadores adicionales para validar estos fenotipos digitales.