情绪障碍的数字表型化:以方法为导向的试点可行性研究

科学领域:

• 临床数字表型化临床数字表型化
• 心理健康的数字生物标志物
• 在精神病学中的纵向研究设计.

背景情况:

• 关于临床数字表型基础设施,患者参与和数据分析的方法学挑战的文献有限.
• 开发强大的技术架构对于研究中成功的被动和主动数字数据流至关重要.

研究的目的:

• 为数字表型研究设计提供一个理由.
• 突出从实施挑战和成功中吸取的初步经验教训.
• 在当前的证据基础背景下强调最佳实践.

主要方法:

• 设计和实施了一项多站点数字表型化试点可行性研究.
• 招募了患有单极性抑郁症,双极性I或II障碍或健康对照的参与者.
• 在两个不同的医疗保健系统中进行了一项纵向研究,使用实用性适应.

主要成果:

• 该研究评估了情绪障碍多站点数字表型的可行性,重点关注数据质量和患者招募.
• 总的来说,数据质量很高,与相关研究相比,获得的传感器数据超过了预期.
• 参与者的人口统计包括各种年龄组,女性参与者占主导地位,以及iOS和Android用户的混合.

结论:

• 对情绪障碍的数字表型化在Android和iOS平台上都是可行的,使用开源方法提供高质量的数据.
• 参与者人口统计表明自然主义研究中的潜在选择偏见,独立于有关性别和种族的数据质量.
• 描述的方法是可重现的,并且可以对不同的研究环境和患者群体进行概括.