在降低抗精神病剂量期间监测暂时的主观幸福感和精神病经历:两项单一病例时间序列经验采样方法试点研究

科学领域:

• 精神病学和心理健康 精神病学和心理健康
• 数字健康数字健康
• 个性化医疗是个性化的医疗.

背景情况:

• 个性化剂量优化对于改善精神病患者的福祉和康复至关重要.
• 需要N=1试验来评估在剂量调整期间自我管理功能结果的工具.
• 当前的方法可能无法充分捕捉药物减少期间主观体验的实时变化.

研究的目的:

• 评估使用体验采样方法 (ESM) 智能手机应用程序监测主观幸福感和精神病体验的可行性.
• 为了确定ESM应用程序是否可以在两个N=1试验中在抗精神病剂量减少期间和之后检测变化.
• 探索自我监测工具在优化药物剂量和支持患者赋权方面的潜力.

主要方法:

• 两名患有精神疾病缓解的参与者接受了逐渐降低剂量的治疗.
• 使用ESM智能手机应用程序监测主观幸福感 (情感,身体) 和瞬间的精神病体验.
• 时间序列线性回归模型分析了与基线相比,剂量减少阶段的变化.

主要成果:

• 一名参与者在剂量减少期间表现出健康和精神病经历的显著改善.
• 第二名参与者在减少阶段经历了健康状况的恶化和精神病症状的增加.
• 在ESM应用程序成功地检测到主观经验这些不同的变化.

结论:

• 通过ESM智能手机应用程序进行自我监测,可以在降低抗精神病剂量期间有效地检测福祉和精神病经历的变化.
• ESM工具可以增强患者的控制,赋权,并促进在剂量优化中共享决策.
• 这些发现突显出需要个性化的方法,因为精神病障碍的异质性很高.