通过使用生态瞬间评估和移动平均线开发和验证一个跨设备平台,以可视化安赫多尼亚趋势 (第一部分):方法论试点研究协议
Yen-Chung Ho1, Chia-Ling Fang1, Yung-Chieh Ching1
1School of Nursing, College of Nursing, Asia University, Taichung, Taiwan.
JMIR research protocols
|December 18, 2025
概括
这项研究开发了一个平台,用于使用生态瞬间评估 (EMA) 和简单移动平均线 (SMA) 监测. 该平台可视化了在个人中早期检测无症症状的趋势.
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
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 无情是抑郁症的一个关键症状,但实时个人监测是有限的.
- 生态瞬间评估 (EMA) 允许高频数据收集.
- 简单移动平均线 (SMA) 可以平滑每日信号,以便早期检测趋势.
研究的目的:
- 使用EMA-SHAPS开发和验证一个跨设备平台,用于使用个人无虫监测.
- 评估平台的可行性,可用性,数据质量和初始分析有效性.
- 为了为后续评估平台的临床实用性提供信息.
主要方法:
- 一个单臂方法试点研究,涉及大约24名成年人 (临床和非临床队列).
- 参与者完成了30天的每日EMA-SHAPS评估.
- 主要结局包括可行性 (遵守,缺失,时间) 和可用性 (系统可用性量表,定性反).
主要成果:
- 该协议规定了计算移动平均线的设计,招聘和数据规则.
- 对可行性试点的招聘计划于2026年3月进行.
- 可行性指标,可用性指数和参数估计将为未来的评估改进警报逻辑.
结论:
- 将EMA-SHAPS与SMA趋势可视化相结合,可能为安赫多尼亚提供可解释的早期预警指标.
- 这项试点研究将提供必要的可行性,可用性和分析数据.
- 这些发现将支持未来对该平台临床实用性的受控评估.
