- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT03991650
Überwachung der Telemedizinplattform bei Patienten mit Angstsymptomen und Alkoholkonsumstörungen (REMOTE)
REMOTE: Überwachung der Telemedizinplattform bei Patienten mit Angstsymptomen und Alkoholkonsumstörung: Smartphone und tragbare Sensoren
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Das Ziel dieser Studie ist es, die physiologischen Muster von zwei Patientengruppen, einer Kontrollgruppe und einer mit Angststörung und Alkoholmissbrauchsstörung, unter Verwendung von Sensordaten von mobilen Geräten und Wearables zu analysieren. Diese von Sensoren gesammelten Daten werden mit den Daten verglichen, die von drei klinischen Fragebögen präsentiert werden: State-trait Anxiety Inventory (STAI), dem Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT) und dem Beck's Depression Inventory (BDI-II). um die Durchführbarkeit der Verwendung von entfernt gesammelten Daten in der klinischen Routinepraxis zu bestimmen. Darüber hinaus wird nach der Datenerhebungsphase die Patientenzufriedenheit mit der App evaluiert.
Dies ist eine unizentrische, fallkontrollierte, evaluierende, nationale Längsschnittstudie mit zwei Gruppen, einer Kontrollgruppe gesunder Personen ohne Angst- oder Depressionssymptome und einer anderen experimentellen Gruppe, in der die Teilnehmer die vorgegebenen Auswahlkriterien für die Studie erfüllen. Es gibt insgesamt 60 Teilnehmer, die gleichmäßig auf die beiden Gruppen verteilt sind.
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
-
-
Barcelona, Spanien, 08036
- Hospitcal Clínic de Barcelona
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- 18-65 Jahre.
- Alkoholkonsumstörung (DSM 5) als Hauptsubstanz.
- Angst (STAI > Perzentil 33) und, falls depressive Symptome, nicht klinisch relevant, um die DSM5-Diagnosekriterien für affektive Störungen zu erfüllen (schwere depressive Störung, bipolare Störung…).
- Ein mit Android kompatibles Mobiltelefon haben.
- Einverständniserklärung unterschreiben.
Ausschlusskriterien:
- Diagnosen von Stimmungsstörungen (DSM5).
- Kognitive Defizite, die die Teilnahme verhindern.
- Aktive Einnahme anderer Substanzen (außer Nikotin).
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Beobachtungsmodelle: Fallkontrolle
- Zeitperspektiven: Interessent
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
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Kontrolle
n=30 gesunde Teilnehmer werden über soziale Netzwerke und Informationsbroschüren rekrutiert, die vom Forschungsteam des Hospital Clinic de Barcelona verteilt werden. Die Teilnehmer werden einen Monat lang mit der humanITcare-App „U-Shine“ überwacht, die die Geselligkeit, Gerätenutzung und Standorthäufigkeit der Teilnehmer mithilfe mobiler Sensoren verfolgt. Die Daten der Teilnehmer werden auch mit einem FitBit-Gerät überwacht, um Schlafpläne, Herzfrequenz und Schrittzahl zu verfolgen. Während der wöchentlichen Nachsorge müssen sie die drei klinischen Fragebögen ausfüllen, die beim ersten Besuch ausgefüllt wurden. |
Die Teilnehmer werden von einer App überwacht.
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Experimental
Das Rekrutierungsverfahren wird bei Patienten externer Konsultationen und der Tagesklinik der Abteilung für Suchterkrankungen der Krankenhausklinik von Barcelona durchgeführt. n=30 Patienten mit Angst- und Alkoholkonsumstörung. Die Teilnehmer werden einen Monat lang mit der humanITcare-App „U-Shine“ überwacht, die die Geselligkeit, Gerätenutzung und Standorthäufigkeit der Teilnehmer mithilfe mobiler Sensoren verfolgt. Die Teilnehmer werden auch mit einem FitBit-Gerät überwacht, um Schlafpläne, Herzfrequenz und Schrittzahl zu verfolgen. Während der wöchentlichen Nachsorge müssen sie die drei klinischen Fragebögen ausfüllen, die beim ersten Besuch ausgefüllt wurden. |
Die Teilnehmer werden von einer App überwacht.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Veränderung der selbstberichteten Angstsymptome, bewertet mit dem State-Trait Anxiety Inventory (STAI)
Zeitfenster: Ein Monat, Fragebogen 4 Mal ausgefüllt (1/Woche)
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Aufgenommen durch die Anwendung "Ushine".
Die Teilnehmer erhalten STAI-Werte im Bereich von 0-60, wobei 0 die geringste Anzahl an Symptomen und 60 die größte Anzahl an Symptomen ist, die dann in Perzentile nach Alter und Geschlecht umgewandelt werden.
|
Ein Monat, Fragebogen 4 Mal ausgefüllt (1/Woche)
|
|
Schlafmuster
Zeitfenster: Ein Monat
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Überwachung des circadianen Rhythmus mit einem Bewegungssensor Fitbit und einem Herzaktivitätssensor
|
Ein Monat
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|
REM-Schlafzeit
Zeitfenster: Ein Monat
|
Überwachung von REM-Schlafmustern mit einem Bewegungssensor Fitbit und einem Herzaktivitätssensor
|
Ein Monat
|
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Pulsschlag
Zeitfenster: Ein Monat
|
Überwachung der Herzfrequenz mit Fitbit-Sensor
|
Ein Monat
|
|
Schrittzahl
Zeitfenster: Ein Monat
|
Überwachung der täglichen Schrittzahl mit dem Bewegungssensor FitBit
|
Ein Monat
|
|
Zurückgelegte Entfernung
Zeitfenster: Ein Monat
|
Überwachung der zurückgelegten Strecke mit GPS-Telefon
|
Ein Monat
|
|
Nutzung mobiler Geräte
Zeitfenster: Ein Monat
|
Überwachung, wie oft das mobile Gerät des Patienten verwendet wird, bestimmt durch Verfolgung des Vorhandenseins eines Signals von seinem Gerät
|
Ein Monat
|
|
Geselligkeit (Anzahl eingehender und ausgehender Anrufe und SMS)
Zeitfenster: Ein Monat
|
Die Anzahl der eingehenden und ausgehenden Anrufe und Textnachrichten wird mithilfe des UShine-App-Algorithmus überwacht
|
Ein Monat
|
|
Veränderung der selbstberichteten Depressionssymptome, bewertet mit dem Beck's Depression Inventory (BDI-II)
Zeitfenster: Ein Monat, Fragebogen 4 Mal ausgefüllt (1/Woche)
|
Aufgenommen durch die Anwendung "Ushine".
Die Teilnehmer erhalten BDI-II-Scores im Bereich von 1-63, wobei ein Score von 0-13 eine minimale Depression, 14-19 eine leichte Depression, 20-28 eine mittelschwere Depression und 29-63 eine schwere Depression anzeigt.
|
Ein Monat, Fragebogen 4 Mal ausgefüllt (1/Woche)
|
|
Veränderung der selbstberichteten Symptome des Alkoholmissbrauchs, bewertet mit dem Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT)
Zeitfenster: Ein Monat, Fragebogen 4 Mal ausgefüllt (1/Woche)
|
Aufgenommen durch die Anwendung "Ushine".
Die Teilnehmer erhalten AUDIT-Punktzahlen von 0-40.
Ein Wert von 8 oder mehr wird mit schädlichem oder gefährlichem Alkoholkonsum in Verbindung gebracht, ein Wert von 13 oder mehr bei Frauen und 15 oder mehr bei Männern weist wahrscheinlich auf eine Alkoholabhängigkeit hin.
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Ein Monat, Fragebogen 4 Mal ausgefüllt (1/Woche)
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Benutzerfreundlichkeit der mobilen Anwendung
Zeitfenster: Ein Monat
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Die Benutzerfreundlichkeit der mobilen Anwendungen durch die Teilnehmer wird anhand der System Usability Scale (SUS) skaliert.
Endergebnisse reichen von 0-100.
Eine Punktzahl von 51 oder darunter bedeutet, dass das System schwerwiegende Mängel in der Benutzerfreundlichkeit aufweist, eine Punktzahl von 68 bedeutet, dass die Benutzerfreundlichkeit des Systems etwa durchschnittlich ist, und eine Punktzahl von 80,3 oder höher bedeutet, dass die Benutzerfreundlichkeit des Systems als nennenswert angesehen wird.
|
Ein Monat
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|
Zufriedenheit mit der Bewerbung
Zeitfenster: Ein Monat
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Die Zufriedenheit der Teilnehmer mit der Ushine-Anwendung wird mit dem Post-Study Usability Questionnaire (PSSUQ) skaliert.
Die Werte reichen von 0-100, wobei 0 am wenigsten zufriedenstellend und 100 am zufriedenstellendsten ist.
Der PSSUQ hat 3 Teilwerte, die den Systemnutzen, die Informationsqualität und die Schnittstellenqualität darstellen, ebenfalls skaliert von 0-100.
In allen Bewertungsgruppen gilt 0 als am wenigsten befriedigend und 100 als am befriedigendsten.
|
Ein Monat
|
Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Ermittler
- Hauptermittler: Antoni Gual, MD, Director of Addictions Unit. Hospital Clínic de Barcelona
- Studienstuhl: Elsa Caballeria, Clinic Foundation for Biomedical Research
- Studienstuhl: Hugo Lopez-Pelayo, MD, Addictions Unit, Hospital Clínic de Barcelona
- Studienleiter: Nuria Pastor Hernandez, MSc, humanITcare, FollowHealth SL
- Studienleiter: Unai Sanchez Luque, MSc, humanITcare, FollowHealth SL
- Studienstuhl: Elizabeth Katayoun Khalilian, humanITcare, University of Texas at Austin
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- Wittchen HU, Jacobi F, Rehm J, Gustavsson A, Svensson M, Jonsson B, Olesen J, Allgulander C, Alonso J, Faravelli C, Fratiglioni L, Jennum P, Lieb R, Maercker A, van Os J, Preisig M, Salvador-Carulla L, Simon R, Steinhausen HC. The size and burden of mental disorders and other disorders of the brain in Europe 2010. Eur Neuropsychopharmacol. 2011 Sep;21(9):655-79. doi: 10.1016/j.euroneuro.2011.07.018.
- Bandelow B, Michaelis S. Epidemiology of anxiety disorders in the 21st century. Dialogues Clin Neurosci. 2015 Sep;17(3):327-35. doi: 10.31887/DCNS.2015.17.3/bbandelow.
- Gustafson DH, McTavish FM, Chih MY, Atwood AK, Johnson RA, Boyle MG, Levy MS, Driscoll H, Chisholm SM, Dillenburg L, Isham A, Shah D. A smartphone application to support recovery from alcoholism: a randomized clinical trial. JAMA Psychiatry. 2014 May;71(5):566-72. doi: 10.1001/jamapsychiatry.2013.4642.
- Insel TR. Digital Phenotyping: Technology for a New Science of Behavior. JAMA. 2017 Oct 3;318(13):1215-1216. doi: 10.1001/jama.2017.11295. No abstract available.
- Alonso J, Liu Z, Evans-Lacko S, Sadikova E, Sampson N, Chatterji S, Abdulmalik J, Aguilar-Gaxiola S, Al-Hamzawi A, Andrade LH, Bruffaerts R, Cardoso G, Cia A, Florescu S, de Girolamo G, Gureje O, Haro JM, He Y, de Jonge P, Karam EG, Kawakami N, Kovess-Masfety V, Lee S, Levinson D, Medina-Mora ME, Navarro-Mateu F, Pennell BE, Piazza M, Posada-Villa J, Ten Have M, Zarkov Z, Kessler RC, Thornicroft G; WHO World Mental Health Survey Collaborators. Treatment gap for anxiety disorders is global: Results of the World Mental Health Surveys in 21 countries. Depress Anxiety. 2018 Mar;35(3):195-208. doi: 10.1002/da.22711. Epub 2018 Jan 22.
- Barrio P, Ortega L, Lopez H, Gual A. Self-management and Shared Decision-Making in Alcohol Dependence via a Mobile App: a Pilot Study. Int J Behav Med. 2017 Oct;24(5):722-727. doi: 10.1007/s12529-017-9643-6.
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- Menger V, Spruit M, Hagoort K, Scheepers F. Transitioning to a Data Driven Mental Health Practice: Collaborative Expert Sessions for Knowledge and Hypothesis Finding. Comput Math Methods Med. 2016;2016:9089321. doi: 10.1155/2016/9089321. Epub 2016 Aug 17.
- Hsin H, Torous J, Roberts L. An Adjuvant Role for Mobile Health in Psychiatry. JAMA Psychiatry. 2016 Feb;73(2):103-4. doi: 10.1001/jamapsychiatry.2015.2839. No abstract available.
- Bernert RA, Hom MA, Iwata NG, Joiner TE. Objectively Assessed Sleep Variability as an Acute Warning Sign of Suicidal Ideation in a Longitudinal Evaluation of Young Adults at High Suicide Risk. J Clin Psychiatry. 2017 Jun;78(6):e678-e687. doi: 10.4088/JCP.16m11193.
- Saeb S, Zhang M, Karr CJ, Schueller SM, Corden ME, Kording KP, Mohr DC. Mobile Phone Sensor Correlates of Depressive Symptom Severity in Daily-Life Behavior: An Exploratory Study. J Med Internet Res. 2015 Jul 15;17(7):e175. doi: 10.2196/jmir.4273.
- Saeb S, Lattie EG, Kording KP, Mohr DC. Mobile Phone Detection of Semantic Location and Its Relationship to Depression and Anxiety. JMIR Mhealth Uhealth. 2017 Aug 10;5(8):e112. doi: 10.2196/mhealth.7297.
- Sano A, Taylor S, McHill AW, Phillips AJ, Barger LK, Klerman E, Picard R. Identifying Objective Physiological Markers and Modifiable Behaviors for Self-Reported Stress and Mental Health Status Using Wearable Sensors and Mobile Phones: Observational Study. J Med Internet Res. 2018 Jun 8;20(6):e210. doi: 10.2196/jmir.9410.
- Torous J, Staples P, Shanahan M, Lin C, Peck P, Keshavan M, Onnela JP. Utilizing a Personal Smartphone Custom App to Assess the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) Depressive Symptoms in Patients With Major Depressive Disorder. JMIR Ment Health. 2015 Mar 24;2(1):e8. doi: 10.2196/mental.3889. eCollection 2015 Jan-Mar.
- Onnela JP, Rauch SL. Harnessing Smartphone-Based Digital Phenotyping to Enhance Behavioral and Mental Health. Neuropsychopharmacology. 2016 Jun;41(7):1691-6. doi: 10.1038/npp.2016.7. Epub 2016 Jan 28. No abstract available.
- Trautmann S, Rehm J, Wittchen HU. The economic costs of mental disorders: Do our societies react appropriately to the burden of mental disorders? EMBO Rep. 2016 Sep;17(9):1245-9. doi: 10.15252/embr.201642951. Epub 2016 Aug 4.
- Ghandeharioun, A., Fedor, S., Sangermano, L., Ionescu, D., Alpert, J., Dale, C., ... & Picard, R. (2017, October). Objective assessment of depressive symptoms with machine learning and wearable sensors data. In Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII), 2017 Seventh International Conference on (pp. 325-332). IEEE.
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
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Letztes Update gepostet (Schätzen)
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IPD-Sharing-Zeitrahmen
IPD-Sharing-Zugriffskriterien
Art der unterstützenden IPD-Freigabeinformationen
- Studienprotokoll
- Statistischer Analyseplan (SAP)
- Einwilligungserklärung (ICF)
- Klinischer Studienbericht (CSR)
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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