Untersuchung des Engagements mit Remote-Symptomverfolgung für Depressionen (RADAR: Engage)

Remote-Measurement-Technologien (RMTs) bieten durch eine Kombination aus Smartphone-Apps für die Symptommeldung (aktive RMT; aRMT) und mobilen/tragbaren Sensoren für die passive Datenerfassung (passive RMT; pRMT) die Möglichkeit zur Längsschnitt-Gesundheitsverfolgung in Echtzeit. Es wird angenommen, dass die Verwendung von RMTs zur Verfolgung von Rückfällen und Remission von Symptomen bei Major Depression (MDD) die tägliche Erfahrung des Patienten besser widerspiegelt als retrospektive Rückrufe während Klinikbesuchen. Die Studie Remote Assessment of Disease and Relapse-Major Depressive Disorder (RADAR-MDD) verwendet RMTs, um Prädiktoren für einen MDD-Rückfall zu identifizieren. Es sammelt über einen Zeitraum von zwei Jahren multiparametrische RMT-Daten über das RADAR-basierte System; aRMT-Daten werden über Mood-Tracking-Fragebögen in der aktiven App erfasst, und pRMT-Daten werden über eine Fitnessuhr, das Fitbit Charge-Gerät, erfasst. Das Versprechen von RADAR-MDD hängt stark von der Benutzerinteraktion mit der App ab. Derzeit ist die Beschäftigung mit der aRMT-Symptomverfolgung im Feld äußerst heterogen, und vorläufige Schätzungen der RADAR-MDD-Studie deuten darauf hin, dass etwa 50 % der vierzehntägigen Fragebögen ausgefüllt werden. Es stehen mehrere In-App-Methoden zur Verfügung, um die Interaktion mit mHealth-Tools zu fördern. Benachrichtigungen mit theoretisch fundiertem Inhalt können einen Auslöser für ein bestimmtes Verhalten darstellen, und die Datenvisualisierung des Fortschritts kann zur fortgesetzten Dateneingabe anregen. Es ist unklar, welche Kombination von In-App-Funktionen das Engagement mit dem RADAR-Basissystem fördern und gleichzeitig die Belastung der Teilnehmer minimieren kann.

Diese Studie zielt daher darauf ab, zu verstehen, wie die Beteiligung an der RMT-Forschung am besten gefördert werden kann, wobei das RADAR-MDD-Projekt als Fallstudie verwendet wird. Dieses Protokoll wird einen Ansatz mit gemischten Methoden skizzieren, um die Auswirkungen zusätzlicher In-App-Komponenten auf die Interaktion mit der Symptomverfolgung über die RADAR-Base-Infrastruktur zu untersuchen. Zunächst wird eine zweiarmige randomisierte kontrollierte Studie die RADAR-MDD-Fragebogen-App wie gewohnt mit einer angepassten App mit aufschlussreichen Benachrichtigungen und Fortschrittsvisualisierung vergleichen, die darauf abzielt, das verhaltensbezogene und erfahrungsbezogene Engagement zu fördern. Das Engagement wird gemessen als a) die Bereitstellung von Symptom-Tracking-Scores über den 12-wöchigen Studienzeitraum und b) das Ausmaß, in dem sich die Teilnehmer erfahrungsgemäß mit der Symptom-Tracking über das System beschäftigt fühlen. Zweitens werden qualitative Interviews die Erfahrungen der Teilnehmer mit den verwendeten Techniken offenbaren.

Die Studie hat drei Hauptziele:

Untersuchung der Auswirkungen einer angepassten Smartphone-App auf die Verhaltensinteraktion mit RMT-Symptomverfolgung im Vergleich zur RADAR-MDD-App wie üblich;

Untersuchung der Auswirkungen einer angepassten Smartphone-App auf die experimentelle Auseinandersetzung mit der RMT-Symptomverfolgung im Vergleich zur RADAR-MDD-App wie üblich;

Analysieren Sie qualitativ die Ansichten der Teilnehmer zur Verwendung einer angepassten Smartphone-App, um die Interaktion mit dem RADAR-Base-System zu erhöhen.

Erkenntnisse auf diesem Gebiet würden dazu beitragen, skalierbare Lösungen für die Beteiligung an RMT-Studien, qualitativ hochwertigere Ergebnisse und Anwendungen für die Implementierung in die klinische Praxis bereitzustellen.