El análisis de datos físicos, fisiológicos y de comportamiento recopilados a partir de sensores que rastrean la condición mental de pacientes psiquiátricos
El análisis de datos físicos, fisiológicos y de comportamiento recopilados a partir de sensores que rastrean la condición mental de pacientes psiquiátricos que están en riesgo de recaída y que no cumplen con su tratamiento con medicamentos
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Un estudio observacional que utiliza un sistema digital para recopilar datos fisiológicos, físicos y de comportamiento mediante sensores colocados en pacientes psiquiátricos que padecen esquizofrenia, trastornos bipolares y esquizoafectivos. Es un hecho conocido que los pacientes que padecen estos trastornos son más propensos a cambios en su estado de salud mental. En ocasiones, este cambio se debe a un cambio en el tratamiento médico (ya sea por decisión del médico o por baja adherencia al tratamiento con medicamentos). La condición de salud mental influye en aspectos fisiológicos, físicos y conductuales que podrían detectarse a través del algoritmo digital personal y podrían prevenir el deterioro psiquiátrico. . Por ejemplo, en el caso de una persona en un episodio maníaco, los investigadores esperarían encontrar cambios en el algoritmo digital personal en aspectos fisiológicos (frecuencia cardíaca aumentada, variabilidad de la frecuencia cardíaca elevada), aspectos físicos como un mayor número de pasos por día y aspectos conductuales (aumento de horas fuera de casa, exceso de actividad). Una detección temprana puede ayudar en la prevención del deterioro psiquiátrico en este caso y ayudar a minimizar el sufrimiento causado al paciente y a los cuidadores y quizás ayudar a minimizar la necesidad de hospitalización.
Los datos se recogerán mediante relojes de pulsera. Los sensores recopilarán datos fisiológicos (variabilidad del ritmo cardíaco), datos físicos (número de pasos por día) y datos de comportamiento (calidad del sueño). Estos datos luego se recopilarán y analizarán a través del análisis de big data.
Tipo de estudio
Inscripción (Anticipado)
Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Géneros elegibles para el estudio
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- Pacientes psiquiátricos diagnosticados de esquizofrenia, trastorno bipolar o esquizoafectivo según el DSM 5
- Los puntajes de PANSS y CGI son 4 o más
- Los participantes deben tener la capacidad de consentimiento informado.
- Poseer un teléfono inteligente Android 2.3 o IOS 2010 y superior
Criterio de exclusión:
- Participante violento o suicida
- Enfermedad terminal
- Tratamiento de diálisis
- Participantes que tienen un tutor legal
- Participantes que no poseen un teléfono inteligente personal
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Modelos observacionales: Grupo
- Perspectivas temporales: Retrospectivo
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Detectar cambios en el estado de salud mental de los pacientes psiquiátricos
Periodo de tiempo: 6 meses
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El reloj de pulsera que utiliza sensores recopilará datos fisiológicos (variabilidad del ritmo cardíaco), datos físicos (pasos por día) y datos de comportamiento (calidad del sueño). El algoritmo que existe en el reloj analiza la cantidad de pasos, la calidad del sueño, el sueño total. versus movimiento y sueño reparador, y la distancia recorrida. Los datos recopilados del reloj de pulsera se transferirán a una aplicación ubicada en el teléfono inteligente del participante que permitirá a los investigadores recopilar y analizar los datos mediante el análisis de big data. Después de recopilar los datos arriba, los investigadores buscarán una correlación entre los cambios en el algoritmo digital personal y los cambios en la condición de salud mental de los pacientes psiquiátricos
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6 meses
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Detección del uso de drogas ilegales
Periodo de tiempo: 6 meses
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El uso de drogas ilegales puede contribuir a cambios en el algoritmo digital personal debido a cambios en los datos fisiológicos (variabilidad del ritmo cardíaco) y físicos (calidad del sueño) recopilados por los sensores del reloj de pulsera y analizados a través del análisis de big data.
La detección temprana puede ayudar a minimizar el deterioro de la condición de salud mental
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6 meses
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Anticipado)
Finalización primaria (Anticipado)
Finalización del estudio (Anticipado)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- Sheba-17-4754-AC-CTIL
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
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