Seguimiento automático móvil

Antecedentes: las enfermedades mentales graves son comunes, incapacitantes, difíciles de tratar y requieren años de seguimiento con ajustes en los tratamientos. El estrés o la adherencia reducida a la medicación pueden provocar un rápido empeoramiento de los síntomas y el funcionamiento con consecuencias que incluyen recaídas, pérdida del trabajo, falta de vivienda, encarcelamiento, hospitalización y suicidio. En la atención habitual, las visitas al médico son poco frecuentes, con intervalos que van de mensuales a anuales. La comunicación entre pacientes y médicos entre visitas es un desafío y, a menudo, inexistente. Las exacerbaciones y recaídas de la enfermedad del paciente generalmente ocurren con poca o ninguna conciencia del médico en tiempo real, lo que deja pocas oportunidades para ajustar los tratamientos.

Importancia/impacto: para la gran población de veteranos con enfermedades mentales graves, se necesitan herramientas que monitoreen pasivamente su estado de salud mental, permitiéndoles realizar un seguimiento de sus comportamientos, detectar rápidamente el empeoramiento de la salud mental y respaldar una evaluación e intervención inmediatas. Al menos el 60 % de los veteranos con enfermedades mentales graves usan un teléfono inteligente. Estos generan datos que caracterizan la sociabilidad, la actividad y el sueño. Los cambios en estos comportamientos son señales de advertencia de una recaída. El autoseguimiento pasivo podría usarse para identificar y predecir el empeoramiento de la enfermedad en tiempo real.

Innovación: la detección móvil pasiva es un enfoque novedoso para el autoseguimiento y el control de enfermedades. Ha habido relativamente poca investigación sobre el autoseguimiento pasivo en enfermedades mentales graves, con un desarrollo analítico limitado en esta área y ninguno en VA.

Objetivos específicos: este proyecto estudia la detección móvil pasiva con veteranos en tratamiento por enfermedades mentales graves. Los datos se utilizan para el auto-seguimiento de comportamientos y síntomas. Si bien la detección móvil pasiva ha sido factible, aceptable y segura en pacientes con enfermedades mentales graves, se estudian por primera vez en VA. Se desarrollan análisis que utilizan datos pasivos para predecir comportamientos y síntomas. Este proyecto responde a las áreas prioritarias de HSR&D de Salud Mental e Informática Sanitaria. El proyecto tiene estos objetivos:

1. Llevar a cabo un diseño centrado en el usuario de autoseguimiento móvil pasivo para apoyar la gestión de la salud mental de los Veteranos.
2. Estudiar la viabilidad, aceptabilidad y seguridad del auto-seguimiento pasivo de la salud mental que incluye retroalimentación del estado de salud mental del Veterano.
3. Utilice los datos de uso de teléfonos y sensores móviles para desarrollar estimaciones individualizadas de sociabilidad, actividades y sueño según lo miden las entrevistas semanales.
4. Estudie el valor predictivo del uso de datos sobre sociabilidad, actividades y sueño para identificar exacerbaciones de síntomas psiquiátricos.

Metodología: Las actividades se pueden evaluar con datos de movimiento, ubicación y hábitos. La sociabilidad se puede evaluar con datos sobre la comunicación y las interacciones públicas. El sueño se puede evaluar utilizando datos sobre luz, sonido, movimiento y uso del teléfono. Los investigadores de este proyecto desarrollaron una aplicación móvil funcional que monitorea y transmite sensores móviles y datos de utilización. Los grupos focales y las pruebas de usabilidad en el laboratorio informan sobre el desarrollo futuro de aplicaciones e intervenciones. Despliegue de estudio de investigación de métodos mixtos en veteranos que auto-rastrean pasivamente sus comportamientos y síntomas psiquiátricos. Si este proyecto cumple con los objetivos previstos, el VA tendrá una plataforma de análisis móvil que monitorea continuamente los comportamientos y los síntomas de los pacientes con enfermedades mentales graves.