Estudio prospectivo del mundo real sobre el entrenamiento de algoritmos de predicción de terapias
11 de febrero de 2024 actualizado por: Mobio Interactive PTE LTD
Estudio prospectivo del mundo real sobre el entrenamiento de algoritmos de predicción de terapia utilizando datos de la plataforma de salud mental Mobio AmDTx
Este estudio examina el impacto del uso de un algoritmo para seleccionar contenido de terapia para pacientes que participan en la plataforma móvil de salud mental AmDTx (Mobio Interactive).
El algoritmo se entrenará con tres fuentes de datos distintas.
Dos fuentes de datos provienen de autoinformes de los propios pacientes, proporcionados antes y después de participar en el contenido de la terapia.
La tercera fuente de datos proviene de una medición objetiva del estrés psicológico, posible gracias al análisis artificial de los datos de visión por computadora capturados desde la cámara del dispositivo móvil cuando el paciente completa un video selfie de 30 segundos antes y después de participar en el contenido de la terapia.
Descripción general del estudio
Estado
Terminado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
A partir de 2786 personas únicas que participaron entre marzo de 2015 y diciembre de 2022 en sesiones de psicoterapia en inglés y proporcionaron datos biométricos faciales y autoinformes previos y posteriores a la sesión a través de la plataforma de salud mental AmDTx (Mobio Interactive Pte Ltd, Singapur), se realizó un análisis de 67 "superusuarios" que completaron al menos 28 sesiones con todas las medidas previas y posteriores a la sesión.
AmDTx es una plataforma de salud mental clínicamente validada que proporciona a los pacientes grabaciones de audio que apoyan el bienestar mental (psicoterapia asincrónica y bajo demanda).
AmDTx también contiene herramientas fáciles de usar que evalúan rápidamente el bienestar mental, incluida una medida objetiva del estrés psicológico derivada del análisis de IA de biomarcadores faciales (Nivel de estrés objetivo; ∆OSL) y evaluaciones ecológicas momentáneas (EMA).
Dos EMA comúnmente utilizados dentro de AmDTx son el estrés autoinformado (∆SRS) y el estado de ánimo autoinformado (∆SRM).
Estas tres fuentes de datos se utilizaron para entrenar de forma independiente un algoritmo diseñado para predecir qué sesiones de terapia futuras resultarían más eficaces para cada individuo.
Las predicciones de los algoritmos se compararon con la eficacia de las sesiones seleccionadas por el individuo.
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Actual)
67
Contactos y Ubicaciones
Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.
Ubicaciones de estudio
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Singapore, Singapur, 389637
- Mobio Interactive Pte Ltd
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Criterios de participación
Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Sí
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
Usuarios de AmDTx mayores de 18 años, de cualquier género y de cualquier geografía y nivel socioeconómico.
Descripción
Criterios de inclusión:
- Finalización de al menos 28 sesiones de psicoterapia en inglés que contenían la carga útil de sesión requerida para la inclusión del algoritmo, y solo cuando las medidas objetivas y dos subjetivas se completaron antes y después de cada sesión.
Criterio de exclusión:
- Menores de 18 Años de Edad
Plan de estudios
Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
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AmDTx comprometido
Se recopilaron datos entre marzo de 2015 y diciembre de 2022 sobre 36,160 usuarios únicos de manera que cumplan con la Ley de Responsabilidad y Portabilidad de Seguros Médicos (HIPAA), la Ley de Protección de Información de Salud Personal (PHIPA) y el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR).
De estos, 2.786 individuos únicos participaron en la recopilación de datos biométricos y de autoinforme.
Para proteger la aplicabilidad de los resultados en el mundo real, los usuarios no recibieron ninguna instrucción o información especial sobre la naturaleza o posibilidad de los análisis actuales.
Como consecuencia, los datos de los usuarios variaron mucho en términos de participación y características de uso de la aplicación.
Para crear un conjunto de datos único, unificado y consistente que pudiera aprovecharse en todos los análisis previstos, los datos se filtraron para incluir solo sesiones de psicoterapia en inglés que contenían las cargas útiles de sesión requeridas para la inclusión del algoritmo (ver más abajo), y solo cuando todos los objetivos y se completaron dos medidas subjetivas antes y después de cada sesión.
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AmDTx (Mobio Interactive Pte Ltd, Singapur), es una plataforma de salud móvil avanzada equipada con visión por computadora e inteligencia artificial para cuantificar objetivamente el estrés psicológico y evaluaciones ecológicas momentáneas comparadas para medir subjetivamente el estrés, la valencia y la excitación.
La psicoterapia asincrónica y bajo demanda disponible como archivos de audio dentro de AmDTx ha sido validada clínicamente en todo el espectro de gravedad de las enfermedades mentales.
La psicoterapia dentro de AmDTx aprovecha principalmente las técnicas de meditación/atención plena para mejorar la relajación, desarrollar la resiliencia al estrés, mejorar la concentración y la toma de decisiones, e influir en el comportamiento y afectar el sesgo.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Nivel de estrés objetivo (OSL)
Periodo de tiempo: Continuo
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Nivel de estrés objetivo (∆OSL).
El estrés objetivo dentro de AmDTx se obtuvo a través de un vídeo "selfie" de 30 segundos capturado con la cámara frontal de un dispositivo móvil (teléfono inteligente o mesa).
Los datos de visión por computadora extraídos de los videos en tiempo real hasta la finalización del estudio, un promedio de 27,1 medidas por persona por año, luego se pasaron a través de una red neuronal profunda (DNN) para calcular el nivel de estrés objetivo (∆OSL) en ese momento en tiempo.
∆OSL se representa con un valor entre 0 y 1, donde valores mayores representan más tensión.
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Continuo
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Estrés autoinformado (SRS)
Periodo de tiempo: Continuo
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Estrés subjetivo autoinformado (∆SRS).
El estrés subjetivo dentro de AmDTx se cuantificó mediante un "control deslizante" digital animado.
Los usuarios informaron su nivel actual de estrés arrastrando un marcador en el control deslizante a una posición de su elección entre "ninguno" (0) y "extremo" (10), o tocando una de las cuatro caras ubicadas encima del control deslizante, con cada cara representa visualmente los niveles de estrés en los puntos medios de cuatro cuadrantes (es decir, valores de 1,25, 3,75, 6,25, 8,75).
Se pidió a los usuarios que ingresaran el estrés que representa cómo se sienten "aquí y ahora".
Datos recopilados en tiempo real hasta la finalización del estudio, una media de 27,1 medidas por persona al año.
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Continuo
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Estado de ánimo autoinformado (SRM)
Periodo de tiempo: Continuo
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Estado de ánimo subjetivo y autoinformado (∆SRM).
El estado de ánimo subjetivo dentro de AmDTx se cuantificó mediante un "panel de estado de ánimo", que pide a los usuarios que seleccionen entre 32 palabras diferentes que representan diversas emociones (por ejemplo, "encantado", "contenido", "sombrío", "tenso").
El panel de estado de ánimo consta de dos ejes, uno que va de "desagradable" a "agradable" y el otro de "suave" a "intenso".
Cada cuadrante contiene 8 palabras de humor.
Se pidió a los usuarios que hicieran tapping en las palabras que representan cómo se sienten "aquí y ahora".
Datos recopilados en tiempo real hasta la finalización del estudio, una media de 27,1 medidas por persona al año.
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Continuo
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
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Investigadores
- Investigador principal: Bechara J Saab, PhD, Mobio Interactive Pte Ltd
Fechas de registro del estudio
Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
1 de marzo de 2015
Finalización primaria (Actual)
31 de diciembre de 2022
Finalización del estudio (Actual)
31 de diciembre de 2022
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
10 de enero de 2024
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
11 de febrero de 2024
Publicado por primera vez (Actual)
20 de febrero de 2024
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
20 de febrero de 2024
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
11 de febrero de 2024
Última verificación
1 de febrero de 2024
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Otros números de identificación del estudio
- PRW001
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
NO
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
No
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
No
Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .