Auto-suivi mobile

Contexte : Les maladies mentales graves sont courantes, invalidantes, difficiles à traiter et nécessitent des années de surveillance avec des ajustements dans les traitements. Le stress ou une observance réduite des médicaments peuvent entraîner une aggravation rapide des symptômes et du fonctionnement avec des conséquences telles que la rechute, la perte d'emploi, l'itinérance, l'incarcération, l'hospitalisation et le suicide. Dans les soins habituels, les visites de cliniciens sont peu fréquentes, avec des intervalles allant de mensuel à annuel. La communication entre les patients et les cliniciens entre les visites est difficile et souvent inexistante. Les exacerbations et les rechutes de la maladie des patients se produisent généralement avec peu ou pas de sensibilisation du clinicien en temps réel, ce qui laisse peu de possibilités d'ajuster les traitements.

Importance/impact : Pour la grande population d'anciens combattants atteints de maladie mentale grave, des outils sont nécessaires pour surveiller passivement leur état de santé mentale, leur permettant de suivre eux-mêmes leurs comportements, de détecter rapidement l'aggravation de leur santé mentale et de soutenir une évaluation et une intervention rapides. Au moins 60 % des vétérans atteints de maladie mentale grave utilisent un téléphone intelligent. Ceux-ci génèrent des données qui caractérisent la sociabilité, l'activité et le sommeil. Des changements dans ces comportements sont des signes avant-coureurs de rechute. L'auto-suivi passif pourrait être utilisé pour identifier et prédire l'aggravation de la maladie en temps réel.

Innovation : La détection mobile passive est une nouvelle approche d'auto-suivi et de surveillance des maladies. Il y a eu relativement peu de recherches sur l'auto-suivi passif dans les maladies mentales graves, avec un développement analytique limité dans ce domaine, et aucun en VA.

Objectifs spécifiques : Ce projet étudie la détection mobile passive avec des vétérans en traitement pour une maladie mentale grave. Les données sont utilisées pour l'auto-suivi des comportements et des symptômes. Bien que la détection mobile passive ait été faisable, acceptable et sûre chez les patients atteints de maladie mentale grave, elle est étudiée pour la première fois en VA. Des analyses sont développées qui utilisent des données passives pour prédire les comportements et les symptômes. Ce projet répond aux domaines prioritaires de la RHS&D que sont la santé mentale et l'informatique de la santé. Le projet a ces objectifs :

1. Mener une conception centrée sur l'utilisateur de l'auto-suivi mobile passif pour soutenir la gestion de la santé mentale des vétérans.
2. Étudier la faisabilité, l'acceptabilité et la sécurité de l'auto-suivi passif de la santé mentale qui comprend une rétroaction de l'état de santé mentale au vétéran.
3. Utilisez les données d'utilisation des capteurs mobiles et des téléphones pour développer des estimations individualisées de la sociabilité, des activités et du sommeil, telles que mesurées par des entretiens hebdomadaires.
4. Étudiez la valeur prédictive de l'utilisation de données sur la sociabilité, les activités et le sommeil pour identifier les exacerbations des symptômes psychiatriques.

Méthodologie : Les activités peuvent être évaluées avec des données sur les déplacements, le lieu et les habitudes. La sociabilité peut être évaluée avec des données sur la communication et les interactions publiques. Le sommeil peut être évalué à l'aide de données sur la lumière, le son, les mouvements et l'utilisation du téléphone. Les enquêteurs de ce projet ont développé une application mobile fonctionnelle qui surveille et transmet les données des capteurs mobiles et d'utilisation. Les groupes de discussion et les tests d'utilisabilité en laboratoire informent le développement d'applications et d'interventions. Déploiement d'une étude de recherche sur des méthodes mixtes chez des vétérans qui surveillent passivement leurs comportements et leurs symptômes psychiatriques. Si ce projet atteint les objectifs visés, l'AV disposera d'une plate-forme d'analyse mobile qui surveille en permanence les comportements et les symptômes des patients atteints de maladie mentale grave.