Autotracciamento mobile

Sfondo: le malattie mentali gravi sono comuni, invalidanti, difficili da trattare e richiedono anni di monitoraggio con aggiustamenti nei trattamenti. Lo stress o la ridotta aderenza ai farmaci possono portare a un rapido peggioramento dei sintomi e del funzionamento con conseguenze che includono ricadute, perdita del lavoro, senzatetto, incarcerazione, ricovero e suicidio. Nell'assistenza abituale, le visite mediche sono rare, con intervalli che vanno da un mese all'anno. La comunicazione tra pazienti e medici tra le visite è impegnativa e spesso inesistente. Le riacutizzazioni e le ricadute della malattia del paziente generalmente si verificano con poca o nessuna consapevolezza del medico in tempo reale, lasciando poche opportunità di aggiustare i trattamenti.

Significato/impatto: per la vasta popolazione di veterani con gravi malattie mentali, sono necessari strumenti che monitorino passivamente il loro stato di salute mentale, consentendo loro di monitorare autonomamente i propri comportamenti, rilevare rapidamente il peggioramento della salute mentale e supportare una valutazione e un intervento tempestivi. Almeno il 60% dei veterani con gravi malattie mentali utilizza uno smartphone. Questi generano dati che caratterizzano la socialità, l'attività e il sonno. I cambiamenti in questi comportamenti sono segni premonitori di ricaduta. L'autotracciamento passivo potrebbe essere utilizzato per identificare e prevedere il peggioramento della malattia in tempo reale.

Innovazione: il rilevamento mobile passivo è un nuovo approccio all'autotracciamento e al monitoraggio delle malattie. C'è stata una ricerca relativamente scarsa sull'auto-tracciamento passivo nelle malattie mentali gravi, con uno sviluppo di analisi limitato in quest'area e nessuno in VA.

Obiettivi specifici: Questo progetto studia il rilevamento mobile passivo con i veterani in trattamento per gravi malattie mentali. I dati vengono utilizzati per l'auto-tracciamento di comportamenti e sintomi. Mentre il rilevamento mobile passivo è stato fattibile, accettabile e sicuro nei pazienti con gravi malattie mentali, questi sono studiati per la prima volta in VA. Vengono sviluppate analisi che utilizzano dati passivi per prevedere comportamenti e sintomi. Questo progetto risponde alle aree prioritarie HSR&D della salute mentale e dell'informatica sanitaria. Il progetto ha questi obiettivi:

1. Condurre una progettazione incentrata sull'utente dell'auto-tracciamento mobile passivo per supportare la gestione della salute mentale dei veterani.
2. Studia la fattibilità, l'accettabilità e la sicurezza dell'auto-monitoraggio passivo della salute mentale che include il feedback dello stato di salute mentale al veterano.
3. Utilizza i dati sull'utilizzo dei sensori mobili e del telefono per sviluppare stime personalizzate di socialità, attività e sonno misurate da interviste settimanali.
4. Studiare il valore predittivo dell'utilizzo dei dati sulla socialità, le attività e il sonno per identificare le esacerbazioni dei sintomi psichiatrici.

Metodologia: le attività possono essere valutate con dati su movimento, posizione e abitudini. La socialità può essere valutata con i dati sulla comunicazione e le interazioni pubbliche. Il sonno può essere valutato utilizzando dati su luce, suono, movimento e uso del telefono. I ricercatori di questo progetto hanno sviluppato un'app mobile funzionale che monitora e trasmette i dati dei sensori mobili e dell'utilizzo. Focus group e test di usabilità in laboratorio informano l'ulteriore sviluppo di app e interventi. Distribuzione dello studio di ricerca sui metodi misti nei veterani che auto-tracciano passivamente i loro comportamenti e sintomi psichiatrici. Se questo progetto raggiunge gli obiettivi prefissati, il VA disporrà di una piattaforma di analisi mobile che monitora continuamente i comportamenti e i sintomi dei pazienti con gravi malattie mentali.