Algoritmi basati su stime di mHealth che segnalano la prossima ricorrenza di episodi di disturbi bipolari (MEASURE-BD)

I veterani con disturbo bipolare (BD) sperimentano periodi ricorrenti e apparentemente imprevedibili di gravi compromissioni del funzionamento psicosociale, che portano a scarsi esiti nel corso della loro vita, come l'incarcerazione, la condizione di senzatetto e la morte per suicidio. Gli studi supportano un legame tra maggiore gravità e frequenza dei sintomi del disturbo bipolare e un peggiore funzionamento psicosociale. I veterani affetti da disturbo bipolare spesso abbandonano le cure nei momenti in cui il trattamento sarebbe più utile per prevenire il deterioramento del funzionamento psicosociale, ovvero quando insorgono nuovi episodi maniacali e depressivi. Pertanto, nonostante la disponibilità di trattamenti basati sull’evidenza, il disturbo bipolare è tra le principali cause di disabilità in tutto il mondo.

Strumenti efficaci per individuare in modo prospettico l’insorgenza di episodi maniacali e depressivi potrebbero fornire ai medici l’opportunità di intervenire in modo più efficiente e prevenire esiti psicosociali sfavorevoli e perdita di vite umane. Non sorprende che gli interventi psicoterapeutici spesso si concentrino sull’insegnamento delle tecniche di monitoraggio dell’umore dei pazienti per la prevenzione degli episodi di ricaduta. Tuttavia, queste tecniche di self-report richiedono insight e un elevato impegno da parte del paziente, che potrebbe mancare durante gli episodi acuti di disturbo bipolare. Mancano misurazioni nel mondo reale sia dei sintomi del disturbo bipolare che del funzionamento sociale nei veterani affetti da disturbo bipolare che siano oggettive e non richiedano un elevato approfondimento o un elevato impegno. Pertanto, i metodi passivi di mHealth che siano fattibili e accettabili per i veterani affetti da disturbo bipolare ed efficaci nel rilevare in modo prospettico l’insorgenza sia di mania che di depressione potrebbero prevenire il declino del funzionamento psicosociale garantendo che l’assistenza basata sull’evidenza sia fornita nei momenti di maggiore necessità.

L’obiettivo generale di questo progetto Merit Award è quello di stabilire algoritmi di apprendimento automatico affidabili e validi utilizzando i dati di mHealth per rilevare in modo prospettico il declino della partecipazione sociale e la potenziale insorgenza di mania e depressione nei veterani con disturbo bipolare. Obiettivi specifici dello studio sono:

Obiettivo n.1. Stabilire un algoritmo di apprendimento automatico utilizzando dati GPS/posizione per prevedere potenziali cali nella partecipazione sociale nei veterani con disturbo bipolare. I ricercatori forniranno nuovi modelli di apprendimento automatico basati su GPS nel mondo reale che prevedono con giorni di anticipo i cambiamenti nella partecipazione sociale dei veterani. Sulla base dei dati pilota, i ricercatori si aspettano che i predittori/caratteristiche dei dati GPS includano il tempo trascorso a casa, al lavoro e nei luoghi di routine quotidiana.

Obiettivo n.2. Stabilire algoritmi di apprendimento automatico utilizzando dati GPS/posizione per prevedere potenziali stati clinici acuti di BD. I ricercatori esploreranno se l'aggiunta di più gravose funzionalità di autovalutazione quotidiana e di produzione vocale migliora l'accuratezza dei modelli utilizzando previsioni positive e altri indici statistici. Gli investigatori prevedono che i soli dati GPS/localizzazione passivi forniranno una previsione accurata dei potenziali cambiamenti nei sintomi del disturbo bipolare.

Obiettivo n.3. Esplorare l’implementazione clinica degli algoritmi basati su mHealth nel trattamento del disturbo bipolare. Focus group di fornitori e amministratori di VA valuteranno la fattibilità dell'implementazione degli algoritmi nell'assistenza clinica.

Per raggiungere gli obiettivi, lo studio recluterà 200 veterani con diagnosi di disturbo bipolare che riceveranno cure nel sistema sanitario di Minneapolis VA attraverso invii di posta diretta ai pazienti, volantini nel centro medico e segnalazioni da parte di medici. Lo studio utilizzerà strategie di reclutamento a campionamento stratificato per arruolare almeno 20 veterani nelle fasce di età 18-35, 36-45, 46-55, 56-65 e 66 anni e oltre. I partecipanti verranno seguiti per 14 settimane utilizzando tre app per smartphone (ad esempio VA mPRO, FollowMee e Recorder Plus o ASR Voice Recorder). Ogni giorno, i partecipanti completeranno una valutazione di 8 domande dei loro sintomi attuali e forniranno dati vocali per l'analisi del parlato a un messaggio fisso sulle attività pianificate per la giornata. Un'altra app monitorerà continuamente e passivamente la posizione utilizzando le funzionalità GPS dello smartphone per rilevare deviazioni nella routine quotidiana. Ogni due settimane, i partecipanti completeranno un breve schermo del telefono valutando la partecipazione sociale e comunitaria, i sintomi di mania e depressione e il suicidio. I dati di mHealth dei giorni precedenti le interviste bisettimanali verranno utilizzati come caratteristiche in un piccolo numero di modelli di machine learning candidati con misure di risultato costituite da valutazioni di interviste bisettimanali dei sintomi bipolari e della partecipazione sociale. Lo staff del progetto terrà inoltre due focus group, uno di 8 fornitori di servizi di salute mentale VA e uno di 8 amministratori VA, in rappresentanza di diverse discipline e utilizzerà domande di discussione guidate per ottenere feedback sull'implementazione di algoritmi basati su mHealth nella futura assistenza clinica dei veterani con disturbo bipolare.

Impatto: l'obiettivo dello studio è fornire ai medici strumenti clinici per segnali in tempo reale, discreti e prospettici sulle imminenti ricadute di episodi depressivi e maniacali nei veterani con disturbo bipolare, per un uso più rapido, meno costoso e più efficace delle conoscenze esistenti basate sull'evidenza. trattamenti per prevenire scarsi risultati funzionali psicosociali. Inoltre, lo studio attuale fornirà misure oggettive, poco impegnative e discrete per monitorare la partecipazione sociale in situ e in tempo reale sia nei veterani con BD che in altre popolazioni di veterani.