Onderzoek naar betrokkenheid met het op afstand volgen van symptomen voor depressie (RADAR: Engage)

Technologieën voor meting op afstand (RMT's) bieden een mogelijkheid voor real-time, longitudinale gezondheidsregistratie via een combinatie van smartphone-apps voor symptoomrapportage (actieve RMT; aRMT) en mobiele/draagbare sensoren voor passieve gegevensverzameling (passieve RMT; pRMT). Aangenomen wordt dat het gebruik van RMT's om terugval en remissie van symptomen bij depressieve stoornis (MDD) te volgen meer een weerspiegeling is van de dagelijkse ervaring van de patiënt, in vergelijking met retrospectieve herinnering tijdens kliniekbezoeken. De Remote Assessment of Disease and Relapse- Major Depressive Disorder (RADAR-MDD)-studie gebruikt RMT's om voorspellers van MDD-terugval te identificeren. Het verzamelt multiparametrische RMT-gegevens via het RADAR-basissysteem gedurende een follow-upperiode van twee jaar; aRMT-gegevens worden verzameld via vragenlijsten voor het volgen van de stemming in de actieve app en pRMT-gegevens worden verzameld via een fitnesshorloge, het Fitbit Charge-apparaat. De belofte van RADAR-MDD hangt sterk af van de betrokkenheid van gebruikers bij de app. Momenteel is de betrokkenheid bij het volgen van aRMT-symptomen in het veld enorm heterogeen en voorlopige schattingen van de RADAR-MDD-studie suggereren dat ongeveer 50% van de tweewekelijkse vragenlijsten wordt ingevuld. Er zijn verschillende in-app-methoden beschikbaar om de betrokkenheid bij mHealth-tools te bevorderen. Meldingen met theoretisch geïnformeerde inhoud kunnen een trigger zijn om gedrag uit te voeren, en gegevensvisualisatie van de voortgang kan aanleiding geven tot voortdurende gegevensinvoer. Het is onduidelijk welke combinatie van in-app-functies de betrokkenheid bij het RADAR-basissysteem kan bevorderen, terwijl de belasting voor deelnemers wordt geminimaliseerd.

Deze studie heeft daarom tot doel te begrijpen hoe de betrokkenheid bij RMT-onderzoek het beste kan worden bevorderd, waarbij het RADAR-MDD-project als casestudy wordt gebruikt. Dit protocol schetst een benadering met gemengde methoden voor het onderzoeken van de impact van aanvullende, in-app-componenten op de betrokkenheid bij het volgen van symptomen via de RADAR-Base-infrastructuur. Eerst zal een tweearmige gerandomiseerde gecontroleerde studie de RADAR-MDD-vragenlijst-app zoals gebruikelijk vergelijken met een aangepaste app met inzichtelijke meldingen en voortgangsvisualisatie, gericht op het bevorderen van gedrags- en ervaringsgericht engagement. Betrokkenheid wordt gemeten als a) het leveren van scores voor het volgen van symptomen gedurende de studieperiode van 12 weken, en b) de mate waarin deelnemers zich ervaringsgericht betrokken voelen bij het volgen van symptomen via het systeem. Ten tweede zullen kwalitatieve interviews de ervaringen van deelnemers met de gebruikte technieken onthullen.

De studie heeft drie hoofddoelen:

Om de impact van een aangepaste smartphone-app op gedragsbetrokkenheid met RMT-symptoomtracking te onderzoeken, in vergelijking met de gebruikelijke RADAR-MDD-app;

Om de impact van een aangepaste smartphone-app op ervaringsgerichte betrokkenheid bij RMT-symptoomopsporing te onderzoeken, in vergelijking met de gebruikelijke RADAR-MDD-app;

Onderzoek kwalitatief de mening van deelnemers over het gebruik van een aangepaste smartphone-app om de betrokkenheid bij het RADAR-Base-systeem te vergroten.

Bevindingen op dit gebied zouden enigszins schaalbare oplossingen kunnen bieden voor betrokkenheid bij RMT-onderzoeken, resultaten van hogere kwaliteit en toepassingen voor implementatie in de klinische praktijk.