Mobiele zelftracking

Achtergrond: Ernstige psychische aandoeningen komen vaak voor, zijn invaliderend, moeilijk te behandelen en vereisen jarenlange monitoring met aanpassingen in behandelingen. Stress of verminderde therapietrouw kan leiden tot een snelle verslechtering van de symptomen en het functioneren met als gevolgen onder meer terugval, baanverlies, dakloosheid, opsluiting, ziekenhuisopname en zelfmoord. In de gebruikelijke zorg komen bezoeken van een arts niet vaak voor, met tussenpozen variërend van maandelijks tot jaarlijks. Communicatie tussen patiënten en clinici tussen bezoeken is een uitdaging en bestaat vaak niet. Exacerbaties en terugvallen van de ziekte van patiënten treden over het algemeen op met weinig of geen real-time bewustzijn van de arts, waardoor er weinig gelegenheid is om behandelingen aan te passen.

Betekenis/Impact: Voor de grote populatie veteranen met een ernstige psychische aandoening zijn hulpmiddelen nodig die passief hun geestelijke gezondheidsstatus bewaken, waardoor ze hun gedrag zelf kunnen volgen, snel verslechtering van de geestelijke gezondheid kunnen detecteren en snelle beoordeling en interventie kunnen ondersteunen. Minstens 60% van de veteranen met een ernstige psychische aandoening gebruikt een smartphone. Deze genereren gegevens die gezelligheid, activiteit en slaap kenmerken. Veranderingen in dit gedrag zijn waarschuwingssignalen van terugval. Passieve self-tracking kan worden gebruikt om verergering van ziekte in realtime te identificeren en te voorspellen.

Innovatie: passieve mobiele detectie is een nieuwe benadering van het zelf volgen en monitoren van ziekten. Er is relatief weinig onderzoek gedaan naar passieve self-tracking bij ernstige psychische aandoeningen, met beperkte analytische ontwikkeling op dit gebied, en geen in VA.

Specifieke doelstellingen: Dit project bestudeert passieve mobiele detectie met veteranen in behandeling voor ernstige psychische aandoeningen. Gegevens worden gebruikt voor het zelf volgen van gedragingen en symptomen. Hoewel passieve mobiele detectie haalbaar, acceptabel en veilig is geweest bij patiënten met een ernstige psychische aandoening, worden deze voor het eerst in VA bestudeerd. Er worden analyses ontwikkeld die passieve gegevens gebruiken om gedrag en symptomen te voorspellen. Dit project speelt in op de HSR&D-zwaartepunten Geestelijke Gezondheid en Zorginformatica. Het project heeft deze doelstellingen:

1. Voer een gebruikersgericht ontwerp uit van passieve mobiele self-tracking om het beheer van hun geestelijke gezondheid door veteranen te ondersteunen.
2. Bestudeer de haalbaarheid, aanvaardbaarheid en veiligheid van passieve self-tracking van de geestelijke gezondheid, inclusief feedback van de geestelijke gezondheidsstatus aan de veteraan.
3. Gebruik mobiele sensor- en telefoongebruiksgegevens om geïndividualiseerde schattingen van gezelligheid, activiteiten en slaap te ontwikkelen, zoals gemeten door wekelijkse interviews.
4. Bestudeer de voorspellende waarde van het gebruik van gegevens over gezelligheid, activiteiten en slaap om exacerbaties van psychiatrische symptomen te identificeren.

Methodologie: activiteiten kunnen worden beoordeeld met gegevens over beweging, locatie en gewoonten. Gezelligheid kan worden beoordeeld met gegevens over communicatie en openbare interacties. Slaap kan worden beoordeeld aan de hand van gegevens over licht, geluid, beweging en telefoongebruik. Onderzoekers van dit project ontwikkelden een functionele mobiele app die mobiele sensor- en gebruiksgegevens bewaakt en verzendt. Focusgroepen en in-lab bruikbaarheidstesten informeren verdere ontwikkeling van apps en interventies. Onderzoek met gemengde methoden onderzoekt inzet bij veteranen die hun gedrag en psychiatrische symptomen passief zelf volgen. Als dit project de beoogde doelen bereikt, zal de VA een mobiel analyseplatform hebben dat continu het gedrag en de symptomen van patiënten met een ernstige psychische aandoening monitort.