Mobil selvsporing

Bakgrunn: Alvorlige psykiske lidelser er vanlige, invalidiserende, utfordrende å behandle og krever årevis med overvåking med justeringer i behandlinger. Stress eller redusert medisinoverholdelse kan føre til rask forverring av symptomer og funksjon med konsekvenser som inkluderer tilbakefall, tap av jobb, hjemløshet, fengsling, sykehusinnleggelse og selvmord. I vanlig behandling er klinikerbesøk sjeldne, med intervaller fra månedlig til årlig. Kommunikasjon mellom pasienter og klinikere mellom besøkene er utfordrende og ofte ikke-eksisterende. Pasientsykdomsforverringer og tilbakefall forekommer vanligvis med liten eller ingen klinikerbevissthet i sanntid, noe som gir liten mulighet til å justere behandlingene.

Betydning/påvirkning: For den store befolkningen av veteraner med alvorlige psykiske lidelser er det nødvendig med verktøy som passivt overvåker deres mentale helsestatus, slik at de selv kan spore oppførselen sin, raskt oppdage forverring av mental helse og støtte rask vurdering og intervensjon. Minst 60 % av veteraner med alvorlige psykiske lidelser bruker en smarttelefon. Disse genererer data som karakteriserer sosialitet, aktivitet og søvn. Endringer i denne atferden er advarselstegn på tilbakefall. Passiv selvsporing kan brukes til å identifisere og forutsi forverring av sykdom i sanntid.

Innovasjon: Passiv mobil sensing er en ny tilnærming til selvsporing og overvåking av sykdom. Det har vært relativt lite forskning på passiv selvsporing ved alvorlig psykisk lidelse, med begrenset analyseutvikling på dette området, og ingen i VA.

Spesifikke mål: Dette prosjektet studerer passiv mobil sansing med veteraner i behandling for alvorlig psykisk lidelse. Data brukes til selvsporing av atferd og symptomer. Mens passiv mobil sensing har vært gjennomførbart, akseptabelt og trygt hos pasienter med alvorlig psykisk lidelse, studeres disse for første gang i VA. Analytics er utviklet som bruker passive data til å forutsi atferd og symptomer. Dette prosjektet svarer til HSR&D-prioriterte områdene Mental Health og Healthcare Informatics. Prosjektet har disse målene:

1. Gjennomfør brukersentrert design av passiv mobil selvsporing for å støtte veteraners håndtering av deres mentale helse.
2. Studer gjennomførbarheten, akseptabiliteten og sikkerheten til passiv selvsporing av mental helse som inkluderer tilbakemelding om mental helsestatus til veteranen.
3. Bruk mobilsensor- og telefonbruksdata for å utvikle individualiserte estimater av sosialitet, aktiviteter og søvn målt ved ukentlige intervjuer.
4. Studer den prediktive verdien av å bruke data om sosialitet, aktiviteter og søvn for å identifisere forverringer av psykiatriske symptomer.

Metodikk: Aktiviteter kan vurderes med data om bevegelse, plassering og vaner. Omgjengelighet kan vurderes med data om kommunikasjon og offentlige interaksjoner. Søvn kan vurderes ved hjelp av data om lys, lyd, bevegelse og telefonbruk. Etterforskere på dette prosjektet utviklet en funksjonell mobilapp som overvåker og overfører mobilsensor- og bruksdata. Fokusgrupper og brukbarhetstesting i laboratoriet informerer videre app- og intervensjonsutvikling. Forskning med blandede metoder studerer distribusjon hos veteraner som passivt sporer atferd og psykiatriske symptomer. Hvis dette prosjektet oppfyller tiltenkte mål, vil VA ha en mobil analyseplattform som kontinuerlig overvåker atferd og symptomer hos pasienter med alvorlig psykisk lidelse.