Badanie wykonalności mobilnej aplikacji zdrowia psychicznego w psychoterapii

Opis problemu Choroby psychiczne wśród pracujących dorosłych powodują ogromne szkody społeczne na dużą skalę. Choroba psychiczna nie tylko prowadzi do obniżenia jakości życia i negatywnych skutków dla jednostki, ale także stanowi obciążenie dla gospodarki, powodując utratę produktywności, utratę dni roboczych i ograniczenie wzrostu gospodarczego. Według National Institute of Mental Health szacunkowo 17,3 miliona dorosłych w Stanach Zjednoczonych miało co najmniej jeden epizod dużej depresji w 2017 roku. Liczba ta stanowiła 7,1% wszystkich dorosłych w USA. Co więcej, według ADAA lęk jest jedną z najczęstszych chorób psychicznych w Ameryce, a około 40 milionów dorosłych w USA cierpi na zaburzenia lękowe każdego roku. Oprócz milionów utraconych na kosztach leczenia chorób psychicznych, badania pokazują dodatkowe obciążenie społeczne. Średnio objawy depresji mogą prowadzić do blisko 27 utraconych dni pracy rocznie i 18 dni utraty produktywności.

Podczas gdy choroby psychiczne w znaczący sposób negatywnie wpływają na dorosłych, lekarze podstawowej opieki zdrowotnej identyfikują mniej niż jedną trzecią wszystkich przypadków depresji, a do 40% osób z poważnymi chorobami psychicznymi nie otrzymuje opieki lub przerywa programy interwencyjne z powodu negatywnego piętna. Ponieważ tylko jeden na czterech dorosłych ujawnia w odpowiednim czasie swoje zaburzenie lękowe, znacznie mniejszy odsetek jest kiedykolwiek diagnozowany i leczony z powodu dużej depresji. Wreszcie, ale być może najważniejsze, według Centrum Zdrowia Psychicznego w Miejscu Pracy 80 procent dorosłych leczonych z powodu problemów ze zdrowiem psychicznym zgłasza poprawę ogólnego zadowolenia i produktywności.

Model badania W tym badaniu wykorzystano aplikację skoncentrowaną na zdrowiu psychicznym, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do identyfikowania objawów i zapewnia użytkownikom ukierunkowane, dostosowane do indywidualnych potrzeb rozwiązania terapeutyczne. Aplikacja ma na celu rozszerzenie osobistej psychoterapii z wykorzystaniem dzienników online i codziennych ocen pacjentów w celu zapewnienia wyselekcjonowanych treści i informacji zwrotnych. Krótko mówiąc, aplikacja wykorzystuje uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję do wybierania treści (np. artykułów samopomocy) i dostarczania informacji zwrotnych (np. cotygodniowej podsumowującej oceny nastroju i niepokoju) na podstawie danych wprowadzanych przez użytkownika (np. wpisy do dziennika, dzienna ocena nastroju)

Projekt badania Proponowane badanie to 5-tygodniowe studium wykonalności mające na celu ocenę użyteczności i potencjalnych krótkoterminowych korzyści platformy zdrowia psychicznego w populacji dorosłych z ustaloną opieką zdrowia psychicznego.

Potencjalni uczestnicy zostaną poinformowani o badaniu za pomocą broszur badawczych dostarczonych ich uznanym psychoterapeutom. Wszystkie materiały pisemne są przedkładane do zatwierdzenia. Zainteresowani pacjenci zostaną skierowani do bezpiecznej ankiety online, która sprawdzi ich uprawnienia. Pacjenci, którzy spełniają wszystkie kryteria włączenia i nie spełniają kryteriów wykluczenia, zostaną zaoferowani do udziału w badaniu. Warto zauważyć, że w ramach badania nie będzie dostępna żadna dokumentacja medyczna pacjentów.

Po wstępnej ankiecie przesiewowej 45 kwalifikujących się pacjentów zakończy proces wyrażania zgody. Uczestnicy, którzy wyrazili zgodę, zostaną losowo przydzieleni do jednej z dwóch grup badania: (1) grupy interwencyjnej lub (2) grupy kontrolnej z listą oczekujących w stosunku 2:1. Ramię interwencyjne opisano szczegółowo poniżej. Uczestnicy grupy kontrolnej z listy oczekujących będą stanowić grupę kontrolną badania. Przeprowadzą ocenę przedpilotażową i ocenę popilotażową. Zostanie wyjaśnione, że uczestnicy mogą nadal poszukiwać standardu usług opiekuńczych. Podczas pobytu na liście oczekujących uczestnicy mogą kontaktować się z personelem badania, jeśli potrzebują pomocy w zakresie opieki psychiatrycznej. Naszym celem jest, aby 22 uczestników ukończyło ramię interwencyjne, a w przypadku odchodzenia uczestników z ramienia interwencyjnego, uczestnikom ramienia kontrolnego z listą oczekujących zostanie zaoferowane wejście do ramienia interwencyjnego. Jeśli uczestnik zostanie zrekrutowany z listy oczekujących, wypełni zgodę, tym razem wybierając „Interwencja” jako ramię badania i zostanie włączony do pięciotygodniowego badania interwencyjnego.

Uczestnicy grupy interwencyjnej otrzymają zindywidualizowany kod realizacji umożliwiający pobranie aplikacji mobilnej na ich osobiste telefony komórkowe. Uczestnicy wprowadzają indywidualne dane logowania. W pierwszym tygodniu badania każdy uczestnik zostanie poproszony przez aplikację o wypełnienie kluczowych ankiet i ocen w określonych odstępach czasu. Platforma zdrowia psychicznego generuje podsumowanie danych dotyczących zdrowia na żądanie, które jest kombinacją odpowiedzi wprowadzonych z ocen w aplikacji.

Podsumowanie danych dotyczących stanu zdrowia zostanie przesłane do aplikacji po pierwszym tygodniu użytkowania. Szczegóły dotyczące planowania pierwszej osobistej sesji terapeutycznej zostaną podane w tym samym czasie, co podsumowanie danych dotyczących stanu zdrowia. Uczestnicy zostaną poinformowani, że ogólne wskaźniki stanu zdrowia zostaną udostępnione terapeucie, aby pomóc mu lepiej zaplanować sesje. Sesja terapeutyczna zostanie zaplanowana w prywatnym pokoju na terenie kampusu. Terapeuci będą oferować standardową psychoterapię (np. psychoterapię wspomagającą, terapię poznawczo-behawioralną). Uczestnicy korzystają z aplikacji łącznie przez 5 tygodni i przechodzą cotygodniową terapię osobistą przez łącznie 4 tygodnie (tygodniowa aplikacja wprowadzająca, czterotygodniowa aplikacja plus osobista psychoterapia).

Dwie funkcje aplikacji, które zostaną niezależnie zbadane pod kątem użycia i użyteczności, to funkcja kronikowania i wyselekcjonowane spostrzeżenia. Uczestnicy zostaną poproszeni o codzienne korzystanie z funkcji dziennika (więcej szczegółów poniżej). Wyselekcjonowane spostrzeżenia są wybierane przez aplikację na podstawie odpowiedzi uczestników na codzienne ankiety dotyczące nastroju i lęku, a także wbudowanej analizy nastrojów w dzienniku.

Pod koniec 5 tygodni wszyscy uczestnicy obu ramion badania przejdą ocenę post-pilotażową, korzystając z tych samych ocen, co w fazie pilotażowej.

Uczestnicy, którzy wyrażą zgodę na kontakt z badaniami po zakończeniu pilotażu, otrzymają możliwość po 3, 6 i 12 miesiącach poddania się takim samym ocenom online, jak przed i po pilotażu. Ta ocena zostanie wykorzystana do przetestowania potencjalnego długoterminowego wpływu aplikacji. Ponadto mogą zostać zakończone grupy fokusowe po zakończeniu pilotażu. Byłaby jedna grupa fokusowa z terapeutami i oddzielne grupy fokusowe z uczestnikami. Te opcjonalne oceny będą oczekujące na wyniki badań, finansowanie i zasoby i zostaną przedłożone w przyszłości jako zmiana w badaniach do obecnej Instytucjonalnej Komisji Rewizyjnej (IRB).

Szczegóły skal oceny badania / kwestionariuszy Miernik nastroju / niepokoju:

Aplikacja będzie wysyłać powiadomienia trzy razy dziennie (rano, po południu i wieczorem), aby użytkownik mógł wybrać aktualny nastrój i niepokój w skali Likerta Ogólne zaburzenie lękowe-7 (GAD-7). Aplikacja będzie monitować użytkownika o wypełnienie tej oceny co 2 tygodnie. GAD-7 odpowiada 7 diagnostycznym kryteriom objawowym, które definiują GAD DSM-IV. Format i ramy czasowe pozycji odpowiadają również kryteriom Podręcznika diagnostyczno-statystycznego zaburzeń psychicznych (DSM-IV) i ułatwią dalszy przegląd objawów i procesów diagnostycznych. Przy zaledwie 7 elementach, GAD-7 jest znacznie krótszy niż większość miar przesiewowych lęku. Narzędzie to wykazało również akceptowalność wśród pacjentów niepsychiatrycznych oraz wśród zapracowanych pracowników podstawowej opieki zdrowotnej i jest ważnym i niezawodnym narzędziem przesiewowym w kierunku lęku.

Skala depresji Kwestionariusza Zdrowia Pacjenta-9 (PHQ-9). Aplikacja będzie monitować użytkownika o wypełnienie tej oceny co 2 tygodnie. PHQ-9 odpowiada 9 diagnostycznym kryteriom objawowym, które definiują DSM-IV. Format i ramy czasowe pozycji również odpowiadają kryteriom DSM-IV i ułatwią późniejszy przegląd objawów i procesów diagnostycznych. Składający się z zaledwie 9 elementów kwestionariusz PHQ-9 jest znacznie krótszy niż większość miar przesiewowych w kierunku depresji. Narzędzie to wykazało również akceptowalność wśród pacjentów niepsychiatrycznych oraz wśród zapracowanych pracowników podstawowej opieki zdrowotnej i jest ważnym i niezawodnym narzędziem przesiewowym w kierunku dużej depresji.

Skala oceny aplikacji mobilnych (MARS): MARS to dobrze ugruntowana struktura służąca do klasyfikowania i oceny obiektywnej i subiektywnej jakości aplikacji, a także postrzeganego wpływu aplikacji. Jest przeznaczony do oceniania aplikacji na podstawie kryteriów zaangażowania, funkcjonalności, estetyki i jakości informacji, a także subiektywnej jakości aplikacji. Każda pozycja MARS wykorzystywała 5-stopniową skalę (1-niewystarczająca, 2-słaba, 3-akceptowalna, 4-dobra, 5-doskonała). MARS jest obliczany jako średnie wyniki w podskalach celu zaangażowania, funkcjonalności, estetyki i jakości informacji oraz ogólny średni całkowity wynik jakości aplikacji.

Inne dzienniki online: Funkcja dzienników online umożliwia użytkownikowi wprowadzanie swoich uczuć i myśli, podobnie jak w przypadku pamiętnika. Użytkownik jest codziennie pytany „Jak ci minął dzień? (proszę podać co najmniej cztery zdania, aby opisać, jak sobie radzisz i jak się dzisiaj czujesz)”. Co dwa tygodnie użytkownik jest pytany „Jak się miewasz przez ostatnie dwa tygodnie? (proszę podać co najmniej cztery zdania opisujące Twoje samopoczucie emocjonalne w ciągu ostatnich dwóch tygodni)”. Ten drugi monit ma na celu umożliwienie porównania z PHQ-9 i GAD-7, z których oba pytają o zbudowanie i skalibrowanie sieci neuronowej w ramach dwutygodniowego przedziału czasowego, aby zapewnić kontekst emocjonalny za pomocą wstępnie oznakowanych zestawów danych, które oznaczają słowa, wyrażenia oraz zdania odnoszące się do określonej emocji (np. strachu, smutku, niepokoju). Następnie model sieci neuronowej analizuje dane wejściowe z funkcji dziennika i przypisuje im wagę emocji. Dane wprowadzane przez użytkownika są następnie analizowane, a dane wyjściowe wskazują, jakiego stanu uczestnicy prawdopodobnie obecnie doświadczają na podstawie wpisu uczestnika.