Auto-rastreamento móvel

Introdução: As doenças mentais graves são comuns, incapacitantes, difíceis de tratar e requerem anos de acompanhamento com ajustes nos tratamentos. O estresse ou a redução da adesão à medicação podem levar a uma rápida piora dos sintomas e funcionamento com consequências que incluem recaída, perda do emprego, falta de moradia, encarceramento, hospitalização e suicídio. Nos cuidados habituais, as visitas clínicas são pouco frequentes, com intervalos que variam de mensal a anual. A comunicação entre pacientes e médicos entre as visitas é desafiadora e muitas vezes inexistente. As exacerbações e recaídas da doença do paciente geralmente ocorrem com pouca ou nenhuma consciência do médico em tempo real, deixando poucas oportunidades para ajustar os tratamentos.

Significado/Impacto: Para a grande população de veteranos com doença mental grave, são necessárias ferramentas que monitorem passivamente seu estado de saúde mental, permitindo que eles rastreiem seus comportamentos, detectem rapidamente o agravamento da saúde mental e apoiem avaliação e intervenção imediatas. Pelo menos 60% dos veteranos com doença mental grave usam um smartphone. Estes geram dados que caracterizam a sociabilidade, a atividade e o sono. Mudanças nesses comportamentos são sinais de alerta de recaída. O automonitoramento passivo pode ser usado para identificar e prever o agravamento da doença em tempo real.

Inovação: A detecção móvel passiva é uma nova abordagem para o rastreamento e monitoramento de doenças. Tem havido relativamente pouca pesquisa sobre automonitoramento passivo em doenças mentais graves, com desenvolvimento analítico limitado nessa área e nenhum em AV.

Objetivos Específicos: Este projeto estuda sensoriamento móvel passivo com veteranos em tratamento para doenças mentais graves. Os dados são usados ​​para auto-rastreamento de comportamentos e sintomas. Embora a detecção móvel passiva tenha sido viável, aceitável e segura em pacientes com doenças mentais graves, eles são estudados pela primeira vez na AV. São desenvolvidas análises que usam dados passivos para prever comportamentos e sintomas. Este projeto responde às áreas prioritárias de HSR&D de Saúde Mental e Informática em Saúde. O projeto tem estes objetivos:

1. Realize um projeto centrado no usuário de automonitoramento móvel passivo para apoiar o gerenciamento de saúde mental dos veteranos.
2. Estude a viabilidade, aceitabilidade e segurança do automonitoramento passivo de saúde mental que inclui feedback do estado de saúde mental para o Veterano.
3. Use dados de sensor móvel e de utilização de telefone para desenvolver estimativas individualizadas de sociabilidade, atividades e sono conforme medido por entrevistas semanais.
4. Estudar o valor preditivo do uso de dados sobre sociabilidade, atividades e sono para identificar exacerbações de sintomas psiquiátricos.

Metodologia: As atividades podem ser avaliadas com dados de movimento, localização e hábitos. A sociabilidade pode ser avaliada com dados sobre comunicação e interações públicas. O sono pode ser avaliado usando dados sobre luz, som, movimento e uso do telefone. Os investigadores deste projeto desenvolveram um aplicativo móvel funcional que monitora e transmite sensores móveis e dados de utilização. Grupos focais e testes de usabilidade em laboratório informam sobre o desenvolvimento de aplicativos e intervenções. Implantação de estudo de pesquisa de métodos mistos em veteranos que rastreiam passivamente seus comportamentos e sintomas psiquiátricos. Se este projeto atingir os objetivos pretendidos, o VA terá uma plataforma de análise móvel que monitora continuamente comportamentos e sintomas de pacientes com doenças mentais graves.