SmartCriseS — исследование суицидального риска с помощью смартфонов (SmartCriseS)

Предлагаемое исследование будет использовать экологическую мгновенную оценку (EMA) с помощью приложений для смартфонов (приложений) и носимых трекеров для изучения взаимосвязи между суицидальными наклонностями (желанием умереть, суицидальными мыслями и попытками самоубийства) и изменениями качества сна и нарушениями аппетита. Эти поведенческие маркеры, если гипотеза подтвердится, могут помочь предсказать повышенный суицидальный риск в режиме реального времени среди уязвимых групп населения в разных культурах.

Цель исследования: (1) установить, в какой степени качество сна связано с суицидальными мыслями и суицидальными попытками; (2) Установить, в какой степени изменение аппетита связано с суицидальными мыслями и суицидальными попытками; (3) определить эмоциональное воздействие приложения при оценке суицидального поведения; (4) уточнить временную шкалу взаимосвязи между нарушениями сна и суицидальным поведением; (5) Разработать персонализированные алгоритмы на основе протокола EMA и маркеров двигательной активности или «сигнатур» для оценки риска суицидальных попыток.

Гипотеза состоит в том, что изменения качества сна будут коррелировать с усилением желания умереть, суицидальных мыслей и попыток самоубийства. Ожидается, что ухудшение качества сна будет маркером суицидального риска, особенно среди молодых людей.

Это проспективное межнациональное исследование будет использовать инфраструктуру существующей сети (WORECA). Woreca определил общий протокол оценки самоубийств, стратегии обмена данными и анализа.

1044 человека, пытавшихся покончить жизнь самоубийством, будут включены и будут наблюдаться в течение 6 месяцев. Каждый участник будет оцениваться с использованием протокола EMA через два приложения для смартфонов: (1) одно приложение будет задавать повседневные вопросы в соответствии с динамическим протоколом для оценки качества сна, аппетита, суицидальных мыслей и психопатологии; (2) другое приложение будет записывать активность с помощью датчиков смартфона. Кроме того, 300 участников (150 во Франции и 150 в Испании) будут контролировать свои фазы сна и другие физиологические изменения во время сна с помощью наручной повязки. Результаты исследования включают желание жить, желание умереть, суицидальные мысли и попытки самоубийства в течение периода наблюдения.

Многоуровневый логит-регрессионный анализ будет использоваться для учета нескольких наблюдений за человеком, для определения характеристик на индивидуальном уровне (сон, аппетит, социально-демографические, клинические данные, данные о лечении) и на уровне места, связанных с желанием смерти, суицидальными мыслями. или попытка самоубийства (цель 1 и 2). Модели рисков также будут использоваться для связи ковариантных характеристик (сон, аппетит, социально-демографические, клинические данные, данные лечения) со временем до повторной попытки самоубийства в течение периода наблюдения (цели 1 и 2). Методы интеллектуального анализа данных (машинного обучения) будут использоваться для изучения факторов риска, закономерностей развития болезни (цели 3 и 4) и стратификации пациентов по уровню суицидального риска (цель 5).

Идентификация суррогатных маркеров суицидальных наклонностей, связанных с физиологическими функциями, которые несут меньше или вообще не вызывают стигматизации пациентов и о которых легче сообщать, или имеют более низкий порог сообщения, является важной задачей. Эти маркеры позволят прогнозировать в режиме реального времени увеличение суицидального риска среди уязвимых групп населения и, в конечном счете, помогут предотвратить и даже персонализировать лечение. Суицидальное поведение, включая суицидальные мысли, можно предотвратить, но для того, чтобы быть конкретных факторов риска.