Lire les résultats de notre étude sur la santé mentale virtuelle dun an

(Mithya Srinivasan) (11 août 2020)

Nous ne pourrions pas mener les recherches que nous faisons sans notre communauté dAchievers. En 2017, nous avons lancé une étude dun an sur la santé mentale axée sur lexamen des données comportementales et des résultats pour la santé.

Nos chercheurs savent que la dépression et lanxiété peuvent avoir un impact considérable sur les comportements quotidiens, tels que le sommeil et les niveaux dactivité. . Avec lutilisation croissante des dispositifs portables de suivi des activités parmi la population en général, il y a un intérêt croissant pour la façon dont les données collectées à partir de ces appareils peuvent être utilisées pour mieux comprendre la gravité et la progression des problèmes de santé mentale. Nous souhaitons également aller au-delà des approches conventionnelles de la recherche comportementale qui prend la forme denquêtes périodiques ou de sensibilisation, car nous savons que ces informations ne peuvent à elles seules fournir des informations suffisantes sur les expériences quotidiennes ou réelles des personnes atteintes de santé mentale. conditions.

Objectif:

Cette étude particulière a été menée sur 1 an complètement en ligne. Dans le monde de la recherche, ce type de recherche est connu sous le nom d’étude «  décentralisée « . Elle a été menée comme une étude observationnelle, ce qui signifie que lobjectif principal était de mieux comprendre les comportements, les choix et les expériences des gens sans aucune intervention. Lun des principaux objectifs de la recherche comprenait la création dun ensemble de données longitudinales . Pour nos spécialistes des données, l’importance et la pertinence d’un ensemble de données longitudinales réside dans le fait qu’il peut faire apparaître des tendances dans les comportements quotidiens tels que les habitudes de sommeil et d’activité qui pourraient autrement passer inaperçues ou manquer.

Méthodes:

Les performants qui avaient 18 ans et plus et sétaient auto-déclarés un diagnostic de la dépression ou lanxiété étaient éligibles pour participer à cette étude dun an en ligne. Les participants ont convenu de connecter des trackers dactivité portables qui capturaient des données liées à lactivité physique et au sommeil. Nos chercheurs ont utilisé des mesures standard des résultats en matière de santé mentale au moyen de questionnaires validés, notamment le questionnaire sur la santé du patient (PHQ-9), le questionnaire sur les troubles anxieux généralisés (GAD-7) et dautres mesures telles que les hospitalisations en santé mentale et lutilisation de médicaments dans les enquêtes réalisées au départ et pendant les mois 3,6, 9 et 12. Dans cette analyse basée sur un article récemment publié , nous rendons compte des caractéristiques de base de léchantillon, y compris la gravité des maladies mentales et lutilisation des soins de santé. En outre, nous explorons la relation entre les données comportementales collectées passivement (qui incluent les pas et le sommeil) et létat de santé mentale de base et lutilisation des soins de santé.

Résultats:

Sur les 1304 participants inscrits à létude, 1277 personnes ont répondu à lenquête de base et 1068 personnes disposaient de suffisamment de données de suivi dactivité. Des données de suivi dactivité suffisantes comprenaient des personnes qui disposaient de données pour leur suivi dactivité pendant au moins 60 des 90 jours précédant linscription à létude. Lâge moyen était de 33 ans (ET 9) et la majorité de la population étudiée était de sexe féminin (77,2\%, 994/1288) et identifiée comme blanche (88,3\%, 1137/1288). Au départ, 94,8\% (1211/1277) des participants à létude ont déclaré avoir éprouvé des symptômes de dépression ou danxiété au cours de la dernière année. Cette analyse de base a révélé que certains traits de comportement suivis passivement sont associés à des formes plus graves danxiété ou de dépression. Les personnes présentant des symptômes dépressifs étaient moins actives que celles présentant des symptômes dépressifs minimes. Les formes sévères de dépression étaient également significativement associées à des habitudes de sommeil incohérentes et à un sommeil plus désordonné.

Conclusions:

Ces résultats initiaux suggèrent que les données longitudinales sur le comportement et les résultats de santé peuvent être utiles pour développer des mesures numériques de la santé pour la gravité et la progression des symptômes de santé mentale.

Nous comprenons également que comprendre comment la dépression et Limpact de lanxiété dans la vie quotidienne est important car cela pourrait nous aider à identifier la gravité de lexpérience dun patient plus tôt dans le processus afin de mieux informer les soins à lavenir.

Nos chercheurs étudient également la pandémie la plus récente pour mieux comprendre son impact plus large sur les individus et leur santé mentale . Restez à lécoute pour plus de résultats sur cet effort de recherche.

Dans les études futures, nous prévoyons de nous concentrer sur la diversité raciale, de sexe et dâge dans les populations étudiées afin de garantir que les résultats liés à la santé mentale sont utiles à tous les niveaux démographiques.

En regardant vers lavenir, nous sommes ravis de vous annoncer que nous nous associons avec le Schaeffer Center for Health Policy de lUniversité de Californie du Sud & Economics et la RAND Corporation pour créer lensemble de données American Life in Real-time (ALiR), un ensemble de données numériques sur la santé à grande échelle et représentatif à léchelle nationale. Vous pouvez en savoir plus sur cet effort ici .

Léquipe de réalisation

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