Les resultatene fra vår 1-årige studie om virtuell mental helse

(Mithya Srinivasan) (11. august 2020)

Vi kunne ikke gjennomføre den forskningen vi gjør uten vårt samfunn av Achievers. Tilbake i 2017 lanserte vi en år lang mental helsestudie som var fokusert på å se på atferdsdata og helseresultater.

Våre forskere vet at depresjon og angst i stor grad kan påvirke daglig atferd, som søvn og aktivitetsnivå. . Med den økende bruken av aktivitetssporingsutstyr blant befolkningen generelt, har det vært en økende interesse for hvordan data samlet fra disse enhetene kan brukes til å forstå alvorlighetsgraden og utviklingen av psykiske helsemessige forhold. Vi er også opptatt av å gå utover konvensjonelle tilnærminger til atferdsforskning som tar form av periodiske undersøkelser eller oppsøkende, siden vi vet at denne informasjonen alene ikke kan gi tilstrekkelig informasjon om den daglige eller virkelige opplevelsen til mennesker med mental helse. forhold.

Mål:

Denne spesielle studien ble gjennomført over 1 år helt online. I forskningsverdenen er denne typen forskning kjent som en « desentralisert » -studie. Den ble gjennomført som en observasjonsstudie som betyr at hovedmålet var å bedre forstå folks atferd, valg og opplevelser uten inngrep. Et hovedfokus for forskningen inkluderte bygging av et langsgående datasett. For våre dataforskere er viktigheten og relevansen av et langsgående datasett at det kan overflate trender i daglig oppførsel som søvn og aktivitetsmønstre som ellers kan gå ubemerket eller savnet.

Metoder:

Prestasjoner som var 18+ og som selv hadde rapportert en diagnose på depresjon eller angst var kvalifisert til å melde seg på denne nettbaserte 1-årsstudien. Deltakerne ble enige om å koble sammen bærbare aktivitetssporere som fanget data relatert til fysisk aktivitet og søvnadferd. Våre forskere brukte standardmål for mental helseutfall gjennom validerte spørreskjemaer, inkludert pasienthelsespørreskjema (PHQ-9), generalisert angstlidelsesspørreskjema (GAD-7) og andre tiltak som sykehusinnleggelser i psykisk helse og bruk av medisiner i undersøkelser fullført ved baseline og måneder 3,6, 9 og 12. I denne analysen basert på en nylig publisert artikkel , rapporterer vi om utgangsegenskapene til utvalget, inkludert alvorlighetsgraden av mental helse og helsevesenets utnyttelse. I tillegg undersøker vi sammenhengen mellom passivt innsamlede atferdsdata (som inkluderer trinn og søvn) og grunnleggende mental helsestatus og helseutnyttelse.

Resultater:

Av de 1304 deltakerne som ble registrert i studien, fullførte 1277 individer grunnleggende undersøkelse og 1068 individer hadde tilstrekkelige aktivitetssporingsdata. Tilstrekkelig aktivitetssporerdata inkluderte personer som hadde data for aktivitetssporeren i minst 60 av de 90 dagene før studietilmelding. Gjennomsnittsalder var 33 (SD 9) år, og størstedelen av studiepopulasjonen var kvinne (77,2\%, 994/1288) og identifisert som hvit (88,3\%, 1137/1288). Ved baseline rapporterte 94,8\% (1211/1277) av studiedeltakerne at de opplevde depresjon eller angstsymptomer det siste året. Denne grunnlinjeanalysen fant at noen passivt spores atferdstrekk er forbundet med mer alvorlige former for angst eller depresjon. Personer med depressive symptomer var mindre aktive enn de med minimale depressive symptomer. Alvorlige former for depresjon var også signifikant assosiert med inkonsekvente søvnmønstre og mer forstyrret søvn.

Konklusjoner:

Disse første funnene antyder at data om langsgående atferdsmessige og helsemessige utfall kan være nyttige for å utvikle digitale helsemålinger for psykisk helsesymptomers alvorlighetsgrad og progresjon. angstpåvirkning dagliglivet er viktig fordi det kan hjelpe oss potensielt å identifisere alvorlighetsgraden av pasientens opplevelse tidligere i prosessen for å bedre informere omsorgen i fremtiden.

Våre forskere ser også på den siste pandemien for bedre å forstå dens bredere innvirkning på enkeltpersoner og deres mentale helse . Følg med for flere resultater om dette forskningsarbeidet.

I fremtidige studier planlegger vi å fokusere på rase-, kjønn- og aldersmangfold i studiepopulasjonene for å sikre at funn relatert til mental helse er verdifulle i all demografi.

Vi gleder oss til å dele at vi samarbeider med University of Southern California Schaeffer Center for Health Policy & Economics and the RAND Corporation to lage American Life in Real-time (ALiR) datasettet, et stort, nasjonalt representativt digitalt helsesett datasett. Du kan lese mer om denne innsatsen her .

Prestasjonsteamet

Legg igjen en kommentar

Din e-postadresse vil ikke bli publisert. Obligatoriske felt er merket med *