基于app的数字符号替代测试评估成人重度抑郁症认知缺陷:评估研究

介绍

重度抑郁障碍(MDD)是一种发作性疾病，其特征是持续的抑郁情绪或对活动失去兴趣，导致日常生活受到严重损害[1，2]。认知障碍是重度抑郁症的核心领域障碍，认知功能障碍被列为重度抑郁症发作的标准之一[2]。

大约90%-95%的成年重度抑郁症患者在抑郁发作期间会出现认知症状[3.]，包括执行功能、注意力、学习和记忆以及处理速度的损害[4，5]。上述认知缺陷已被证明介导与重度抑郁症相关的社交、功能和工作方面的残疾，并具有长期影响，通常在抑郁症状减轻后仍持续存在[5，6]。事实上，在缓解期，大约一半的抑郁症患者将继续经历认知缺陷，这预示着成年重度抑郁症患者报告的结果(PROs) [3.，7]。

在治疗一些重度抑郁症患者时，解决认知症状可能是临床优先考虑的问题，特别是那些重度抑郁症明显损害其日常功能且治疗未能解决这些症状的患者[8]。一些重度抑郁症患者的认知功能受损也是进行性的[5，9]，而且有证据表明，认知功能随着每次重度抑郁发作而进一步恶化[4]。因此，有必要解决重度抑郁症患者的认知功能障碍，因为它严重干扰日常社会心理功能，并可能导致不良的长期结果。例如，重度抑郁症患者的工作表现可能较差，这是认知功能受损的结果[5，6，10]。因此，认知缺陷影响PROs并降低个人的生活质量和功能[11]。

认知缺陷在重度抑郁症患者功能障碍者中扮演的关键和普遍的角色，促使人们需要可获得、方便和有效的基于测量的护理(MBC)评估工具，这些工具提供的不仅仅是对症状存在与否的简单评估。收集有关症状和可能影响整体健康的潜在变化的有价值信息的工具可以更深入地了解患者的状况，支持个性化护理，从而改善整体治疗效果。MBC的指导原则更有可能作为工具在护理点实施，这些工具简短而耐心地管理，提供可操作的信息，并且最好是数字化的，以适应繁忙的办公室实践[12]。

许多常用的综合神经认知测试是有效的MBC评估工具，但它们的管理和完成都很冗长和繁琐，往往需要专业的解释，限制了它们在临床环境之外的实施[13，14]。基于网络的工具整合了主观和客观的认知测量，通常对患者来说是免费的，数字化的，远程实施(即使用平板电脑)，并且需要更少的时间来完成(即大约10分钟)[12，15]。然而，如果需要付费软件订阅，或者测试没有针对智能手机进行优化，必须使用带有大屏幕的电脑或平板电脑，则可能无法对所有患者使用基于网络的工具[16]。在这种情况下，智能手机技术和移动应用程序的最新进展呈现出独特的前景。一些与健康相关的智能手机应用程序已经在其他慢性疾病(如糖尿病)中实施，在这些领域，它已被证明是最终用户可以接受的，提供了可操作的数据，并促进了健康结果[17]。智能手机的普及为通过基于智能手机的神经认知评估来筛查和测量重度抑郁症患者的认知功能提供了机会。与基于网络的工具类似，基于智能手机的神经认知评估对患者来说也是免费的，易于管理，并且可能需要更少的时间来完成。

数字符号替代测试(DSST)是一种MBC评估工具，提供神经认知功能的多领域评估，并已在精神病学，医学和一般人群中得到广泛验证[16]。本研究旨在评估基于应用程序的认知工具包DSST作为MDD认知的筛查和评估工具，该工具可以通过智能手机提供。

方法

伦理批准

本研究在研究开始前已获得Advarra (Pro00037042)的机构审查委员会批准。所有参与者在入组前均提供书面知情同意书。

研究设计与参与者

在加拿大卓越快速治疗中心登记的患者被联系并要求参与。在MDD的背景下，经历中度至重度重度抑郁发作的成年患者(年龄18-65岁)(基于Montgomery-Åsberg抑郁评定量表[MADRS]，总分≥20分)被纳入这项前瞻性、纵向验证研究(临床试验编号NCT03999567)。患者在参与期间没有接受治疗，并且在参与前2周内不能改变他们的药物。参与者由2名研究协调员招募，他们不负责中心的患者护理。

MDD的诊断是在临床上确定的，并通过MINI -国际神经精神病学访谈(MINI)得到证实。如果患者有原发性重度抑郁症的共病精神状况，在认知评估的12小时内使用苯二氮卓类药物，在认知评估的8小时内饮酒，或以不一致或滥用的方式使用大麻，则排除患者。如果患者目前有经MINI确认的酒精或物质使用障碍也被排除在外;残疾:身体、认知或语言障碍;诊断为阅读障碍;阅读障碍;或者是临床意义上的学习障碍。在过去6个月内使用电休克治疗或有中度至重度头部创伤、神经系统疾病或影响中枢神经系统的不稳定医疗状况的病史被排除在研究之外。如果患者有既往病史或目前正在经历躁狂或轻躁狂症状，或有癫痫发作和癫痫史，则不符合参与资格。患者被要求在基线研究访问前1周以及基线和研究结束访问之间的一周内不要更换药物。

过程

参与者完成了基于应用程序的认知工具包DSST(认知工具包有限公司);图1)，在两次研究访问中使用手指屏幕交互和纸笔DSST:第一次是基线访问，然后是一周后的研究结束访问。基于应用程序和纸笔评估的顺序在两次访问之间和研究参与者之间得到平衡。DSST的基础是韦氏成人智力量表-修订版[16]。每个基于应用程序的认知工具包DSST的数据存储在符合健康保险可移植性和责任法案的系统中，以确保数据隐私。

总体而言，抑郁症状严重程度(基于MADRS)、圆满性快感缺乏症(基于snith - hamilton快乐量表[SHAPS]) [18]和焦虑(基于汉密尔顿焦虑评定量表[HAM-A]) [19在每次访问时进行评估。在研究结束的访问中，患者完成了一项包含10个项目的应用程序满意度调查。这项调查的每个项目都以5分的李克特量表打分，其中1表示“非常不同意”，5表示“非常同意”。

应用SPSS(23.0版)计算Pearson相关系数(偏相关)，评估基于app的认知工具包DSST与纸笔DSST的收敛效度和各工具的重测信度。IBM Corp .)，考虑到年龄因素。

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结果

患者人口统计学和临床特征

对47例潜在患者进行了预筛选，其中30例患者符合纳入条件(多媒体附录1）.所有患者都完成了两次研究访问;17例(57%)为女性，平均年龄42岁(SD 13)。大约三分之二(19/ 30,63 %)的患者完成了学院或大学教育。在基线时，57%(17/30)的患者目前正在服用抗抑郁药物(表1）.患者在基线时平均MADRS总分为29.9 (SD 4.9)。MADRS、HAM-A和SHAPS的平均评分在基线和研究结束访问之间没有很大差异(图2）.

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聚合效度

基于应用程序和纸笔的DSST在基线时的平均DSST评分分别为29 (SD 7)和50 (SD 13)。在研究结束时，基于应用程序和纸笔的DSST的平均DSST分数分别为31 (SD 9)和55 (SD 14)。基于应用程序的认知工具包DSST和纸笔DSST在基线访问(r= 0.64,df= 27个;图3A)和研究结束访问(r= 0.80,df= 27个;图3B)。调整年龄后相应的偏相关为r= 0.69 (df= 27个;P<措施),r= 0.82 (df= 27个;P< 0.001)，分别在基线和研究结束时访问。认知工具包DSST评分从基线访问到研究结束访问的差异与纸笔DSST评分的相应差异呈正相关趋势(r= 0.24,df= 27个;P= . 21)。

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两次试验法的可靠性

在基于应用程序的认知工具包DSST (r= 0.82,df= 27个;图4A)及纸笔DSST (r= 0.92,df= 27个;图4B)。调整年龄后相应的偏相关为r= 0.75 (df= 27个;P<措施),r= 0.92 (df= 27个;P<.001)分别为基于应用程序的认知工具包DSST和纸笔DSST。

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认知工具包DSST应用满意度

在应用满意度调查中，87%(26/30)的患者报告他们同意或强烈同意认知Kit DSST应用程序用户友好且易于导航。总体而言，患者报告对以下陈述的同意程度最高，每项陈述在5分李克特量表上的平均得分>4(其中得分4表示“同意”，得分5表示“非常同意”):“我喜欢用测量工具评估我的抑郁症状”;“完成DSST应用程序所需的时间是合理的”;“我发现DSST应用程序用户友好，易于操作”;“DSST应用程序的说明是可以理解的”(图5）.此外，57%(17/30)的患者报告他们更喜欢使用认知工具包DSST而不是纸笔DSST。

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讨论

主要结果

认知试剂盒DSST能够检测成人重度抑郁症患者的认知缺陷。基于应用程序的DSST与标准纸笔版本的测试高度相关，30名患者积极评价为用户友好，易于导航，优于纸笔版本的DSST。在纸笔和基于应用程序的DSST中观察到的平均DSST评分从基线到研究结束的变化可能是由于干预效应、随机效应、回归均值或实践效应[16，20.]。

与前期工作比较

抗抑郁药物治疗可以缓解抑郁症状，但这些症状的缓解与功能恢复和生活质量没有很好的相关性，而功能恢复和生活质量通常是重度抑郁症患者更优先考虑的结果[21]。因此，使用有效的测量方法(如DSST)对功能结果进行定期评估，可以帮助卫生保健专业人员优化重度抑郁症患者的治疗[21]。

MBC在成人重度抑郁症患者的临床实践中得到了高度评价[22]，但在精神卫生机构的使用率仍然很低(<20%)[21]。因此，重要的是为重度抑郁症患者，特别是那些可能经历一定程度认知障碍的患者提供一种方便和可获得的评估方法。事实上，国家精神卫生研究所的公共卫生试验——缓解抑郁症的顺序治疗方案——证明了MBC在指导抑郁症患者的心理治疗和药物治疗方法方面的有用性[22]。应优先考虑减少MBC障碍并将其作为日常实践的一部分适当实施的战略。

通过智能手机进行的神经认知测试提供了一种有效且易于使用的工具，可以很容易地实施到MBC框架中。特别是，像认知工具包DSST这样的单独测试可以在一个应用程序中集成到一套临床测量中，允许进行多项临床相关评估。例如，抑郁症状、功能和生活质量测量可以与药物依从性、不良事件报告以及提醒一起提供。

THINC-it工具先前已被验证为一种筛查工具，并可作为重度抑郁症成人认知功能的重复测量[12，23]。在THINC-it工具中包含了DSST的一个变体，并解释了该工具整体性能的重大差异，这表明DSST单独可以提供足够的概念覆盖[12，23，24]。本研究证明了基于应用程序的认知工具包DSST评估重度抑郁症患者认知障碍的有效性，并代表了一种个性化的评估方法，可能有助于指导MBC告知心理治疗和药物治疗方案。

此外，应用智能手机技术可以帮助临床医生更充分地了解认知在重度抑郁症中的中介作用，特别是它在多大程度上干扰了持续的社会心理和工作障碍患者的日常生活[6]。将认知功能作为重度抑郁症评估的一部分可以告知自杀风险，因为在某些情况下自杀行为可能与认知功能有关[25]。因此，有必要评估这些患者的认知能力，以及那些没有功能恢复的患者，尽管接受了治疗，仍将继续表现出认知障碍。部署一种易于使用的基于智能手机的测试方案，可以在临床环境之外免费完成，并且给患者带来的不便有限，这可能有助于消除常规评估的障碍。

然而，与基于智能手机的评估相比，使用纸笔方法进行的评估可能存在风险。DSST是一种多因素测试，用于评估运动速度、注意力和视觉感知功能，当使用纸笔方法和基于智能手机的方法进行评估时，所有这些都可能受到微妙的个体间和个体内部差异的影响[16]。然而，高测试重测可靠性先前已被纸笔版本证明[26]。我们知道，DSST的表现会随着年龄的增长而下降，并可能受到与视力或运动技能有关的身体障碍的负面影响，但教育水平似乎对表现没有显著影响[27]。女性也可能表现得比男性好[28]。因此，除了DSST，可能还需要额外的神经认知测试来确认任何缺陷。

初步证据表明，抗抑郁药物对重度抑郁症患者认知功能的影响存在差异[5]，表明在开始药物治疗时，认知功能评估是高度相关的。事实上，当比较两种不同的抗抑郁药物时，DSST已被有效地用于评估重度抑郁症患者的改善表现[5，29]。认知工具包DSST能够检测重度抑郁症患者的认知功能障碍，这表明它可以被实施到MBC框架中，因为它能够指导临床医生的治疗决策。

在常规临床实践中实施认知工具包DSST对临床医生和患者都有几个好处。使患者能够在智能手机上完成神经认知评估工具，节省了临床资源，简化了评估过程。例如，预先评估认知症状状态的电子记录可以提高测试的准确性和一致性，同时使临床医生能够将预约时间集中在治疗上，而不是管理和解释纸笔版本的认知评估[30.]。此外，患者可以方便地私下访问基于应用程序的评估。目前，如果临床需要，建议每2-4周进行一次评估，但如果需要，患者可以更频繁地完成认知工具包DSST，以便在临床研究期间或作为医疗保健途径的一部分建立丰富的认知纵向图像。然而，在进行这些电子评估时，需要考虑采取适当的资料保障措施，以确保病人的私隐。[30.]，特别是考虑到抑郁症患者可能会担心雇主，例如，会意识到重度抑郁症的诊断或某种程度的认知障碍[30.]。

这项研究有几个优势，包括患者群体是基于MADRS评分的重度抑郁症患者的代表，MINI确诊，HAM-A和SHAPS分别评估焦虑和快感缺乏症。此外，具有不同疾病表现和病程的患者也符合条件，包括那些同时接受精神药物治疗和并发合并症药物治疗的患者。

限制与未来方向

尽管基于应用程序的认知工具包DSST在重度抑郁症患者中得到了验证，但它仍需要在健康对照者和其他环境(如初级保健)的重度抑郁症患者中进行评估。此外，认知试剂盒DSST对变化的敏感性仍有待评估。我们的研究排除了主要诊断不是重度抑郁症的患者，这是另一个局限性。此外，只有一种标准化的认知功能测量方法在一个相对较小的样本中得到验证，并且患者是从治疗难治性抑郁症中心招募的。这些因素可能会限制研究结果在更广泛的患者群体中的推广，包括那些对治疗有反应的重度抑郁症患者或那些未接受治疗的患者。同样，这些结果可能不适用于除重度抑郁症以外的神经系统疾病患者，如痴呆，或那些有学习差异的人，如阅读障碍。

DSST已被广泛研究，并被视为认知功能的多领域评估[16];然而，它可能不成比例地评估处理速度，因此，可能无法提供足够的神经认知其他子领域的概念覆盖。此外，认知工具包DSST不包含任何自我报告的认知功能测量，我们承认自我报告的认知功能与客观认知功能不相关。

结论

这项研究表明，使用认知工具包DSST应用程序进行的认知功能评估与纸笔版本的测试相关，可以检测成人重度抑郁症患者的认知缺陷。未来的研究工作应侧重于在健康对照人群和更大的重度抑郁症患者人群中验证认知试剂盒DSST。需要研究认知工具包DSST应用程序对治疗变化的敏感性，实施应用程序的成本效益和对治疗结果的影响，以及应用程序对健康结果的影响。