JMH JMIR健康 JMIR心理健康 2368 - 7959 卡塔尔世界杯8强波胆分析 加拿大多伦多 v9i8e38934 35969448 10.2196/38934 原始论文 原始论文 在抑郁症治疗中实施远程测量的数字健康工具的临床目标和态度:患者和临床医生的焦点小组 Torous 约翰 Chevance 阿斯特丽德 阿姆斯特朗初级 罗伯特。 德的天使 MSc 1
心理医学系 精神病学、心理学和神经科学研究所 伦敦大学国王学院 3楼东翼E3.08 德克雷斯比尼公园16号 伦敦,SE5 8AF  联合王国 44 7415838882 valeria.de_angel@kcl.ac.uk
2 https://orcid.org/0000-0002-5109-3636
刘易斯 瑟瑞娜 二元同步通信 1 3. https://orcid.org/0000-0002-4962-9673 白色 凯蒂·米 二元同步通信 1 https://orcid.org/0000-0002-0925-0175 玛奇阿姆 信仰 CPsychol博士 1 4 https://orcid.org/0000-0002-4055-904X Hotopf 马太福音 医学博士 1 2 https://orcid.org/0000-0002-3980-4466
心理医学系 精神病学、心理学和神经科学研究所 伦敦大学国王学院 伦敦 联合王国 国立卫生研究院莫兹利生物医学研究中心  南伦敦和莫兹利NHS基金会信托基金 伦敦 联合王国 心理学系 巴斯大学 联合王国 法尔默萨塞克斯大学心理学院 东苏塞克斯 联合王国 通讯作者:Valeria de Angel valeria.de_angel@kcl.ac.uk 8 2022 15 8 2022 9 8 e38934 22 4 2022 2 6 2022 13 6 2022 13 6 2022 ©Valeria de Angel, Serena Lewis, Katie M White, Faith Matcham, Matthew Hotopf。最初发表于JMIR心理健康(https://mental.www.mybigtv.com), 2022年8月15日。 2022

这是一篇在知识共享署名许可(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)条款下发布的开放获取文章,该许可允许在任何媒介上不受限制地使用、分发和复制,前提是原始作品首次发表在JMIR Mental Health上,并适当引用。必须包括完整的书目信息,到https://mental.www.mybigtv.com/上原始出版物的链接,以及版权和许可信息。

背景

智能手机和可穿戴设备等远程测量技术可以通过增强疾病特征和监测来改善抑郁症的治疗效果。然而,对患者和临床医生有临床意义的数字结果知之甚少。此外,如果要在治疗中成功实施这些技术,就必须考虑利益相关者对在治疗中实施这些技术的障碍和促进因素的看法。

客观的

本研究旨在确定忧郁症数位健康研究的临床意义目标,并探讨其在心理服务中实施的态度。

方法

本研究采用扎根理论方法对3个焦点小组(N=22)的定性数据进行分析,这些小组由当前诊断为抑郁症的患者和具有6个月心理治疗经验的临床医生组成。

结果

关于临床目标的新兴主题主要分为以下两类: 启动子 标记的变化。前者是参与者促进心理健康的行为,后者是情绪变化的信号。这些主题被进一步细分为外部变化(行为的变化)或内部变化(思想或感觉的变化),并与潜在的数字传感器进行映射。出现了以下六个实施可接受性主题:技术相关因素、信息和数据管理、情感支持、认知支持、增强的自我意识和临床效用。

结论

启动子 标记变化分化对抑郁症数字表型的因果模型有影响,这篇论文提出了。内部与外部细分有助于确定哪些因素更容易通过主动与被动方法进行测量。在心理治疗中实施的含义是关于治疗效果,服务提供,病人和临床医生的经验进行了讨论。

抑郁症 数字健康工具 实现 定性 可穿戴设备 智能手机 被动传感 传感器数据 移动健康 移动健康 情绪障碍 数字表现型 移动电话
介绍

智能手机和可穿戴设备等远程测量技术的广泛使用,为协助管理抑郁症等长期健康状况患者提供了机会。被动传感涉及使用多个数字传感器对行为、生理和环境信息进行自动监测[ 1],而主动感知需要用户通过回答问卷或完成基于智能手机的任务来输入。结合使用,主动和被动监测提供了获取与抑郁症相关的体征和症状的连续、生态有效和高分辨率测量的方法。这些数据有许多潜在的用途,包括结果测量、患者分层和治疗中的临床决策。

认知行为疗法(CBT)是轻中度抑郁症患者的一线治疗方法;然而,大约50%的患者在治疗后不能从发作中恢复[ 2 3.]。迄今为止,尚无可靠的预测治疗结果的指标[ 4];因此,一个关键的问题是rmt是否可以用来确定恢复的预测因素。例如,rmt可以检测到抑郁症的某些行为亚型,这些亚型对CBT的反应可能比抗抑郁药更有效。

rmt的另一个应用是作为结果度量。目前,临床和研究结果的测量依赖于不经常使用的症状量表,而症状量表依赖于患者记忆和交流复杂的情绪状态、睡眠、食欲和其他抑郁症核心症状,这是抑郁症患者的一种能力受损[ 5]。RMT通过直接测量抑郁症的关键特征,如睡眠和活动,可以提供更有效的核心抑郁症现象指标,因此可以更好地衡量治疗结果。

rmt的进一步应用将是向临床医生和患者提供信息,这可能会加强护理的提供。例如,患者和临床医生可以使用RMT观察睡眠卫生或行为激活等干预措施的影响,这将提供比依赖日记或传统结果测量更直接和持续的目标行为变化指标。

对抑郁症的行为感兴趣的测量已经采取了 自底向上或者数据驱动的方法,从数字传感器推断临床状态;行为的数字标记已经适应了现有的传感器,而不是相反。 6]。这些方法有助于识别潜在的疾病数字生物标志物;然而,它们并不总是具有临床意义。为了产生与患者需求相关的临床目标,他们对疾病或改善的看法应该包括在内。数字健康研究的临床结果基于主流诊断量表项目;然而,即使是已建立的心理测量学也因忽视对患者重要的结果域而受到批评[ 7]。因此,需要以患者为中心的数字心理健康方法。

用户可接受性是采用技术的核心[ 8],因此,患者和临床医生对rmt的接受程度对于治疗的成功实施至关重要。虽然rmt已显示出足够程度的可接受性[ 9],很少有研究深入探讨患者体验的观点[ 6],而在临床环境中进行的则更少[ 10]。这是有问题的,因为寻求治疗的人群可能会考虑到症状严重程度的负担增加,认知和情感资源低下[ 11],以及有关分享个人资料的道德问题[ 12]。

除了障碍之外,确定和利用治疗期间使用RMT的促进者可以进一步激励在服务中使用RMT。Simblett等[ 11发现患者认为rmt提供了与同伴联系的机会,并带来了一种控制感和对他们病情的理解。然而,之前的研究大多是将已经使用健康工具的参与者作为研究的一部分[ 13- 15]。虽然现有用户的经验无疑是有益的,但了解使用前对新工具的态度,包括采用新工具的障碍和促进因素,对于在卫生保健服务中采用和实施新工具至关重要。

因此,本研究的目的是双重的。使用定性方法,我们首先旨在了解临床医生和患者随着治疗的改善而产生的重要结果,从而为数字健康研究创建有临床意义的目标。其次,我们旨在探讨患者和临床医生对使用rmt的态度,并确定在抑郁症心理治疗中使用这些方法的任何障碍和促进因素。

方法 设计

这是一项采用焦点小组设计的定性研究。主题分析用于确定参与者态度和经历中的总体主题。主题指南是根据研究目标制定的,其中两个主要目标分别分配给大约一半的会议。

参与者

我们共招募了22名参与者,其中16名(73%)是目前或最近使用改善心理治疗(IAPT)谈话治疗计划的人,这是一项由英国国家卫生服务(NHS)提供的心理治疗服务。IAPT项目中的另一组临床医生也被招募(6/ 22,27 %)。他们要么提供CBT,要么是治疗抑郁和焦虑的CBT患者的护理团队的一部分。

具有至少6个月工作经验的临床医生通过他们的服务通过电子邮件招募。通过心理健康服务候诊室的广告和工作人员散发的广告招募患者。如果患者年龄≥18岁,并且在过去一年中接受过至少三次iapt提供的抑郁症CBT治疗,则符合条件。

伦理批准

该研究由伦敦桥研究伦理委员会审查,并获得了卫生研究管理局的批准(参考文献19/LO/0662)。

病人及公众参与

本研究由一个具有心理健康问题经验的团队及其护理人员进行审查,他们经过专门培训,可以通过研究人员可行性和可接受性支持团队就研究提案和文件提供建议。研究人员可行性和可接受性支持团队是英国国家卫生研究所莫兹利生物医学研究中心通过伦敦南部国王学院和莫兹利NHS基金会信托提供的免费保密服务。审查的文件包括所有面向参与者的文件,不包括面试时间表。

过程

2019年8月,伦敦国王学院共进行了3个独立的焦点小组,由2名研究人员领导,2个针对患者,1个针对临床医生。所有参与者均提供书面知情同意书参加本研究。病人组为2小时,临床组为1小时。参与这项研究的参与者获得了25英镑(32.5美元)的报酬。

记录基线人口统计数据,包括年龄、性别、种族和接受或给予的治疗类型。在焦点小组期间,参与者被提示一系列预先指定的问题,以探索人们在心理健康方面所看重的结果(例如,改善睡眠,增加社交和完成日常家务)。此外,他们还被问及在心理治疗期间使用智能手机和可穿戴技术的态度(参见补充说明1中的主题指南) 多媒体附录1)。会议录音并逐字转录(不包括填充词,如“erm”或“um”)。同样的两位研究人员——一位博士候选人和一位博士后健康心理学家——为所有的会议提供了便利。

数据分析

转录由2名研究人员使用NVivo软件(版本12;近年国际)。为了提高视角的广度和减少研究者的偏见,编码被一个不在焦点小组中的定性研究者复制。

继布劳恩和克拉克之后[ 16],采用了一种归纳的主题分析方法,其中数据驱动主题的生成,而不是之前的理论基础。研究人员通过阅读记录来识别新出现的主题。重复出现的主题在相同的代码下分组,直到确定主题的一般模式。然后,研究人员开会讨论和巩固主题,生成一个新的代码列表,用于下一轮的编码。

结果 样本人口

共有22名参与者。样本的主要人口统计学特征见 表1。所有患者均诊断为抑郁症,63%(10/16)报告了合并症。一半的参与者(8/ 16,50 %)报告有共病性焦虑症,包括广泛性焦虑症和恐慌症。结果分为两个主要部分:(1)相关临床结果和(2)实施障碍和促进因素。

临床医生焦点组和两组患者焦点组参与者的人口学特征(N=22)。

特征 临床医生(n = 6) 病人 总(N = 22)
第一组(n=9) 第二组(n=7)
年龄(岁),平均(SD) 36.7 (9.3) 47.9 (15.7) 47.7 (11.6) 44.6 (13.3)
性别,n (%)
女性 5 (83) 6 (67) 7 (100) 18 (82)
男人 1 (17) 3 (33) - - - - - -一个 4 (18)
种族,n (%)
亚洲人或亚裔英国人 1 (16) - - - - - - 1 (14) 2 (9)
非洲黑人,加勒比黑人,英国黑人 1 (16) 3 (33) - - - - - - 4 (18)
英国白人 3 (50) 4 (44) 4 (57) 11 (50)
白色的其他 - - - - - - 1 (11) 1 (14) 2 (9)
混合的或多民族的 1 (16) 1 (11) 1 (14) 3 (14)
共病焦虑诊断,n (%) N/Ab 4 (44) 4 (57) 8 (50)c
身体健康状况,n (%) N/A 2 (22) 1 (14) 3 (19)c

一个不可用(没有具有这些特征的参与者)。

bN/A:不适用(不为临床医生组收集诊断信息)。

c仅限患者资料;总:N = 16。

临床结果 概述

焦点小组讨论的第一部分围绕着确定哪些行为变化标志着参与者情绪的改善或恶化。确定了两个主要主题:人们参与的影响情绪的行为,这里称为 变革推动者,以及由于情绪变化而表现出来的行为,称为 变化的标志。这些主题被进一步细分为外部变化(指他们行为的变化,原则上可以客观衡量)或内部变化(指思想或感觉的变化,而不是行动)。 图1用引用的例子总结小组中讨论的变革的标志和推动者。

内部和外部变革的标志和推动者及其相应的远程测量技术传感器,通过这些传感器可以测量它们。

变革推动者 内部

三个主要的子主题作为内部过程出现,可以帮助促进或阻碍人们情绪的改善。首先,参与者发现来自自己的压力或追求完美主义的压力更大 更好的 做更多的事会阻碍他们的进步。其次,他们觉得了解自己的病情并意识到病情的进展是令人欣慰的。第三,经历了情绪的改善,一些人逐渐脱离治疗,“而不是再做一遍,这样你就会变得自满”(P07),留下未完成的作业或停止药物治疗,这导致心理健康恶化。

外部

所有焦点小组作为心理健康促进者的一个普遍的副主题是保持活跃,包括剧烈运动和轻度体育活动。接下来是建立一个常规,临床医生和患者都发现这是体验改善的核心。努力创造更好的睡眠习惯来改善心理健康,在短期内设定现实的目标,给人一种成就感。然而,不现实的目标如果没有完成,可能会带来沮丧和恶化情绪。

心理教育,包括报名参加心理健康课程,被认为是有帮助的,就像完成治疗期间布置的家庭作业一样。此外,参与者还发现,寻找合适的消遣方式,如喜剧表演、音乐和追求自己的爱好,对他们来说很有价值。值得注意的是,只有临床医生讨论了社交媒体和屏幕时间对心理健康的潜在影响。

社会耻辱感或其他人对参与者的心理健康问题的反应,只有患者才会作为影响他们精神状态的因素来讨论,但他们认识到自己无法控制。

变化的标志 内部

随着人们经历改善,他们报告了一种总体感觉,即能够更好地应对,对日常困难感到不那么不知所措,并且更有动力去过日常生活。一位参与者将其总结为“我发现我能更好地度过我的一天”(P13)。参与者还报告说,随着症状的改善,他们的自信、自我接纳和为未来制定更多计划都有所增加。

外部

被提及最多的主题是社交,以及随着情绪的改善,他们如何“开始再次接触朋友,重新与他们建立社交联系”(P07)。他们提到了更频繁地外出和会见更多的人。

身体和精神上都缺乏精力,这是一个比较明显的问题,特别是在谈到能够离开家时,这是身体和精神动力的结合。临床医生指出,“当我们接受治疗时,人们变得更加活跃,不是吗?”(二氧化碳)。

成功完成日常任务和其他小的日常成就被强调,临床医生认为这代表了认知功能的改善。具体来说,人们注意到他们能够“把事情从我的待办事项列表中删除,而不仅仅是推迟它们”(P01)。

临床医生报告说,他们注意到了病人说话的变化;然而,一位临床医生指出,焦虑症患者的语言变化模式可能不同,与抑郁症患者相比,焦虑症患者在症状更严重时可能更快做出反应。临床医生和患者也报告了自我护理习惯的变化。

患者表达了肢体语言的重要性,以及其他人如何从他们的外表和面部表情中辨别出他们的情绪。

实施障碍和促进因素

该研究的第二部分关注的是患者和临床医生如何感知具有测量上述症状潜力的rmt。共确定了6个总主题和26个次级主题( 图2),每个子主题的引用见表S1 多媒体附录1

从数据中得出的六个主题和随后的次级主题的细目。端节点对应于与每个子主题相关的代码数量;节点越大,该子主题的编码实例就越多。

与技术有关的因素

在技术相关因素的第一个主题下,我们确定了可访问性、可用性和便利性、个性化体验和模块化、可靠性和谨慎性或污名化的子主题。大多数参与者担心的是这项技术的价格和周围的基础设施,包括接入可靠的Wi-Fi。与会者亦同意科技和软件必须简单易用和方便;例如,要求定期充电或软件更新需要时间和技术素养,这会影响他们的参与度。参与者重视个性化体验的选择,并通过决定测量和操纵屏幕显示来调整软件以满足他们的需求。临床医生一致认为软件的模块化对他们也很有用。

人们开始关注这项技术的可靠性,尤其是具有生理读数的设备的可靠性,以及基于不可靠的传感器做出健康决定可能带来的潜在危害。谨慎也很重要,因为可穿戴设备不应该识别出患有精神疾病的人。与可穿戴设备相比,参与者更喜欢手机应用;然而,市售的健身设备或智能手表将避免这些担忧。

资料及数据

数据和信息管理在三个焦点小组中出现,围绕五个主要主题:安全、隐私、对数据收集的控制、反馈以及临床医生数据管理和工作量。与患者相比,临床医生用语言表达了更多的数据考虑。

在安全这一副主题中,与会者主要担心敏感信息被泄露或通过数字传感器获取,并流向第三方和私营企业。隐私问题涉及到谁可以访问数据,以及患者在访问数据方面有什么选择。此外,患者希望控制数据收集和选择参与这项技术或选择退出,而不是作为治疗的先决条件。因此,为了健康或研究目的,许多参与者更喜欢可穿戴设备而不是智能手机应用程序的想法,因为拥有一个单独的设备可以让参与者意识到并控制何时进行数据收集。

患者通常希望回顾他们的进展,因此,从rmt获得反馈是有价值的,但应根据个人喜好和促进积极强化的方式进行调整。

对于临床医生来说,出现了与管理大数据、培训和临床工作量相关的主题。他们关心接受足够的培训,这将影响工具的有效性和他们的总体工作量,并讨论了软件帮助筛选大量信息以产生可操作的见解的必要性。临床医生对RMT数据是否会被用于评估风险以及这是否会增加他们的工作量提出了进一步的担忧。

情感支持

对于rmt是否可以在治疗期间提供额外的情感支持来源的态度有两个相反的方向。积极的一面是,参与者认为数字工具可以通过创造另一种沟通渠道来补充人际互动,这被认为有助于治疗中的讨论。临床医生和患者都讨论了rmt如何在治疗后提供低强度的额外支持,例如,通过治疗后检查。这项技术还被认为提供了一个机会,通过分享成就和让其他人参与他们的目标来创建一个社区,从而提供额外的支持来源。

相反,还有两个次要主题围绕着对过度依赖科技的恐惧和人际交往的减少。临床医生认为,在治疗期间依赖可穿戴设备可能会影响复发率,如果患者对这些工具产生依赖,然后在治疗后将其带走。患者们对此表示赞同,并补充说,这种过度依赖可能会减损自主的感觉。

几乎所有人都认为,任何替代人类互动的行为都对治疗联盟有害。参与者认为,不再对治疗师负责会降低他们参与治疗或家庭作业的动力。

认知支持

所有小组都讨论了通过智能手机发送自动消息或通知的积极激励影响。参与者在几个方面积极地认为rmt是帮助记忆的工具,包括帮助管理实际情况,如服药和跟踪什么能改善他们的情绪。临床医生认为,使用rmt作为记忆辅助手段可以提高对家庭作业或药物的依从性。另一种被认为是对治疗的补充的方式是通过计划和目标设定。

提高自我意识

自我意识的子主题围绕着拥有一个反射工具来识别幸福感的触发因素和助推器,评估治疗轨迹,积极或消极的强化,以及恶化反刍和健康焦虑的可能性。对这些反思进行连续记录被认为有助于识别生态环境中症状轨迹的变化,从而可以为改善人们情绪和识别负面触发因素提供指导。

临床医生讨论了潜在的确定治疗轨迹的好处,这样他们就可以根据行为的变化调整策略。小组中出现了一个正强化的副主题,在这个主题中,人们相信被展示的进步可以证明是激励的。另一些人则建议要谨慎,因为无法实现目标可能会导致自我挫败感。被预先警告可能情绪低落会给一些人一种不祥的预感,他们觉得这可能会产生一种自我实现的预言。

一个普遍的担忧是,随着人们对数据的痴迷,对健康状况的监测是否会导致焦虑加剧,而焦虑反过来可能会加重睡眠不足等现有症状。事实上,有些人不喜欢定期要求他们反思自己的精神状态,从而不断提醒他们精神健康状况不佳。临床医生强调,如果那些有健康焦虑的人暴露在持续的健康监测和反馈中,他们会面临风险。

临床实用程序

临床应用的主题是关于数字工具如何以及在多大程度上补充治疗。确定的次主题与改善临床经验、客观症状测量、结果定义、治疗有效性或对证据基础的关注以及针对身体健康有关。

rmt被认为通过取代问卷、提供电子替代纸张和游戏化数据收集来改善临床体验。两组患者都对重复的症状测量问卷表达了强烈的反感,而自动数据收集被认为是一个令人愉快的选择。对于不能完全自动化的治疗方面,如家庭作业,参与者仍然表达了更强烈的倾向于使用电子方法。

临床医生讨论了更客观的行为或生理症状测量的效用,这些测量可以帮助将患者的症状背景化。与此同时,他们警告说,结果定义的客观基准在不同患者之间会有很大差异,因此,在不同的情况下,症状的改善可能会以相反的数字签名表现出来。

两组患者都讨论了信任问题,以及在治疗的背景下,技术是否与基于人类的治疗一样有效。对于所有小组来说,基于数字工具读数的任何建议都是基于证据或由NHS认可的,以确保其可靠性,这一点很重要。

在临床人群中使用这些设备的另一个被讨论的好处是,它们鼓励改善身体健康和睡眠,这是据报道的治疗目标。

讨论

我们的目的是了解哪些改善相关的结果对临床医生和患者是重要的,以及在心理治疗中使用rmt的态度。本研究的主要目的是为RMT研究产生具有临床意义的靶点,并帮助其在研究和临床实践中实施。

临床结果

参与者谈论了伴随着情绪波动而经历的行为、认知和情绪变化。新出现的主题被归类为变革的标志或推动者,以区分参与者如何看待这些波动。改变的标志似乎被认为是精神状态改善的结果,而促进因素被认为是影响精神状态变化的思想或行为。

这种分化对抑郁症数字表型的因果模型有影响。毫无疑问,患者和临床医生的观点并不一定反映这些症状的时间顺序关系的现实,这是因果推理的必要特征。然而,这个模型可以作为一个有用的框架,将数字特征之间的关系分析置于上下文环境中。这是特别相关的,除了少数例外[ 17],许多关于数字心理健康的现有工作都是基于相关性[ 18],并且确定因果关系对于提取可操作的见解是必要的,特别是当它们与治疗有关时[ 19]。

在这个模型中,描述为 图3在美国,变化的标志可以作为精神状态变化的代表 效果在因果效应模型中,因此,是远程监测症状的主要目标。然而,变革的推动者可能与事件无关 当前的精神状态是治疗的可行目标和情绪波动的预测因素。

变化的推动者和标志的模型描述。随着情绪的波动,变化的标志也会波动,比如社会化、寄宿家庭或演讲,每一个都用一条彩色线表示。这些随情绪而变化,可以结合使用来评估当前的精神状态。改变的推动者,如日常生活、睡眠卫生和心理教育,可以被视为临床目标,可以在情绪下降趋势(如红色星号所示)时采取行动,促进心理健康的改善。

内部因素和外部因素的细分有助于确定哪些因素更容易受到主动和被动方法的影响。GPS和加速度计传感器已广泛用于此目的,并取得了可喜的成果[ 20. 21]。其他因素,如肢体语言(步态和姿势)、日常生活的维持、自我护理和任务的完成,如果有的话,文献基础也非常缺乏(例如步态)。 22]和任务完成[ 23]),可能是因为难以通过遥感使其运作。

尽管被动感知所需的参与度最低,但来自智能手机日历等主动应用程序的数据可以提供诸如工作量、休闲活动和完成的日常任务等项目的低负担信息。例如,Wahle等[ 23在预测算法中加入了日历事件,以区分抑郁症患者和非抑郁症患者。然而,数据收集的多领域方法可能比捕获感兴趣的行为的复杂性质更可取。

人们对数字传感器的准确性和表面有效性提出了质疑,这些传感器真正探测到它们声称要测量的行为[ 24]。然而,传感器数据已被广泛发现具有足够的结构效度,因为它们可以预测自我评估的情绪[ 18]。这意味着,尽管从数字特征推断真实行为时要谨慎,但它们可能是抑郁症的有益信号。

实施障碍和促进因素 概述

在卫生保健服务中实施数字卫生工具需要了解利益攸关方的障碍和促进因素。在焦点小组讨论的第二部分,我们确定了六个主题:技术相关因素、信息和数据、情感支持、认知支持、提高自我意识和临床效用。以下章节将讨论这些主题对治疗效果、服务提供以及患者和临床医生经验实施的影响。

对治疗效果的影响

实施的必要驱动因素之一是,这些工具被认为可以改善治疗结果。认识到rmt可以提供更好的沟通和提高自我意识是实现这一目标的两个途径。第三种途径是通过支持家庭作业[ 25]。能够更密切地跟踪患者的轨迹将有助于开发康复和复发的预测模型[ 15并帮助临床医生做出及时和更明智的决定[ 26]。此外,整合一个治疗平台,通过身体健康跟踪、心理教育、记忆和动机辅助(专门针对患者症状和治疗计划量身定制)加强患者与临床医生的沟通,可以提高有效性,并朝着更全面、更个性化的治疗方法迈进。

医患治疗关系是最突出的主题之一,尽管在提供的额外低强度支持技术中发现了价值,但担心它可能取代人工提供的治疗会让人感到轻蔑,并确实阻碍了治疗效果。尽管缺乏关于数字健康对治疗关系影响的研究[ 27],最近的一篇叙述性综述表明,可以培养数字心理健康领域的联盟,尽管它可能采取不同的形式[ 28]。鉴于治疗联盟是治疗反应的高度预测因素[ 28],在制定实施策略时应仔细考虑这些问题[ 29]。

重要的是,就反馈时间表而言,RMT功能需要根据个人需求进行调整,以免加重症状。总的来说,反馈是值得赞赏的;然而,对于那些有健康焦虑的人来说,密切监测是非常不可取的。事实上,来自身体健康领域的案例研究发现,在这种情况下,可穿戴设备会恶化心理健康[ 30.]。

对服务提供的影响

数字鸿沟——受益于数字时代的人和未受益于数字时代的人之间的差距——的扩大可能会对服务提供产生负面影响。这项研究发现,与技术相关的因素,如可访问性、可用性和复杂性,可能会通过三种主要方式增加数字鸿沟,从而影响服务提供的广度:技术经验和文化水平较低的人不太可能从设计更复杂的技术中受益[ 31严重的抑郁症患者更有可能失业,因此对设备或稳定的互联网的购买力较低[ 32认知能力的下降可能会影响与设备有效互动的能力。

尽管有研究将远程监测与增加总体卫生保健机会联系起来[ 33尽管提供服务的能力总体上有所提高,但如果那些获得机会较少、经验较少或能力较差的人不太可能从这项技术中受益,那么不平等现象仍可能出现。

病人的经验

改善患者体验的主要潜力是通过替换反复出现的症状问卷,患者几乎一致不喜欢这些问卷,他们不喜欢重复和负面的症状措辞。先前的研究表明,抑郁症患者会重视健康和疾病的衡量标准,这也支持了这一观点。 34]。数字主动数据收集方法可以允许以不同的方式捕捉症状,例如视觉或动画量表。通过结合被动感应,它们的使用也可以完全减少。

其他患者的担忧围绕着数据,特别是对数据收集和访问的代理,这一发现在其他地方得到了重复[ 11]。因此,患者与临床医生讨论监测哪些行为,以及为什么,可以改善对在治疗中使用RMT的态度。如果某些特征(如基于位置的数据)被认为与患者的治疗无关,因此不被记录,那么对某些人来说,隐私问题可能会减少。

临床医生的经验

对临床医生来说,一个关键的促进因素是使用客观的行为措施来将症状情境化。他们相信这可以用来激励和吸引病人参与他们的护理。然而,可能影响临床医生支持的一个主要因素与数据管理和互操作性有关,这也是初级保健机构的一个问题[ 35]。电子病历系统已经成为临床医生输入过多数据的一个来源。增加数字卫生工具产生的主动和被动数据不太可能改善护理,而且很可能使临床医生负担过重,除非向他们提供足够的工具和培训,以便以可操作的方式管理和解释数据。很多关于可接受性的研究都是围绕患者展开的;然而,临床医生是最终用户,他们对新技术的应用表现出不同的态度,这种态度可以通过接触技术和培训来改善[ 36]。

优势与局限

这项研究包括临床医生的观点,他们是对实施成功有很大影响的关键利益相关者,我们的目标是影响他们的实践。包括3个独立的焦点小组允许在本研究中捕获不同的动态和更广泛的经验。

一些限制包括,尽管在实施之前捕获态度很重要,但在持续使用RMT之后,这里报告的障碍和促进因素可能会有所不同。这项研究依赖于来自单一卫生服务机构的具有治疗经验的参与者的小样本,这意味着这些结果可能无法广泛推广到其他环境。

此外,参与者以前的技术经验没有包括在分析中。

围绕这个术语也可能存在混淆 rmt以及它们的用途;因此,一种二分法可能出现在自我管理的使用,这是患者更有可能设想的,或在临床护理中使用预测。后者不太容易理解,因此可能会影响参与者的反应。

未来的研究

未来的纵向研究可以包括捕捉本研究中出现的情绪和心理因素的主动数据,也可以产生与本文报道的行为标记密切匹配的被动数据特征。研究抑郁症和电子设备使用的严重程度已经在进行中[ 37]。将这些方法应用于目前正在接受心理治疗的患者,可以深入了解心理健康服务中真正的参与和设备使用是如何变化的。最后,Torous等人的研究[ 38阐明了支持数字健康平台工作联盟的重要性;因此,对远程测量和数字治疗进行类似的研究是必要的。

结论

数字工具带来了新的数据收集方法和新的成果;因此,有必要重新评估被认为重要的临床靶点。因此,关于什么类型的信息应该被衡量和分析的建议,以及来自不同利益相关者对它们的使用的态度,是至关重要的。本研究采用定性方法确定对患者和临床医生重要的临床目标,并制定了一个框架,以确定哪些因素可能更容易使用主动或被动方法进行测量。我们还确定了围绕对rmt的态度的6个主要主题,这些主题可以推动卫生保健机构的实施工作。

主题指南以及主题和副主题的患者和临床医生引用。

缩写 认知行为治疗

认知行为疗法

IAPT

改善心理治疗的可及性

国民健康保险制度

国民保健制度

RMT

遥测技术

这项研究代表了由南伦敦国家卫生与护理研究所生物医学研究中心、莫兹利国家卫生服务基金会信托基金和伦敦国王学院资助的独立研究。本文仅代表作者的观点,不一定代表国家卫生服务、国家卫生和保健研究所或卫生和社会保健部的观点。本研究的资助者在研究设计、数据收集、数据分析、数据解释或手稿撰写中没有任何作用。

MH是疾病和复发-中枢神经系统远程评估项目的主要研究者,该项目是由创新药物倡议和欧洲制药工业协会联合会资助的一个竞争性公私伙伴关系项目。

莫尔 直流 希尔顿 K Hotopf 数字表现型,行为感知,或个人感知:数字时代的名字和透明度 NPJ数字医学 2020 3. 25 3. 45 10.1038 / s41746 - 020 - 0251 - 5 32219186 251 PMC7096455 完成心理治疗的患者中有一半以上在2017-18年度康复 国民健康服务数字化 2018 11 20. 2022-08-01 https://digital.nhs.uk/news/2018/more-than-half-of-patients-who-finished-psychological-therapy-recovered-in-2017-18 克拉克 DM 实现基于证据的心理治疗的大众公共利益:IAPT项目 年度牧师临床精神病 2018 05 07 14 159 83 10.1146 / annurev - clinpsy - 050817 - 084833 29350997 PMC5942544 科恩 ZD DeRubeis RJ 抑郁症的治疗选择 年度牧师临床精神病 2018 05 07 14 209 36 10.1146 / annurev - clinpsy - 050817 - 084746 29494258 J伊丽莎白 霍尔伍德中校 L约翰 对抑郁症主要症状的回忆有多准确?回忆和纵向报告的比较 Psychol地中海 2004 08 34 6 1001 11 10.1017 / s0033291703001843 15554571 泰勒 KI 斯汤顿 H Lipsmeier F Nobbs D 林德曼 基于数字健康技术传感器数据的结果测量:以数据和患者为中心的方法 NPJ数字医学 2020 7 23 3. 97 10.1038 / s41746 - 020 - 0305 - 8 32715091 305 PMC7378210 Chevance 一个 Ravaud P 汤姆林森 一个 Le Berre C Teufer B Touboul 年代 EI Gartlehner G Cipriani 一个 Tran VT 确定抑郁症对患者、非正式护理人员和卫生保健专业人员的影响:一项大型国际在线调查的定性内容分析 柳叶刀》精神病学 2020 08 7 8 692 702 10.1016 / s2215 - 0366 (20) 30191 - 7 32711710 s2215 - 0366 (20) 30191 - 7 戴维斯 FD 感知有用性、感知易用性和用户对信息技术的接受程度 管理信息系统问 1989 09 13 3. 319 40 10.2307/249008 Girolamo G Barattieri di San Pietro C 宝格丽 V Dagani J 法拉利 C Hotopf Iannone G •马希斯 一个 玛奇阿姆 F Myin Germeys应承担的 Rintala 一个 Simblett 年代 ·怀克 T Zarbo C 抑郁症社区参与者实时健康监测的可接受性:文献的系统回顾和荟萃分析 抑制焦虑 2020 04 27 37 9 885 97 10.1002 / da.23023 多根 E 砂光机 C 瓦格纳 X Hegerl称 U 科尔 E 基于智能手机的情感性障碍客观和主观数据监测:我们在哪里,我们要去哪里?系统综述 J Med Internet Res 2017 07 24 19 7 e262 10.2196 / jmir.7006 28739561 v19i7e262 PMC5547249 Simblett 年代 玛奇阿姆 F Siddi 年代 宝格丽 V Barattieri di San Pietro C 奥尔塔洛佩兹 J Ferrao J Polhemus 一个 哈罗德 JM de Girolamo G 赌博 P 埃里克森 H Hotopf ·怀克 T RADAR-CNS财团 使用移动医疗技术远程测量和管理抑郁症的障碍和促进因素:定性分析 移动医疗Uhealth 2019 01 30. 7 1 e11325 10.2196/11325 30698535 v7i1e11325 PMC6372936 Kolovson 年代 普拉塔普 一个 达菲 J 奥尔雷德 R 芒森 SA Arean 巴勒斯坦权力机构 了解远程数字健康研究中参与者的参与需求和对被动感知的态度 普适计算技术健康 2020 05 2020 347 62 10.1145/3421937.3422025 33717638 PMC7955667 密友 J 女士 Zielinski l Bhatt D 年代 Litke K 麦凯布 K Whattam J 灰吕 l 奥尼尔 l Goyert 年代 ·梅里菲尔德 C 帕特尔 Y Samaan Z Fitbit在抑郁症行为激活治疗中的可接受性:一项定性研究 基于证据的心理健康 2017 11 20. 4 128 33 10.1136 / eb - 2017 - 102763 29056608 eb - 2017 - 102763 PMC5750411 桑德斯 Bilderbeck 交流 P 阿特金森 楼主的 戈德斯 古德温 通用汽车 双相情感障碍远程情绪和活动监测经验:一项定性研究 欧元精神病学 2017 03 41 115 21 10.1016 / j.eurpsy.2016.11.005 28135594 s0924 - 9338 (16) 30171 - 7 PMC5947817 玛奇阿姆 F Barattieri di San Pietro C 宝格丽 V de Girolamo G 多布森 R 埃里克森 H Folarin AA 哈罗德 JM Kerz 拉默斯先生 F Manyakov NV 莫尔 直流 Myin-Germeys 纳拉 V Bwjh P 野生动物 Y 拉希德 Z Rintala 一个 Siddi 年代 Simblett SK ·怀克 T Hotopf RADAR-CNS财团 重性抑郁症疾病和复发的远程评估(雷达- mdd):一项多中心前瞻性队列研究方案 BMC精神病学 2019 02 18 19 1 72 10.1186 / s12888 - 019 - 2049 - z 30777041 10.1186 / s12888 - 019 - 2049 - z PMC6379954 布劳恩 V 克拉克 V 在心理学中运用主题分析 心理平等 2006 01 3. 2 77 101 10.1191 / 1478088706 qp063oa Meyerhoff J T 科德 KP 凯撒 SM 卡尔 CJ 莫尔 直流 使用智能手机传感器特征评估抑郁、焦虑和社交焦虑的变化:纵向队列研究 J Med Internet Res 2021 09 03 23 9 e22844 10.2196/22844 34477562 v23i9e22844 PMC8449302 德的天使 V 刘易斯 年代 白色 K Oetzmann C Leightley D 电脑 E Lavelle G 玛奇阿姆 F 速度 一个 莫尔 直流 多布森 R Hotopf 被动监测抑郁症的数字健康工具:对方法的系统回顾 NPJ数字医学 2022 01 11 5 1 3. 10.1038 / s41746 - 021 - 00548 - 8 35017634 10.1038 / s41746 - 021 - 00548 - 8 PMC8752685 数字医学中的因果关系 Nat Commun 2021 09 15 12 1 5471 10.1038 / s41467 - 021 - 25743 - 9 34526509 10.1038 / s41467 - 021 - 25743 - 9 PMC8443583 Ben-Zeev D 谢勒 EA R H 坎贝尔 下一代精神病评估:使用智能手机传感器监测行为和心理健康 精神病康复学J 2015 09 38 3. 218 26 10.1037 / prj0000130 25844912 2015-14736-001 PMC4564327 Minaeva O Booij 上海 拉默斯先生 F Antypa N Schoevers 类风湿性关节炎 Wichers H 抑郁和非抑郁个体在日常生活中身体活动的水平和时间 Transl精神病学 2020 07 30. 10 1 259 10.1038 / s41398 - 020 - 00952 - w 32732880 10.1038 / s41398 - 020 - 00952 - w PMC7393081 从修辞 全新课题 Tingshao 通过步态数据检测抑郁症:检查步态特征在识别抑郁症中的贡献 前精神病学 2021 08 12 6 661213 11 10.3389 / fpsyt.2021.661213 34025483 PMC8138135 Wahle F Kowatsch T Fleisch E 革命联合阵线 Weidt 年代 对抑郁症患者的移动传感和支持:野外试点试验 移动医疗Uhealth 2016 09 21 4 3. e111 10.2196 / mhealth.5960 27655245 v4i3e111 PMC5052463 比尔克 RH 撒母耳 G 数字数据能诊断心理健康问题吗?“数字表现型”的社会学探索 社会健康疾病 2020 11 42 8 1873 87 10.1111 / 1467 - 9566.13175 32914445 W 克林德勒 D 认知行为疗法中支持家庭作业依从性:移动应用程序的基本功能 JMIR健康 2017 06 08 4 2 e20 10.2196 / mental.5283 28596145 v4i2e20 PMC5481663 桑德斯 R 巴克曼 J Fearon P 莱博维茨 J 抗起球 年代 心理治疗过程中抑郁和焦虑症状轨迹发生改变 J情感障碍 2019 04 15 249 327 35 10.1016 / j.jad.2019.02.043 30802698 s0165 - 0327 (18) 32444 - 3 PMC6428692 亨森 P Wisniewski H 霍利斯 C Keshavan Torous J 数字心理健康应用程序和治疗联盟:初步审查 BJPsych开放 2019 01 5 1 e15 10.1192 / bjo.2018.86 30762511 S2056472418000868 PMC6381418 Ardito RB Rabellino D 治疗联盟和心理治疗的结果:历史回顾、测量和研究前景 前面Psychol 2011 10 18 2 270 10.3389 / fpsyg.2011.00270 22028698 PMC3198542 亨森 P 派克 P Torous J 考虑到数字心理健康干预的治疗联盟 哈佛精神病学 2019 27 4 268 73 10.1097 / HRP.0000000000000224 30907764 Rosman l Gehi 一个 兰伯特 R 智能手表是否会导致心房颤动患者的健康焦虑 心血管与数字健康[J] 2020 1 1 9 10 10.1016 / j.cvdhj.2020.06.004 34386784 PMC8357265 Torous J 罗德里格斯 J 鲍威尔 一个 数字生物标志物的新数字鸿沟 数字Biomark 2017 09 1 1 87 91 10.1159 / 000477382 29104959 PMC5665386 勒纳 D 阿德勒 H Lapitsky l 我的 Perissinotto C 里德 J 麦克劳林 TJ Berndt 罗杰斯 WH 抑郁症员工的失业、工作保留和生产力损失 Psychiatr服务公司 2004 12 55 12 1371 8 10.1176 / appi.ps.55.12.1371 15572564 55/12/1371 PMC4283817 班伯里 一个 一个 Nancarrow 年代 快速审查电子保健和农村居民远程监测的应用 农村卫生 2014 10 22 5 211 22 10.1111 / ajr.12127 25303412 Simblett 年代 玛奇阿姆 F 柯蒂斯 H 格里尔 B Polhemus 一个 诺瓦克 J Ferrao J 赌博 P Hotopf 纳拉 V ·怀克 T 疾病和复发的远程评估-中枢神经系统(雷达-中枢神经系统)联盟 患者对帮助慢性健康状况的远程测量技术的测量重点:定性分析 移动医疗Uhealth 2020 06 10 8 6 e15086 10.2196/15086 32519975 v8i6e15086 PMC7315360 戴维斯 毫米 弗里曼 J 辩护方 N 巴克利 对临床医生和工作人员对将远程监测技术纳入初级保健的可接受性的看法进行系统审查 打电话给J E Health 2014 05 20. 5 428 38 10.1089 / tmj.2013.0166 24731239 PMC4011427 Bourla 一个 Ferreri F Ogorzelec l Peretti CS Guinchard C Mouchabac 年代 精神科医生对颠覆性新技术的态度:混合方法研究 JMIR健康 2018 12 14 5 4 e10240 10.2196/10240 30552086 v5i4e10240 PMC6315247 玛奇阿姆 F Leightley D Siddi 年代 拉默斯先生 F 白色 公里 亚那 P de Girolamo G Difrancesco 年代 哈罗德 JM Horsfall 伊凡 一个 Lavelle G Lombardini F 莫尔 直流 纳拉 弗吉尼亚州 Oetzmann C Penninx BW 布鲁斯 年代 Nica R Simblett SK ·怀克 T JC Myin-Germeys Rintala 一个 康德 P 多布森 RJ Folarin AA 斯图尔特 C 野生动物 Y 拉希德 Z 康明斯 N Manyakov NV Vairavan 年代 Hotopf RADAR-CNS财团 重性抑郁症疾病和复发的远程评估(雷达- mdd):纵向远程测量研究的招募、保留和数据可用性 BMC精神病学 2022 02 21 22 1 136 10.1186 / s12888 - 022 - 03753 - 1 35189842 10.1186 / s12888 - 022 - 03753 - 1 PMC8860359 Torous J Wisniewski H B 卡彭特 E 大卫 G Elejalde E Fulford) D Guimond 年代 海斯 R 亨森 P 霍夫曼 l Lim C 梅农 诺埃尔 V 皮尔森 J 彼得森 R Susheela 一个 特洛伊 H Vaidyam 一个 透过计算机 E Naslund 晶澳 Keshavan 为心理健康和多样化医疗需求创建数字健康智能手机应用程序和数字表型平台:一种跨学科和协作的方法 技术行为科学[J] 2019 4 27 4 2 73 85 10.1007 / s41347 - 019 - 00095 - w
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