急性精神病学诊断样本中智能手机、社交媒体和心理健康应用程序的使用gydF4y2Ba

简介gydF4y2Ba

2018年的数据显示，77%的美国人拥有智能手机。gydF4y2Ba1gydF4y2Ba］．旨在增强健康或支持心理健康的智能手机应用程序的可用性也呈指数级增长，现有超过10,000个[gydF4y2Ba2gydF4y2Ba］．研究表明，人们对使用智能手机促进精神疾病患者的心理健康有着浓厚的兴趣。在一项针对精神病患者的元分析中，60%的人表示有兴趣用手机监测自己的心理健康状况[gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba］．此外，超过一半的人对使用手机获取医疗保健信息、接收预约或用药提醒以及方便与提供者联系感兴趣。从社区心理健康中心招募的参与者中，约30%的人表示使用应用程序来增强身体健康，主要是为了支持锻炼、饮食和减肥[gydF4y2Ba4gydF4y2Ba]，尽管参与者并没有被问及使用应用程序用于特定的心理健康目的。接受门诊精神科治疗的人对使用智能手机追踪心理健康的兴趣程度相似(56%至84%)[gydF4y2Ba5gydF4y2Ba-gydF4y2Ba7gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

除了这几项研究之外，大多数关于精神疾病患者使用智能手机的现有数据都集中在社交媒体上。重度精神疾病(SMI)患者使用社交媒体的报告从33%到71%不等，其中Facebook和Twitter被认为是使用最频繁的平台[gydF4y2Ba4gydF4y2Ba,gydF4y2Ba8gydF4y2Ba-gydF4y2Ba10gydF4y2Ba］．大多数用户表示每天都会使用社交媒体，年轻人使用社交媒体的比例更高。gydF4y2Ba4gydF4y2Ba,gydF4y2Ba9gydF4y2Ba-gydF4y2Ba12gydF4y2Ba］．重度精神障碍患者报告使用社交媒体的原因包括与朋友、家人或家庭以外的其他人互动以及搜索与健康相关的信息;此外，对通过社交媒体提供的心理健康项目的兴趣也很高[gydF4y2Ba4gydF4y2Ba,gydF4y2Ba8gydF4y2Ba,gydF4y2Ba10gydF4y2Ba,gydF4y2Ba12gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

大众媒体日益关注智能手机和社交媒体使用的潜在成瘾性，以及随之而来的负面心理健康影响。事实上，在非临床样本中，有问题的智能手机使用一直与更高水平的抑郁和焦虑有关[gydF4y2Ba13gydF4y2Ba,gydF4y2Ba14gydF4y2Ba]，在接受住院精神治疗的个体中，花在社交媒体上的时间越多，抑郁程度越高[gydF4y2Ba15gydF4y2Ba］．相比之下，其他研究表明，精神疾病患者不认为智能手机和社交媒体的使用必然会对他们的生活产生负面影响。在一项研究中，一半的精神分裂症患者同意社交媒体的使用增加了社交，但不同意这会使他们的症状恶化[gydF4y2Ba10gydF4y2Ba］．在一个社区诊所样本中，社交媒体的使用与精神症状的严重程度或生活质量无关，相反，它与更大的社区参与和公民参与呈正相关[gydF4y2Ba9gydF4y2Ba];尽管在其他研究中，结果更加复杂[gydF4y2Ba16gydF4y2Ba］．因此，尽管使用智能手机和社交媒体的潜在临床风险值得密切监测和进一步研究，但个人也可能从中受益。gydF4y2Ba

总体而言，现有数据表明，精神疾病患者越来越多地拥有智能手机，经常使用社交媒体，并表示有兴趣使用智能手机和社交媒体来支持他们的健康(尽管也需要考虑潜在的负面后果)。然而，在这一新兴领域仍然存在几个重要的空白。首先，大多数研究精神疾病患者如何使用智能手机应用程序来促进他们的健康的研究都没有专门关注心理健康。gydF4y2Ba4gydF4y2Ba］．第二，尽管一些初步研究调查了智能手机的人口统计学和临床相关性gydF4y2Ba所有权gydF4y2Ba，只有1项研究具有特征gydF4y2Ba使用gydF4y2Ba通过这种方式，它特别关注社交媒体[gydF4y2Ba9gydF4y2Ba］．最后，以前的一些关于智能手机兴趣的研究可能是正面倾斜的。例如，在一些研究中，诊所中只有10%的患者选择完成研究调查[gydF4y2Ba5gydF4y2Ba,gydF4y2Ba6gydF4y2Ba，其他人调查了那些已经自愿参加另一项关于智能手机应用程序的研究的人[gydF4y2Ba17gydF4y2Ba］．因此，评估智能手机使用的研究需要在更大的自然主义样本中进行，在这些样本中，个体完成了作为常规护理的一部分的测量，因此其结果应受选择偏差的影响较小。gydF4y2Ba

这项研究的主要目的是提供精神疾病患者使用智能手机(包括社交媒体)的详细情况。第二个目的是更好地了解当前心理健康应用程序的使用情况，并评估使用智能手机应用程序支持心理健康的兴趣。研究结果可能会为利用数字技术提供心理健康干预措施的努力提供信息，并指导研究、临床和行业努力[gydF4y2Ba4gydF4y2Ba,gydF4y2Ba8gydF4y2Ba,gydF4y2Ba16gydF4y2Ba,gydF4y2Ba18gydF4y2Ba］．为此，我们对参加精神病部分医院项目的所有个人进行了智能手机使用、社交媒体使用和对心理健康应用程序的兴趣的自我报告测量。考虑到这个部分医院项目的人口特征，我们预计智能手机拥有率会非常高;因此，使样本非常适合探索智能手机应用程序的使用模式和兴趣。根据之前的研究，我们预计所有3个领域的使用率都很高。我们研究了智能手机使用的人口统计学和临床相关性，预计年轻人的智能手机使用率会高于老年人。gydF4y2Ba4gydF4y2Ba,gydF4y2Ba9gydF4y2Ba,gydF4y2Ba10gydF4y2Ba,gydF4y2Ba12gydF4y2Ba］．其余的分析是描述性的和探索性的，因为以前缺乏对这些具体问题的研究。gydF4y2Ba

方法gydF4y2Ba

参与者和治疗环境gydF4y2Ba

参与者包括2017年9月至2018年3月在新英格兰一家非营利性、以保险为基础的学术性精神病院接受部分住院计划(PHP)治疗的322名患者。PHP治疗以英语为母语的成年人(≥18岁)，患有广泛的精神障碍[gydF4y2Ba19gydF4y2Ba］．参与者平均年龄在青年到中年(平均33.49岁，SD 13.87岁)，女性(57%)，主要是白人(89%)。大约一半的病人是直接从住院病人转介到进一步稳定和过渡到门诊治疗。另一半病人是由门诊医生转诊来代替住院病人。因此，要有资格获得部分医院级别的护理，个人必须经历急性症状和严重损害。许多患者正在处理慢性精神疾病，而其他人可能正在经历他们的第一次发作。最常见的初步诊断(由项目精神科医生提供)是重度抑郁症(MDD;N =183)，其次是双相情感障碍(N =72);焦虑、强迫症或压力相关障碍(n=48);精神障碍(n=19)。 See表1gydF4y2Ba人口学特征。gydF4y2Ba

措施gydF4y2Ba

智能手机使用调查gydF4y2Ba

基于之前一项评估精神病门诊患者智能手机使用情况的调查，我们开发了一份自我报告问卷，以评估智能手机的拥有率、应用程序的使用情况以及对支持心理健康的应用程序的兴趣[gydF4y2Ba5gydF4y2Ba,gydF4y2Ba6gydF4y2Ba］．该调查还要求参与者指出他们认为哪些智能手机应用程序对他们的心理健康“有利”，哪些应用程序对他们的心理健康“有负面影响”(参见《心理健康指南》)gydF4y2Ba多媒体附件1gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

移动技术参与量表gydF4y2Ba

流动科技参与(MTE) [gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba是一种自我报告的移动技术使用测量方法。首先,gydF4y2Ba社交媒体使用gydF4y2Ba该量表由4个项目组成，评估了包括Facebook、Twitter、Instagram和Snapchat在内的社交媒体平台的移动使用情况，每个项目都采用李克特式7分制。社交媒体使用得分是由这4项相加得出的。第二,gydF4y2Ba状态更新gydF4y2Ba组件由一个单项组成(“你多久发布一次公开更新——facebook状态、推特、Instagram上传等等”)，采用李克特式7分制，原始得分表示状态更新得分。第三,gydF4y2Baphone-checking行为gydF4y2Ba组件由3个评估相关行为的项目组成，响应选项锚定在李克特式5分制量表上。手机查看行为得分为3个手机查看行为项的平均值。为了计算整体MTE得分，我们计算了社交媒体使用、状态更新和手机查看行为的z得分，然后用z得分的平均值作为个人的总体得分，得分越高表明参与度越高。内部一致性可接受(Cronbach alpha=.71)。gydF4y2Ba

患者健康问卷-9gydF4y2Ba

病人健康问卷-9 [gydF4y2Ba21gydF4y2Ba]是一种自我报告的测量方法，使用4点李克特型量表，以0 (gydF4y2Ba一点也不gydF4y2Ba)及3gydF4y2Ba(几乎所有的时间gydF4y2Ba)．PHQ-9总分是通过项目相加计算出来的，得分越高，抑郁症严重程度越高。PHQ-9在类似的精神病人群中表现出强烈的心理测量特性[gydF4y2Ba22gydF4y2Ba］．在这个样本中，内部一致性很好(Cronbach alpha=.86)。gydF4y2Ba

广泛性焦虑障碍量表7项gydF4y2Ba

广泛性焦虑障碍量表第7项(GAD-7) [gydF4y2Ba23gydF4y2Ba]是一份自我报告的问卷，评估过去两周内广泛性焦虑障碍的症状(0分，完全没有，到3分，几乎每天都有)，得分越高表明焦虑严重程度越高。GAD-7已被验证为精神病院一般焦虑症状的测量方法[gydF4y2Ba23gydF4y2Ba-gydF4y2Ba26gydF4y2Ba］．在这个样本中，内部一致性很好(alpha=.88)。gydF4y2Ba

临床全球改善量表gydF4y2Ba

全球临床改善量表[gydF4y2Ba27gydF4y2Ba是评估患者与基线状态相比感知改善(或缺乏改善)的单一项目。在这项研究中，患者在出院时用7分制对自己的改善进行评分，从1，改善很多，到7，非常差。患者评分与提供者评分适度相关(内部相关系数=.65)，且具有相当的效度[gydF4y2Ba28gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

过程gydF4y2Ba

作为PHP常规临床护理的一部分，患者完成了症状和功能的自我报告测量。患者数据最初是由他们的治疗提供者用于治疗计划和进展监测。患者数据也用于项目评估和质量保证工作。目前对智能手机使用的测量被包括在PHP正在进行的治疗开发和评估工作中，因此不需要知情同意。使用REDCap(研究电子数据采集)进行测量，这是一种安全的基于web的应用程序，旨在支持研究的数据收集[gydF4y2Ba29gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

我们从PHP中获得了一个未识别的数据集，当地机构审查委员会认为这项研究是免税的。在该数据集中，10.9%的参与者由于以下原因未能完成出院评估:他们住院(n=17)，他们意外地在出院当天没有参加项目(n=14)，或工作人员无法安排评估(n=4)。gydF4y2Ba

应用程序标准化和分类gydF4y2Ba

我们遵循了前面描述的类似程序[gydF4y2Ba17gydF4y2Ba］．我们对每个心理健康应用程序的名称进行了标准化。例如，Headspace、head space和Headspace都被编码为同一个应用程序。然后，我们根据广告用途对最常报告的应用程序进行了分类。为此，1位作者(ALS)首先根据谷歌Play商店中的描述生成潜在类别。其次，ALS和CB讨论了潜在的类别，并就最终列表以及每个应用程序的分类达成了共识gydF4y2Ba多媒体附件2gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

数据分析策略gydF4y2Ba

我们计算了智能手机使用项目的描述性统计数据(频率，%)。为了便于与以前的研究进行比较，我们提出了Torous等人使用的按年龄组分层的反应(见gydF4y2Ba表2gydF4y2Ba) [gydF4y2Ba5gydF4y2Ba］．我们探讨了人口统计学特征(年龄、性别、教育程度和种族)和临床特征(基线抑郁和焦虑症状严重程度、初级诊断[双相情感障碍、重度抑郁症、焦虑和精神病]和治疗反应[报告1，非常好，或2，与其他反应相比有很大改善])是否与智能手机使用调查和MTE的反应相关。为了简化结果的解释，我们将教育变量从5个回答选项转换为一个二分变量(4年或以上大学学位vs无大学学位)。由于所支持的个别种族类别数目较少，我们采用了参加者的回答(是/否)gydF4y2Ba白色gydF4y2Ba种族范畴来考察种族。gydF4y2Ba

我们以6个使用频率水平为因变量(从不、很少、有时、经常、经常和非常经常)，以人口统计学和临床变量为预测变量，进行了多个有序逻辑回归分析。所给出的所有比值比表示预测因子对保持模型常量中所有其他预测因子变量的因变量的影响。对于这些模型，我们使用SPSS中的平行线测试来测试比例几率的假设(所有水平的系数都是相等的)，我们在下面报告是否在任何模型中违反了这一假设。gydF4y2Ba

我们以兴趣和意愿使用应用程序监测心理健康作为因变量(是/否)，以人口统计学和临床变量作为预测变量，进行了多重logistic回归。最后，我们进行了多元线性回归分析，以检验患者手机上心理健康应用程序数量和MTE分量表的人口统计学和临床预测因素。gydF4y2Ba

结果gydF4y2Ba

目标1:一般智能手机应用和社交媒体使用gydF4y2Ba

几乎所有患者报告拥有智能手机(n=315/322, 98%): iPhone (n=250/322, 77.7%)和Android (n=65/322, 20.2%)。最常用的应用类型是短信、电子邮件和社交媒体gydF4y2Ba表2gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba多媒体gydF4y2Ba给出了MTE量表的结果。患者最常使用Facebook，其次是Instagram、Snapchat和Twitter。gydF4y2Ba

人口学和临床联系gydF4y2Ba

总的来说，预测应用程序使用频率的模型中有3个违反了比例概率的假设:日历应用程序(gydF4y2BaχgydF4y2Ba^2gydF4y2Ba_40gydF4y2Ba68.8;gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.003)，游戏(gydF4y2BaχgydF4y2Ba^2gydF4y2Ba_40gydF4y2Ba= 91.4;gydF4y2BaPgydF4y2Ba<.001)，以及健康和心理健康应用程序(gydF4y2BaχgydF4y2Ba^2gydF4y2Ba_40gydF4y2Ba= 56.9;gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .04点)。因此，在解释这些特定应用程序的使用效果时要谨慎。正如预期的那样，年龄越大，使用大多数应用程序的频率越低:短信(OR 0.97, 95% CI 0.95-0.98;gydF4y2BaPgydF4y2Ba<.001)，电话/视频(OR 0.97, 95% CI 0.95-0.98;gydF4y2BaPgydF4y2Ba<.001)，社交媒体(OR 0.95, 95% CI 0.93-0.97;gydF4y2BaPgydF4y2Ba<.001)，娱乐(OR 0.96, 95% CI 0.94-0.98;gydF4y2BaPgydF4y2Ba<.001)，游戏(OR 0.98, 95% CI 0.96-1.00;gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .04点)。gydF4y2Ba

性别也预测了几种类型的应用程序的使用，女性报告更频繁地使用社交媒体(OR 1.92, 95% CI 1.21-3.05;gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.006)和身心健康应用程序(OR 1.67, 95% CI 1.05-2.64;gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.03)，但使用娱乐应用的频率较低(OR 0.49, 95% CI 0.31-0.76;gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.002)。受教育程度较低的人使用电子邮件的频率较低(OR 0.36, 95% CI 0.21-0.60;gydF4y2BaPgydF4y2Ba<.001)，日历(OR 0.46, 95% CI 0.29-0.76;gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.002)，娱乐(OR 0.59, 95% CI 0.36-0.95;gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 03)应用程序。最后，有色人种参与者报告社交媒体使用频率较低(OR 0.28, 95% CI 0.12-0.65;gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .003)。gydF4y2Ba

关于临床特征，缺乏MDD的初步诊断与较少使用电话/视频通信相关(OR 0.29, 95% CI 0.10-0.82;gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .02点)。初步诊断也与娱乐应用程序的使用有关，因此未被诊断为MDD的个体(OR 0.29, 95% CI 0.10-0.80;gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.02)，双相情感障碍(OR 0.29, 95% CI 0.10-0.83;gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.02)，或焦虑障碍(or 0.21, 95% CI 0.06-0.66;gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.008)的人使用娱乐应用程序的频率低于患有这些疾病的人。其他临床变量(症状严重程度和治疗应答者)均与应用程序使用频率无关。gydF4y2Ba

表3gydF4y2Ba提出了从人口学和临床特征预测MTE分量表的回归模型。更频繁地使用社交媒体被预测为年龄较小，女性性别，白人种族，以及没有精神障碍的初步诊断(所有gydF4y2BaPgydF4y2Ba< . 05)。越频繁查看手机的人年龄越小，焦虑程度越严重。更频繁的状态更新的唯一重要预测因素是双相情感障碍的初步诊断。gydF4y2Ba

目标2:对心理健康应用程序的兴趣和使用gydF4y2Ba

大多数参与者报告说，他们希望(n= 238,74%)和愿意(n= 262,81%)使用应用程序来监测他们的心理健康。教育程度是两种兴趣的唯一预测因素(beta=−。69年,SE =。31;gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .02点;OR 0.50, 95% CI 0.28-0.91)和意愿(beta=−。73, se .34;gydF4y2BaPgydF4y2Ba＝.03.,OR 0.48, 95% CI 0.25-0.94) to use a smartphone app to monitor a mental health condition. The more educated group had higher rates of interest and willingness (79% and 85%, respectively) than the less educated group (67% and 77%, respectively).

感知一般智能手机应用程序对心理健康的帮助。gydF4y2Ba图1gydF4y2Ba显示了认为每个应用程序有帮助和没有帮助的参与者的百分比。最常被认为有利于心理健康的应用程序是短信(47%)和日历(43%)。除了社交媒体(63%)，很少有参与者认为任何应用程序对他们的心理健康有害。gydF4y2Ba

‎gydF4y2Ba 查看此图gydF4y2Ba

目前心理健康应用程序的使用情况gydF4y2Ba

大约一半的患者(139/ 315,44%)报告说，他们目前在手机上至少安装了一个心理健康应用程序。没有任何人口统计学或临床特征能显著预测心理健康应用程序的下载数量(gydF4y2BaPgydF4y2Ba>。08)。参与者选择他们的心理健康应用程序的主要目的是冥想/正念(71%)，情绪跟踪(10%)，治疗技巧(4%)和其他(15%)。最常见的应用是Headspace (n=46)、Calm (n=21)和Insight Timer (n=11;看到gydF4y2Ba多媒体附件2gydF4y2Ba)．这3个应用程序都被编码为促进正念/冥想的练习。据报道，其他50多个应用程序只有1到2名参与者使用。大约一半的参与者(154/322,48%)认为健康和心理健康应用程序有助于他们的心理健康。gydF4y2Ba

讨论gydF4y2Ba

目标1:一般智能手机应用和社交媒体使用gydF4y2Ba

最常用的应用类型是短信、电子邮件和社交媒体。正如预期的那样，与之前的研究一致，年轻人在大多数类型的应用程序中使用智能手机的频率更高。gydF4y2Ba4gydF4y2Ba,gydF4y2Ba9gydF4y2Ba,gydF4y2Ba10gydF4y2Ba,gydF4y2Ba12gydF4y2Ba］．教育还预测了某些类型应用程序的使用频率，特别是电子邮件、日历和娱乐应用程序。基线抑郁和焦虑严重程度与智能手机使用无关，治疗效果也无关。gydF4y2Ba

在社交媒体行为方面，Facebook是最常用的社交媒体应用，其次是Instagram、Snapchat和Twitter。这种模式与之前在类似样本中的研究密切一致[gydF4y2Ba4gydF4y2Ba,gydF4y2Ba9gydF4y2Ba,gydF4y2Ba11gydF4y2Ba,gydF4y2Ba12gydF4y2Ba］．大多数患者报告至少每小时查看一次手机，但很少发帖，这可能表明我们的样本可能主要是被动地使用社交媒体，可能将其作为社交比较的平台，而不是社交联系或支持的平台。gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba,gydF4y2Ba31gydF4y2Ba］．据报道，男性和有色人种使用社交媒体的频率较低。年轻人和焦虑程度更高的人更频繁地查看手机，双相情感障碍患者相对于其他主要诊断的人更频繁地发布状态。gydF4y2Ba

目标2:对心理健康应用程序的兴趣和使用gydF4y2Ba

大多数患者表示有兴趣(74%)和愿意(81%)使用智能手机应用程序来监测他们的心理健康。总体而言，兴趣和意愿的比率略高于在精神科门诊就诊的个人所报告的比率[gydF4y2Ba5gydF4y2Ba］．在这项研究中，67%的患者表示有兴趣每天使用移动应用程序来跟踪他们的身体状况(而不是精神健康)[gydF4y2Ba5gydF4y2Ba］．尽管兴趣和意愿在不同的教育水平上都很高，但教育水平越高的人表现出更大的兴趣和意愿。这一发现对开发智能手机干预措施的研究具有启示意义;研究人员在开发和宣传此类干预措施时应注意教育背景。具体而言，尽管技术驱动的干预措施有可能减少心理健康治疗的障碍，但它们也可能无意中进一步扩大现有的获取方面的差距。未来的研究应研究是否需要具体的努力来鼓励/协助教育水平较低的个人使用智能手机应用程序干预心理健康。gydF4y2Ba

与对心理健康应用感兴趣的高比例相比，只有44%的患者报告目前在智能手机上下载了心理健康应用。这一比例高于最近一项对焦虑和抑郁患者进行的智能手机治疗研究(26%)[gydF4y2Ba17gydF4y2Ba]以及另一项针对精神科门诊病人的研究(10%)[gydF4y2Ba32gydF4y2Ba］．目前在手机上下载心理健康应用程序的参与者报告说，他们主要使用这些应用程序进行正念或冥想(71%)，其次是情绪跟踪(10%)。自我报告应用程序的使用反映了最常报告的心理健康应用程序的编码目的。具体来说，排名前三的应用程序(Headspace、Calm和Insight Timer)都是为了促进正念/冥想的练习而设计的。gydF4y2Ba

参与者同意使用一般的智能手机应用程序来支持他们的心理健康。具体来说，参与者认为医疗保健、日历和短信应用程序对他们的心理健康最有帮助，而大多数参与者认为社交媒体应用程序对他们的心理健康有负面影响。然而，在这项研究中，使用社交媒体的频率与症状严重程度或治疗反应无关。尽管如此，患者的主观报告认为社交媒体损害了他们的心理健康，这与之前的研究结果形成了对比，在之前的研究中，重度精神障碍患者支持使用社交媒体进行与积极心理健康相关的活动，比如分享自己的事情，感觉不那么孤独[gydF4y2Ba9gydF4y2Ba］．最近的一项系统综述表明，不同的社交媒体使用模式可能对心理健康产生不同的影响。gydF4y2Ba33gydF4y2Ba］．通过社交媒体获得社会联系和支持的体验与积极的心理健康结果相关，而社会比较和反思的体验与消极的心理健康结果相关。我们样本中的个体可能更倾向于沉思式的反应风格，更有可能通过社交媒体进行社交比较，从而感知到社交媒体对他们心理健康的负面影响[gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba-gydF4y2Ba31gydF4y2Ba］．个人和社会对社交媒体的看法可能也在迅速演变，因为个人不再发现这些应用程序，而是试图弄清楚是否/如何长期使用它们。考虑到智能手机成瘾的可能性和对内化症状的负面影响，这一领域的未来研究应仔细考虑智能手机干预的积极和消极临床影响。gydF4y2Ba

总之，人们对心理健康应用程序的高度兴趣和感知益处，但目前的使用程度并不高，这意味着潜在的未被满足的治疗机会。这些发现支持了开发和验证支持心理健康的应用程序的持续努力。日历和短信应用的自然使用表明，利用这类功能的心理健康护理应用在这类人群中可能特别可行和可接受。这些发现也支持开发方法，帮助个人识别现有的基于证据的精神卫生保健应用程序，这些应用程序可能有益于他们。就像将适当的治疗或药物匹配给正确的人是一个个性化的决定一样，人们正在努力支持围绕心理健康应用程序的知情决策，并帮助临床医生和消费者识别安全、有效、吸引人且可互操作的应用程序[gydF4y2Ba34gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

虽然这不是本研究的重点，但我们的一些发现为利用手机使用行为(如社交媒体帖子的数量、拨打的电话数量和全球定位系统定位)检测精神疾病表型、恶化或复发提供了支持。具体来说，我们发现双相情感障碍的诊断预示着更频繁的社交媒体状态更新，焦虑严重程度预示着更频繁的手机查看行为。这些影响反映了最近的研究，这些研究旨在通过被动获取智能手机行为指标来识别个性化的、客观的复发标记。gydF4y2Ba35gydF4y2Ba-gydF4y2Ba36gydF4y2Ba］．对于临床医生和患者来说，将这些客观指标作为复发管理的一部分可能是有帮助的。个人监控某些手机使用行为变得很容易。例如，苹果iPhone用户可以通过设置中的屏幕时间功能来监控他们的手机使用情况(例如，消息数量)，而安卓用户可以使用质量时间等应用程序来达到同样的目的。这种监测可能最终为一些患者提供显著的临床益处，特别是如果开发出共享数据和提醒临床医生的保密方法。gydF4y2Ba

优势与局限gydF4y2Ba

所有参加精神病院项目的患者都完成了这些措施。因此，我们的结果可能会推广到其他急性精神病人群，而不仅仅是选择完成智能手机使用调查的个人。然而，这些结果必须在医院的人口构成的背景下进行解释，这通常是受过良好教育的，缺乏种族多样性。此外，尽管智能手机的高拥有率表明这个样本特别适合用于调查智能手机的使用情况(即，没有智能手机的人不可能回答我们提出的大部分问题)，但它也表明，我们的发现可能无法推广到其他拥有率较低的环境中。因此，这些关于使用移动健康应用程序的频率和兴趣的结果应该在我们拥有智能手机的个人样本的背景下解释，而不是从一般的精神疾病患者人群中解释。此外，由于需要最小化参与者负担，我们无法评估所有潜在的相关变量。例如，评估数据计划的类型以及这些计划如何影响应用程序的使用会很有帮助。最后，我们无法独立验证智能手机的使用情况，未来的研究应该包括客观评估。gydF4y2Ba

结论gydF4y2Ba

精神疾病患者越来越多地使用智能手机，并对支持心理健康的应用程序感兴趣。然而，如今心理健康应用程序的使用率较低，这表明将正在进行的数字心理健康研究转化为患者可以轻松访问的现实世界工具存在挑战。这项研究表明，在智能手机用户中，使用智能手机应用程序来改善心理健康的兴趣很高。许多与心理健康无关的应用程序(如日历和短信)被认为对心理健康有益，而社交媒体应用程序则被认为对心理健康有害。有可能优化非精神健康特定的应用程序，以更好地支持精神疾病患者的需求，并设计一波新的精神健康应用程序，以满足这一人群的需求和他们在日常生活中使用这些设备的方式。gydF4y2Ba