Los datos de los smartphones revelan patrones de psicopatología | Carla Cantor, Medscape La información sobre movilidad, uso del teléfono, patrones de sueño-vigilia y otros datos pasivos recopilados por los smartphones está asociada con marcadores de comportamiento vinculados a múltiples formas de psicopatología, incluida la carga general de salud mental, mostró una nueva investigación. En un gran estudio observacional de adultos de base comunitaria, los investigadores encontraron que los sensores de smartphones que miden actividades diarias capturaron firmas de comportamiento distintas que pueden ayudar a identificar cuándo los síntomas de salud mental están empeorando. Los hallazgos se suman a un creciente cuerpo de trabajo sobre el fenotipado digital, que analiza datos pasivos recopilados por smartphones y dispositivos portátiles para identificar patrones de comportamiento en tiempo real. Aunque aún no están listos para la clínica, los investigadores dijeron que el nuevo análisis sugiere una serie de aplicaciones potenciales para la detección a través de smartphones, que podrían usarse junto con medidas evaluadas por clínicos y autoinformadas, ofreciendo una visión momento a momento de la experiencia vivida de los pacientes y una oportunidad para una intervención oportuna. "Este estudio nos ayuda a entender la amplitud de la psicopatología que los sensores de smartphones pueden detectar y cuán específicos son esos marcadores para diferentes formas de enfermedad mental", dijo la autora principal Whitney R. Ringwald, PhD, profesora asistente y titular de la Cátedra Starke Hathaway en Psicología Clínica en la Universidad de Minnesota, Minneapolis, a Medscape Medical News. "Ofrece una forma de evaluar el funcionamiento psicológico en la vida diaria y monitorear los síntomas de salud mental de manera más continua, especialmente fuera del entorno clínico", agregó. El estudio fue publicado en línea el 3 de julio en JAMA Network Open. Vinculando datos a síntomas Hasta ahora, los estudios de comportamiento que utilizan datos de smartphones eran típicamente pequeños y se centraban en un solo trastorno como la depresión o la esquizofrenia. Pero ese enfoque puede pasar por alto cómo los síntomas interactúan y se superponen a través de las fronteras diagnósticas, dijeron los investigadores. Para capturar una imagen más completa, Ringwald y sus colegas utilizaron la taxonomía jerárquica de la psicopatología, un marco que organiza los síntomas de salud mental en dominios transdiagnósticos. Estos incluyen internalización, desapego, somatoforme, antagonismo, desinhibición y trastorno del pensamiento. "Una de las principales contribuciones del estudio es que investigaciones anteriores solo han examinado unos pocos trastornos del DSM [manual diagnóstico y estadístico de los trastornos mentales]", dijo Ringwald. "Adoptamos una visión más amplia al medir dimensiones de síntomas que abarcan la mayoría de las formas de psicopatología y utilizamos una muestra mucho más grande". El estudio transversal inscribió a 557 adultos (83% mujeres; edad media, 30.7 años; 81% individuos blancos). Los participantes completaron una encuesta de salud mental inicial, que los investigadores utilizaron para calcular una medida general de la carga de síntomas psiquiátricos, llamada p-factor. Luego, se sometieron a 15 días de monitoreo basado en smartphones. Sus dispositivos personales recopilaron datos a través del sistema de posicionamiento global (GPS), acelerómetro, uso de pantalla, registros de llamadas y métricas de batería. Los investigadores extrajeron 27 marcadores de comportamiento de los datos, como el tiempo pasado en casa (a partir de datos de GPS) y la duración del sueño (a partir de datos del acelerómetro). Luego, mapearon estos marcadores a las puntuaciones de los participantes en los dominios de psicopatología, midiendo la fuerza de la asociación mediante el coeficiente de correlación múltiple (R) entre cada uno de los seis dominios y los 27 marcadores. Identificando patrones Los síntomas de desapego (R, 0.42; IC del 95%, 0.29-0.54) y somatoforme (R, 0.41; IC del 95%, 0.30-0.53) mostraron las asociaciones más fuertes. Un alto desapego estaba vinculado a marcadores de comportamiento como la reducción de la caminata, más tiempo en casa y menos lugares visitados. Los síntomas somatoformes, que a menudo se pasan por alto en los estudios de detección móvil, también estaban relacionados con una baja actividad física. Otras asociaciones incluyeron una baja carga de batería en individuos con alta desinhibición —que los investigadores sugieren que puede reflejar déficits de planificación— y menos llamadas telefónicas, más cortas, entre aquellos con un elevado antagonismo. Los síntomas de internalización tenían vínculos más sutiles, incluyendo interacciones de pantalla más breves y frecuentes. Los investigadores también correlacionaron patrones de comportamiento con el p-factor inicial de los participantes. Aquellos con puntuaciones más altas en el p-factor inicial eran más propensos a tener datos de sensores que revelaban movilidad reducida (β estandarizado, -0.22; IC del 95%, -0.32 a -0.12), horarios de dormir más tardíos (β estandarizado, 0.25; IC del 95%, 0.11-0.38), más tiempo pasado en casa (β estandarizado, 0.23; IC del 95%, 0.14-0.32) y niveles de batería del teléfono más bajos (β estandarizado, -0.16; IC del 95%, -0.30 a -0.01). Estos patrones, sugieren los autores, pueden reflejar déficits compartidos en motivación, planificación o control cognitivo a través de múltiples formas de enfermedad mental. Si se validan, tales indicadores de comportamiento podrían ayudar a los clínicos a reconocer cuándo los síntomas están escalando, incluso en ausencia de una etiqueta diagnóstica clara. Fenotipado digital: ¿Otra herramienta clínica? Aunque no están listos para su uso clínico, los hallazgos apuntan a varias aplicaciones prometedoras. Si se integran en la atención, la detección a través de smartphones podría ayudar a los proveedores a rastrear pasivamente síntomas que podrían indicar una recaída, permitiendo a los clínicos ofrecer intervenciones oportunas basadas en el comportamiento del mundo real. Esto podría ser especialmente valioso para los pacientes que tienen dificultades para informar cambios o que tienen acceso limitado a la atención, dijeron los investigadores. "No es un reemplazo para la atención clínica, sino un complemento potencial que nos brinda una imagen más rica", dijo Ringwald. Ella señaló que el fenotipado digital podría eventualmente apoyar intervenciones just-in-time —por ejemplo, sugiriendo una breve estrategia terapéutica cuando una persona muestra signos de retirada o interrupción del comportamiento. Ringwald enfatizó que quedan pasos importantes antes de que la tecnología esté lista para ser implementada. "Esta sigue siendo una investigación en etapa temprana", dijo. "Necesitamos muestras más grandes y diversas, mejor calibración de sensores y estrategias para interpretar datos a nivel individual antes de que podamos integrar esto en la atención". Promesas y precauciones En un editorial adjunto, Christian A. Webb, PhD, y Hadar Fisher, PhD, ambos de la Escuela de Medicina de Harvard en Boston, describieron el estudio como "una contribución importante al creciente campo del fenotipado digital". La investigación "demuestra el valor potencial de este enfoque, vinculando comportamientos cotidianos a dimensiones de síntomas transdiagnósticos", escribieron. Sin embargo, advirtieron que los datos de comportamiento no deben ser sobreinterpretados. "Los datos de comportamiento digital son solo eso: comportamiento. Son proxies aproximados de estados mentales internos, no lecturas directas de estado de ánimo o pensamiento", escribieron los autores. Una sola señal podría tener diferentes significados dependiendo del contexto. "La misma señal podría reflejar actividad física intensa, miedo o emoción". Para ser clínicamente útil, añadieron, la tecnología debe ser precisa, escalable y implementada éticamente. Lee más: