Smartphone-data avslöjar mönster av psykopatologi | Carla Cantor, Medscape Information om rörlighet, telefonanvändning, sömn- och vakenmönster och andra passiva data som samlas in av smartphones är förknippad med beteendemarkörer kopplade till flera former av psykopatologi, inklusive allmän psykisk hälsobörda, visar ny forskning. I en stor observationsstudie av samhällsbaserade vuxna fann forskare att smartphonesensorer som mäter dagliga aktiviteter fångade distinkta beteendesignaturer som kan hjälpa till att identifiera när psykiska symtom förvärras. Resultaten bidrar till en växande mängd arbete med digital fenotypning, som analyserar passiva data som samlats in av smartphones och wearables för att identifiera beteendemönster i realtid. Även om de inte är redo för kliniken, säger forskarna att den nya analysen tyder på ett antal potentiella tillämpningar för smartphone-avkänning, som skulle kunna användas tillsammans med klinikerrankade och självrapporterade mått, vilket ger insikt i patienternas levda upplevelse och en möjlighet till snabb intervention. "Den här studien hjälper oss att förstå bredden av psykopatologi som smartphonesensorer kan upptäcka och hur specifika dessa markörer är för olika former av psykisk sjukdom", säger huvudförfattaren Whitney R. Ringwald, PhD, biträdande professor och Starke Hathaway Endowed Chair i klinisk psykologi vid University of Minnesota, Minneapolis, till Medscape Medical News. "Det erbjuder ett sätt att bedöma psykologisk funktion i det dagliga livet och övervaka psykiska symtom mer kontinuerligt, särskilt utanför kliniken", tillade hon. Studien publicerades online den 3 juli i JAMA Network Open. Koppla data till symtom Fram tills nu har beteendestudier som använder smartphonedata vanligtvis varit små och fokuserat på en enda störning som depression eller schizofreni. Men det tillvägagångssättet kan förbise hur symtomen interagerar och överlappar över diagnostiska gränser, säger forskarna. För att få en mer fullständig bild använde Ringwald och hans kollegor psykopatologins hierarkiska taxonomi, ett ramverk som organiserar psykiska symtom i transdiagnostiska domäner. Dessa inkluderar internalisering, avskildhet, somatoform, antagonism, disinhibition och tankestörning. "Ett av de viktigaste bidragen med studien är att tidigare forskning bara har tittat på ett fåtal DSM-störningar [diagnostic and statistical manual of mental disorders]", säger Ringwald. "Vi tog ett bredare perspektiv genom att mäta symtomdimensioner som spänner över de flesta former av psykopatologi och använde ett mycket större urval." I tvärsnittsstudien ingick 557 vuxna (83 % kvinnor, medelålder 30,7 år, 81 % vita individer). Deltagarna fyllde i en baslinjeundersökning om psykisk hälsa, som utredarna använde för att beräkna ett generellt mått på den totala psykiatriska symtombördan, en så kallad p-faktor. De genomgick sedan 15 dagars smartphone-baserad övervakning. Deras personliga enheter samlade in data via GPS (Global Positioning System), accelerometer, skärmanvändning, samtalsloggar och batterimätningar. Forskarna extraherade 27 beteendemarkörer från datan, såsom tid som spenderas hemma (från GPS-data) och sömnlängd (från accelerometerdata). De mappade sedan dessa markörer till deltagarnas poäng över psykopatologiska domäner och mätte styrkan i sambandet med koefficienten för multipel korrelation (R) mellan var och en av de sex domänerna och de 27 markörerna. Identifiera mönster Avlossning (R, 0,42; 95 % KI, 0,29-0,54) och somatoforma (R, 0,41; 95 % KI, 0,30-0,53) symtom visade de starkaste sambanden. Hög avskildhet var kopplad till sådana beteendemarkörer som minskade promenader, mer tid hemma och färre besökta platser. Somatoforma symtom, som ofta förbises i studier av mobilavkänning, var på liknande sätt kopplade till låg fysisk aktivitet. Andra samband inkluderade låg batteriladdning hos individer med hög disinhibition - vilket forskare menar kan återspegla planeringsbrister - och färre, kortare telefonsamtal bland dem med förhöjd antagonism. Internaliserande symtom hade mer subtila kopplingar, inklusive kortare, mer frekventa skärminteraktioner. Forskarna korrelerade också beteendemönster med deltagarnas p-faktor vid baslinjen. De med högre p-faktorpoäng vid baslinjen var mer benägna att ha sensordata som avslöjade minskad rörlighet (standardiserad β, -0,22; 95 % KI, -0,32 till -0,12), senare sängtider (standardiserad β, 0,25; 95 % KI, 0,11-0,38), mer tid hemma (standardiserad β, 0,23; 95 % KI, 0,14-0,32) och lägre telefonbatterinivåer (standardiserad β, -0,16; 95 % KI, -0,30 till -0,01). Dessa mönster, menar författarna, kan återspegla gemensamma försämringar i motivation, planering eller kognitiv kontroll över flera former av psykisk sjukdom. Om de valideras kan sådana beteendeindikatorer hjälpa kliniker att känna igen när symtomen eskalerar, även i avsaknad av en tydlig diagnostisk etikett. Digital fenotypning: Ett annat kliniskt verktyg? Även om de inte är redo för klinisk användning pekar resultaten på flera lovande tillämpningar. Om smartphone-avkänning integreras i vården kan det hjälpa vårdgivare att passivt spåra symtom som kan tyda på återfall, vilket gör det möjligt för läkare att leverera snabba insatser baserat på verkligt beteende. Detta kan vara särskilt värdefullt för patienter som kämpar med att rapportera förändringar eller har begränsad tillgång till vård, säger forskarna. "Det är inte en ersättning för klinisk vård, utan ett potentiellt komplement som ger oss en rikare bild", säger Ringwald. Hon noterade att digital fenotypning så småningom kan stödja just-in-time-interventioner – till exempel genom att föranleda en kort terapeutisk strategi när en person visar tecken på beteendemässig tillbakadragenhet eller störning. Ringwald betonade att viktiga steg återstår innan tekniken är redo att implementeras. – Det här är fortfarande forskning i ett tidigt skede, säger hon. – Vi behöver större och mer varierade prover, bättre sensorkalibrering och strategier för att tolka data på individnivå innan vi kan integrera detta i vården. Löften och försiktighetsåtgärder I en medföljande ledare beskrev Christian A. Webb, PhD, och Hadar Fisher, PhD, båda vid Harvard Medical School i Boston, studien som "ett viktigt bidrag till det växande området digital fenotypning". Forskningen "visar det potentiella värdet av detta tillvägagångssätt, genom att koppla vardagliga beteenden till transdiagnostiska symtomdimensioner", skrev de. De varnade dock för att beteendedata inte bör övertolkas. "Digitala beteendedata är just det – beteendemässiga. De är grova ställföreträdare för inre mentala tillstånd, inte direkta avläsningar av humör eller tanke", skrev författarna. En och samma signal kan ha olika betydelser beroende på sammanhanget. "Samma signal kan återspegla intensiv fysisk aktivitet, rädsla eller upphetsning." För att vara kliniskt användbar, tillade de, måste tekniken vara exakt, skalbar och etiskt implementerad. Läs mer: