Validation of an mHealth App for Depression Screening and Monitoring (Psychologist in a Pocket): Correlational Study and Concurrence Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile health (mHealth) is a fast-growing professional sector. As of 2016, there were more than 259,000 mHealth apps available internationally. Although mHealth apps are growing in acceptance, relatively little attention and limited efforts have been invested to establish their scientific integrity through statistical validation. This paper presents the external validation of Psychologist in a Pocket (PiaP), an Android-based mental mHealth app which supports traditional approaches in depression screening and monitoring through the analysis of electronic text inputs in communication apps. OBJECTIVE: The main objectives of the study were (1) to externally validate the construct of the depression lexicon of PiaP with standardized psychological paper-and-pencil tools and (2) to determine the comparability of PiaP, a new depression measure, with a psychological gold standard in identifying depression. METHODS: College participants downloaded PiaP for a 2-week administration. Afterward, they were asked to complete 4 psychological depression instruments. Furthermore, 1-week and 2-week PiaP total scores (PTS) were correlated with (1) Beck Depression Index (BDI)-II and Center for Epidemiological Studies-Depression (CES-D) Scale for congruent construct validation, (2) Affect Balance Scale (ABS)-Negative Affect for convergent construct validation, and (3) Satisfaction With Life Scale (SWLS) and ABS-Positive Affect for divergent construct validation. In addition, concordance analysis between PiaP and BDI-II was performed. RESULTS: On the basis of the Pearson product-moment correlation, significant positive correlations exist between (1) 1-week PTS and CES-D Scale, (2) 2-week PTS and BDI-II, and (3) PiaP 2-week PTS and SWLS. Concordance analysis (Bland-Altman plot and analysis) suggested that PiaP's approach to depression screening is comparable with the gold standard (BDI-II). CONCLUSIONS: The evaluation of mental health has historically relied on subjective measurements. With the integration of novel approaches using mobile technology (and, by extension, mHealth apps) in mental health care, the validation process becomes more compelling to ensure their accuracy and credibility. This study suggests that PiaP's approach to depression screening by analyzing electronic data is comparable with traditional and well-established depression instruments and can be used to augment the process of measuring depression symptoms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».