Tracking and Predicting Depressive Symptoms of Adolescents Using Smartphone-Based Self-Reports, Parental Evaluations, and Passive Phone Sensor Data: Development and Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Depression carries significant financial, medical, and emotional burden on modern society. Various proof-of-concept studies have highlighted how apps can link dynamic mental health status changes to fluctuations in smartphone usage in adult patients with major depressive disorder (MDD). However, the use of such apps to monitor adolescents remains a challenge. OBJECTIVE: This study aimed to investigate whether smartphone apps are useful in evaluating and monitoring depression symptoms in a clinically depressed adolescent population compared with the following gold-standard clinical psychometric instruments: Patient Health Questionnaire (PHQ-9), Hamilton Rating Scale for Depression (HAM-D), and Hamilton Anxiety Rating Scale (HAM-A). METHODS: We recruited 13 families with adolescent patients diagnosed with MDD with or without comorbid anxiety disorder. Over an 8-week period, daily self-reported moods and smartphone sensor data were collected by using the Smartphone- and OnLine usage-based eValuation for Depression (SOLVD) app. The evaluations from teens' parents were also collected. Baseline depression and anxiety symptoms were measured biweekly using PHQ-9, HAM-D, and HAM-A. RESULTS: We observed a significant correlation between the self-evaluated mood averaged over a 2-week period and the biweekly psychometric scores from PHQ-9, HAM-D, and HAM-A (0.45≤|r|≤0.63; P=.009, P=.01, and P=.003, respectively). The daily steps taken, SMS frequency, and average call duration were also highly correlated with clinical scores (0.44≤|r|≤0.72; all P<.05). By combining self-evaluations and smartphone sensor data of the teens, we could predict the PHQ-9 score with an accuracy of 88% (23.77/27). When adding the evaluations from the teens' parents, the prediction accuracy was further increased to 90% (24.35/27). CONCLUSIONS: Smartphone apps such as SOLVD represent a useful way to monitor depressive symptoms in clinically depressed adolescents, and these apps correlate well with current gold-standard psychometric instruments. This is a first study of its kind that was conducted on the adolescent population, and it included inputs from both teens and their parents as observers. The results are preliminary because of the small sample size, and we plan to expand the study to a larger population.
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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 ».