Characteristics of Neuropsychiatric Mobile Health Trials: Cross-Sectional Analysis of Studies Registered on ClinicalTrials.gov
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The development of mobile health (mHealth) technologies is progressing at a faster pace than that of the science to evaluate their validity and efficacy. Under the International Committee of Journal Medical Editors (ICMJE) guidelines, clinical trials that prospectively assign people to interventions should be registered with a database before the initiation of the study. OBJECTIVE: The aim of this study was to better understand the smartphone mHealth trials for high-burden neuropsychiatric conditions registered on ClinicalTrials.gov through November 2018, including the number, types, and characteristics of the studies being conducted; the frequency and timing of any outcome changes; and the reporting of results. METHODS: We conducted a systematic search of ClinicalTrials.gov for the top 10 most disabling neuropsychiatric conditions and prespecified terms related to mHealth. According to the 2016 World Health Organization Global Burden of Disease Study, the top 10 most disabling neuropsychiatric conditions are (1) stroke, (2) migraine, (3) major depressive disorder, (4) Alzheimer disease and other dementias, (5) anxiety disorders, (6) alcohol use disorders, (7) opioid use disorders, (8) epilepsy, (9) schizophrenia, and (10) other mental and substance use disorders. There were no date, location, or status restrictions. RESULTS: Our search identified 135 studies. A total of 28.9% (39/135) of studies evaluated interventions for major depressive disorder, 14.1% (19/135) of studies evaluated interventions for alcohol use disorders, 12.6% (17/135) of studies evaluated interventions for stroke, 11.1% (15/135) of studies evaluated interventions for schizophrenia, 8.1% (11/135) of studies evaluated interventions for anxiety disorders, 8.1% (11/135) of studies evaluated interventions for other mental and substance use disorders, 7.4% (10/135) of studies evaluated interventions for opioid use disorders, 3.7% (5/135) of studies evaluated interventions for Alzheimer disease or other dementias, 3.0% (4/135) of studies evaluated interventions for epilepsy, and 3.0% (4/135) of studies evaluated interventions for migraine. The studies were first registered in 2008; more than half of the studies were registered from 2016 to 2018. A total of 18.5% (25/135) of trials had results reported in some publicly accessible location. Across all the studies, the mean estimated enrollment (reported by the study) was 1078, although the median was only 100. In addition, across all the studies, the actual reported enrollment was lower, with a mean of 249 and a median of 80. Only about a quarter of the studies (35/135, 25.9%) were funded by the National Institutes of Health. CONCLUSIONS: Despite the increasing use of health-based technologies, this analysis of ClinicalTrials.gov suggests that only a few apps for high-burden neuropsychiatric conditions are being clinically evaluated in trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,052 | 0,191 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».