Smartphone-Based Self-Reports of Depressive Symptoms Using the Remote Monitoring Application in Psychiatry (ReMAP): Interformat Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Smartphone-based symptom monitoring has gained increased attention in psychiatric research as a cost-efficient tool for prospective and ecologically valid assessments based on participants' self-reports. However, a meaningful interpretation of smartphone-based assessments requires knowledge about their psychometric properties, especially their validity. OBJECTIVE: The goal of this study is to systematically investigate the validity of smartphone-administered assessments of self-reported affective symptoms using the Remote Monitoring Application in Psychiatry (ReMAP). METHODS: The ReMAP app was distributed to 173 adult participants of ongoing, longitudinal psychiatric phenotyping studies, including healthy control participants, as well as patients with affective disorders and anxiety disorders; the mean age of the sample was 30.14 years (SD 11.92). The Beck Depression Inventory (BDI) and single-item mood and sleep information were assessed via the ReMAP app and validated with non-smartphone-based BDI scores and clinician-rated depression severity using the Hamilton Depression Rating Scale (HDRS). RESULTS: We found overall high comparability between smartphone-based and non-smartphone-based BDI scores (intraclass correlation coefficient=0.921; P<.001). Smartphone-based BDI scores further correlated with non-smartphone-based HDRS ratings of depression severity in a subsample (r=0.783; P<.001; n=51). Higher agreement between smartphone-based and non-smartphone-based assessments was found among affective disorder patients as compared to healthy controls and anxiety disorder patients. Highly comparable agreement between delivery formats was found across age and gender groups. Similarly, smartphone-based single-item self-ratings of mood correlated with BDI sum scores (r=-0.538; P<.001; n=168), while smartphone-based single-item sleep duration correlated with the sleep item of the BDI (r=-0.310; P<.001; n=166). CONCLUSIONS: These findings demonstrate that smartphone-based monitoring of depressive symptoms via the ReMAP app provides valid assessments of depressive symptomatology and, therefore, represents a useful tool for prospective digital phenotyping in affective disorder patients in clinical and research applications.
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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 ».