The Precision in Psychiatry (PIP) study: Testing an internet-based methodology for accelerating research in treatment prediction and personalisation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence-based treatments for depression exist but not all patients benefit from them. Efforts to develop predictive models that can assist clinicians in allocating treatments are ongoing, but there are major issues with acquiring the volume and breadth of data needed to train these models. We examined the feasibility, tolerability, patient characteristics, and data quality of a novel protocol for internet-based treatment research in psychiatry that may help advance this field. METHODS: A fully internet-based protocol was used to gather repeated observational data from patient cohorts receiving internet-based cognitive behavioural therapy (iCBT) (N = 600) or antidepressant medication treatment (N = 110). At baseline, participants provided > 600 data points of self-report data, spanning socio-demographics, lifestyle, physical health, clinical and other psychological variables and completed 4 cognitive tests. They were followed weekly and completed another detailed clinical and cognitive assessment at week 4. In this paper, we describe our study design, the demographic and clinical characteristics of participants, their treatment adherence, study retention and compliance, the quality of the data gathered, and qualitative feedback from patients on study design and implementation. RESULTS: Participant retention was 92% at week 3 and 84% for the final assessment. The relatively short study duration of 4 weeks was sufficient to reveal early treatment effects; there were significant reductions in 11 transdiagnostic psychiatric symptoms assessed, with the largest improvement seen for depression. Most participants (66%) reported being distracted at some point during the study, 11% failed 1 or more attention checks and 3% consumed an intoxicating substance. Data quality was nonetheless high, with near perfect 4-week test retest reliability for self-reported height (ICC = 0.97). CONCLUSIONS: An internet-based methodology can be used efficiently to gather large amounts of detailed patient data during iCBT and antidepressant treatment. Recruitment was rapid, retention was relatively high and data quality was good. This paper provides a template methodology for future internet-based treatment studies, showing that such an approach facilitates data collection at a scale required for machine learning and other data-intensive methods that hope to deliver algorithmic tools that can aid clinical decision-making in psychiatry.
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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 | 0,048 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».