Utility of Smartphone-Based Digital Phenotyping Biomarkers in Assessing Treatment Response to Transcranial Magnetic Stimulation in Depression: Proof-of-Concept Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identifying biomarkers of response to transcranial magnetic stimulation (TMS) in treatment-resistant depression is a priority for personalizing care. Clinical and neurobiological determinants of treatment response to TMS, while promising, have limited scalability. Therefore, evaluating novel, technologically driven, and potentially scalable biomarkers, such as digital phenotyping, is necessary. OBJECTIVE: This study aimed to examine the potential of smartphone-based digital phenotyping and its feasibility as a predictive biomarker of treatment response to TMS in depression. METHODS: We assessed the feasibility of digital phenotyping by examining the adherence and retention rates. We used smartphone data from passive sensors as well as active symptom surveys to determine treatment response in a naturalistic course of TMS treatment for treatment-resistant depression. We applied a scikit-learn logistic regression model (l1 ratio=0.5; 2-fold cross-validation) using both active and passive data. We analyzed related variance metrics throughout the entire treatment duration and on a weekly basis to predict responders and nonresponders to TMS, defined as ≥50% reduction in clinician-rated symptom severity from baseline. RESULTS: The adherence rate was 89.47%, and the retention rate was 73%. The area under the curve for correct classification of TMS response ranged from 0.59 (passive data alone) to 0.911 (both passive and active data) for data collected throughout the treatment course. Importantly, a model using the average of all features (passive and active) for the first week had an area under the curve of 0.7375 in predicting responder status at the end of the treatment. CONCLUSIONS: The results of our study suggest that it is feasible to use digital phenotyping data to assess response to TMS in depression. Early changes in digital phenotyping biomarkers, such as predicting response from the first week of data, as shown in our results, may also help guide the treatment course.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».