mHealth-Augmented Care for Reducing Depression Symptom Severity Among Patients With Chronic Pain: Exploratory, Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Depression and chronic pain are commonly comorbid, mutually reinforcing, and debilitating. Emerging approaches to mobile behavioral health care (mHealth) promise to improve outcomes for patients with comorbid depression and chronic pain by integrating with existing care models to bolster support and continuity between clinical visits; however, the evidence base supporting the use of mHealth to augment care for this patient population is limited. Objective: To develop an evidence base that sets the stage for future research, we aimed to explore the associations between changes in depression severity and various integrated care models, with and without mHealth augmentation, among patients with comorbid depression and nonmalignant chronic pain. Methods: Our team leveraged retrospective, real-world data from 3837 patients with comorbid depression and nonmalignant chronic pain who received integrated behavioral health care (IBH) at a subspecialty pain clinic. We analyzed one IBH-only, non-mHealth cohort (n=2765), an mHealth-augmented cohort (n=844), and a collaborative care (CoCM)+mHealth cohort (n=136), which were supported by the NeuroFlow mHealth platform, and a pre-CoCM mHealth cohort (n=92), which was supported by the mHealth platform for 3 months prior to beginning the chronic pain treatment. We evaluated changes in depression severity between treatment cohorts via longitudinal analyses of both clinician- and mHealth-administered Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) assessments. Results: mHealth-augmented integrated care led to significantly greater proportions of patients reaching clinical benchmarks for reduction (725/844, 86% vs 2112/2765, 76%), response (689/844, 82% vs 2027/2765, 73%), and remission (629/844, 75% vs 1919/2765, 69%) compared with integrated care alone. Furthermore, hierarchical regression modeling revealed that patients who received mHealth-augmented psychiatric CoCM experienced the greatest sustained reductions in on-average depression severity compared with other cohorts, irrespective of clinical benchmarks. In addition, patients who engaged with an mHealth platform before entering CoCM experienced a 7.2% reduction in average depression severity before starting CoCM treatment. Conclusions: Our findings suggest that mHealth platforms have the potential to improve treatment outcomes for patients with comorbid chronic pain and depression by providing remote measurement-based care, tailored interventions, and improved continuity between appointments. Moreover, our study set the stage for further research, including randomized controlled trials to evaluate causal relationships between mHealth engagement and treatment outcomes in integrated care settings.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».