The Trifecta of Industry, Academic, and Health System Partnership to Improve Mental Health Care Through Smartphone-Based Remote Patient Monitoring: Development and Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mental health treatment is hindered by the limited number of mental health care providers and the infrequency of care. Digital mental health technology can help supplement treatment by remotely monitoring patient symptoms and predicting mental health crises in between clinical visits. However, the feasibility of digital mental health technologies has not yet been sufficiently explored. Rhythms, from the company Health Rhythms, is a smartphone platform that uses passively acquired smartphone data with artificial intelligence and predictive analytics to alert patients and providers to an emerging mental health crisis. OBJECTIVE: The objective of this study was to test the feasibility and acceptability of Rhythms among patients attending an academic psychiatric outpatient clinic. METHODS: Our group embedded Rhythms into the electronic health record of a large health system. Patients with a diagnosis of major depressive disorder, bipolar disorder, or other mood disorder were contacted online and enrolled for a 6-week trial of Rhythms. Participants provided data by completing electronic surveys as well as by active and passive use of Rhythms. Emergent and urgent alerts were monitored and managed according to passively collected data and patient self-ratings. A purposively sampled group of participants also participated in qualitative interviews about their experience with Rhythms at the end of the study. RESULTS: Of the 104 participants, 89 (85.6%) completed 6 weeks of monitoring. The majority of the participants were women (72/104, 69.2%), White (84/104, 80.8%), and non-Hispanic (100/104, 96.2%) and had a diagnosis of major depressive disorder (71/104, 68.3%). Two emergent alerts and 19 urgent alerts were received and managed according to protocol over 16 weeks. More than two-thirds (63/87, 72%) of those participating continued to use Rhythms after study completion. Comments from participants indicated appreciation for greater self-awareness and provider connection, while providers reported that Rhythms provided a more nuanced understanding of patient experience between clinical visits. CONCLUSIONS: Rhythms is a user-friendly, electronic health record-adaptable, smartphone-based tool that provides patients and providers with a greater understanding of patient mental health status. Integration of Rhythms into health systems has the potential to facilitate mental health care and improve the experience of both patients and providers.
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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 | 0,017 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».