Smartphone Ecological Momentary Assessment and Wearable Activity Tracking in Pediatric Depression: Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Adolescent depression is a significant public health concern. The presentation of depressive symptoms varies widely among individuals, fluctuating in intensity over time. Ecological momentary assessment (EMA) offers a unique advantage by enhancing ecological validity and reducing recall bias, allowing for a more accurate and nuanced understanding of major depressive disorder (MDD) symptoms. This methodology provides valuable insights into the fluctuating nature of depression, which could inform more personalized and timely interventions. Objective: This study aims to (1) evaluate the feasibility of collecting smartphone-based EMA data alongside activity and sleep tracking in adolescents with depression; (2) investigate the severity and variability of mood symptoms reported over time; and (3) explore the relationship between mood, activity, and sleep. Methods: Thirty-six participants (23 with MDD, 13 unaffected controls; 75% [n=27] female, mean age 19.50 y) completed twice-daily EMA check-ins over 2 weeks, complemented by continuous activity and sleep monitoring using FitBit Charge 3 devices. The study examined feasibility, usability of the EMA app, symptom severity and variability, and relationships between mood, activity, and sleep. We applied linear mixed-effects regression to the data to examine relationships between variables. Results: Participants completed a total of 923 unique check-ins (mean check-ins per participant=25.60). Overall compliance rates were high (91.57%), indicating the approach is highly feasible. MDD participants demonstrated greater symptom severity and variability over time compared with controls (β=34.48, P<.001). Individuals with MDD exhibited greater diurnal variation (β=-2.54, P<.001) with worse mood in the morning and worse mood than anxiety scores over time (β=-6.93, P<.001). Life stress was a significant predictor of more severe EMA scores (β=24.50, P<.001). MDD cases exhibited more inconsistent sleep patterns (β=32.14, P<.001), shorter total sleep times (β=-94.38, P<.001), and a higher frequency of naps (β=14.05, P<.001). MDD cases took fewer steps per day (mean 5828.64, SD 6188.85) than controls (mean 7088.47, SD 5378.18) over the course of the study, but this difference was not significant (P=.33), and activity levels were not significantly predictive of EMA score (P=.75). Conclusions: This study demonstrates the feasibility of integrating smartphone-based EMA with wearable activity tracking in adolescents with depression. High compliance rates support the practicality of this approach, while EMA data provide valuable insights into the dynamic nature of depressive symptoms, particularly in relation to sleep and life stress. Future studies should validate these findings in larger, more diverse samples. Clinically, EMA and wearable tracking may enhance routine assessments and inform personalized interventions by capturing symptom variability and external influences in real time.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».