Digital health monitoring for adults with treatment-resistant depression: Observational feasibility study protocol
Notice bibliographique
Résumé
Treatment-resistant depression (TRD) affects approximately 30% of adults living with major depressive disorder, resulting in many patients not achieving complete symptom remission and at risk for relapse. Digital health monitoring (DHM) using electronic data capture platforms and wearable devices is emerging as a promising therapeutic adjunct in depression. Research indicates that continuous monitoring of physical and mental health symptoms with smart devices not only helps improve patient health awareness and healthy lifestyle behaviours, but also offers scientists and clinicians insights into patients’ health patterns over time. Critically, there is a paucity of studies informing the feasibility of DHM in TRD and the efficacy of clinically meaningful digital biomarkers informing depression treatment response, remission, and relapse. Before definitive trials evaluating DHM can be designed for patients with TRD, and evidence-based recommendations can be made to inform clinical practice, pilot data is needed. The primary aim is to determine the feasibility of implementing DHM platforms to collect active (clinical assessments) and passive (wearable biometrics) health data among adult outpatients with TRD. The secondary aim is to identify and evaluate digital biomarkers of depression treatment remission and response. This single-site, observational pilot study has received research ethics board approval and recruitment is going. A DHM suite will be offered to 200 outpatients with TRD enrolled for clinical neuropsychiatric treatment. Electronic clinical assessments of anxiety (GAD-7) and depression (PHQ-9 or MADRS) will be administered on treatment days in line with standard care, and wearable devices (smart rings) will be available for participants to wear throughout the course of treatment. Descriptive and inferential group- and individual-level analyses will inform study objectives and data-driven machine learning techniques will develop personalized digital phenotype profiles of the “depressed experience” in patients with TRD. Recruitment has started and will remain open until April 2027. This pilot trial will determine the feasibility of, and provide clinical parameter estimates for, future larger trials implementing DHM platforms in TRD. This area of study might emphasize the need for personalized treatment protocols in TRD that integrate digital tools to augment the standard of care, ultimately leading to the development and advancement of more targeted and effective interventions. Study registration Clinicaltrials.gov NCT06732089. Registered December 9 th , 2024.
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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 | 0,015 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,008 |
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 ».