I dati degli smartphone rivelano modelli di psicopatologia | Carla Cantor, Medscape Le informazioni su mobilità, utilizzo del telefono, modelli di sonno-veglia e altri dati passivi raccolti dagli smartphone sono associati a marcatori comportamentali legati a molteplici forme di psicopatologia, incluso il carico generale di salute mentale, ha mostrato una nuova ricerca. In un ampio studio osservazionale su adulti della comunità, i ricercatori hanno scoperto che i sensori degli smartphone che misurano le attività quotidiane catturano firme comportamentali distinte che potrebbero aiutare a identificare quando i sintomi di salute mentale stanno peggiorando. I risultati si aggiungono a un crescente corpo di lavoro sulla fenotipizzazione digitale, che analizza i dati passivi raccolti da smartphone e dispositivi indossabili per identificare modelli comportamentali in tempo reale. Sebbene non siano pronti per la clinica, i ricercatori hanno affermato che la nuova analisi suggerisce una serie di potenziali applicazioni per il rilevamento tramite smartphone, che potrebbero essere utilizzate insieme a misure valutate da clinici e autovalutate, offrendo un'idea momento per momento dell'esperienza vissuta dai pazienti e un'opportunità per un intervento tempestivo. "Questo studio ci aiuta a comprendere l'ampiezza della psicopatologia che i sensori degli smartphone possono rilevare e quanto siano specifici quei marcatori per diverse forme di malattia mentale," ha dichiarato l'autore principale Whitney R. Ringwald, PhD, professore assistente e Starke Hathaway Endowed Chair in Psicologia Clinica presso l'Università del Minnesota, Minneapolis, a Medscape Medical News. "Offre un modo per valutare il funzionamento psicologico nella vita quotidiana e monitorare i sintomi di salute mentale in modo più continuo, specialmente al di fuori dell'ambiente clinico," ha aggiunto. Lo studio è stato pubblicato online il 3 luglio su JAMA Network Open. Collegare i dati ai sintomi Fino ad ora, gli studi comportamentali che utilizzano i dati degli smartphone erano tipicamente piccoli e focalizzati su un singolo disturbo come la depressione o la schizofrenia. Ma questo approccio potrebbe trascurare come i sintomi interagiscono e si sovrappongono oltre i confini diagnostici, hanno affermato i ricercatori. Per catturare un quadro più completo, Ringwald e colleghi hanno utilizzato la tassonomia gerarchica della psicopatologia, un framework che organizza i sintomi di salute mentale in domini transdiagnostici. Questi includono internalizzazione, distacco, somatoforme, antagonismo, disinibizione e disturbo del pensiero. "Uno dei principali contributi dello studio è che le ricerche precedenti hanno esaminato solo alcuni disturbi del DSM [manuale diagnostico e statistico dei disturbi mentali]," ha affermato Ringwald. "Abbiamo adottato una visione più ampia misurando le dimensioni dei sintomi che coprono la maggior parte delle forme di psicopatologia e utilizzando un campione molto più grande." Lo studio trasversale ha arruolato 557 adulti (83% donne; età media, 30,7 anni; 81% individui bianchi). I partecipanti hanno completato un sondaggio di base sulla salute mentale, che gli investigatori hanno utilizzato per calcolare una misura generale del carico sintomatico psichiatrico complessivo, chiamata p-factor. Hanno poi subito 15 giorni di monitoraggio basato su smartphone. I loro dispositivi personali hanno raccolto dati tramite sistema di posizionamento globale (GPS), accelerometro, utilizzo dello schermo, registri delle chiamate e metriche della batteria. I ricercatori hanno estratto 27 marcatori comportamentali dai dati, come il tempo trascorso a casa (dai dati GPS) e la durata del sonno (dai dati dell'accelerometro). Hanno poi mappato questi marcatori ai punteggi dei partecipanti nei domini della psicopatologia, misurando la forza dell'associazione tramite il coefficiente di correlazione multipla (R) tra ciascuno dei sei domini e i 27 marcatori. Identificare i modelli I sintomi di distacco (R, 0.42; 95% CI, 0.29-0.54) e somatoforme (R, 0.41; 95% CI, 0.30-0.53) hanno mostrato le associazioni più forti. Un alto distacco era collegato a marcatori comportamentali come una riduzione della camminata, più tempo a casa e meno luoghi visitati. I sintomi somatoformi, che spesso vengono trascurati negli studi di rilevamento mobile, erano anch'essi legati a bassa attività fisica. Altre associazioni includevano una bassa carica della batteria in individui con alta disinibizione — che i ricercatori suggeriscono possa riflettere deficit di pianificazione — e meno, più brevi chiamate telefoniche tra coloro con elevato antagonismo. I sintomi di internalizzazione avevano legami più sottili, inclusi interazioni con lo schermo più brevi e più frequenti. I ricercatori hanno anche correlato i modelli comportamentali con il p-factor di base dei partecipanti. Coloro con punteggi di p-factor di base più elevati erano più propensi ad avere dati dei sensori che rivelavano una mobilità ridotta (β standardizzato, -0.22; 95% CI, -0.32 a -0.12), orari di sonno più tardivi (β standardizzato, 0.25; 95% CI, 0.11-0.38), più tempo trascorso a casa (β standardizzato, 0.23; 95% CI, 0.14-0.32) e livelli di batteria del telefono più bassi (β standardizzato, -0.16; 95% CI, -0.30 a -0.01). Questi modelli, suggeriscono gli autori, potrebbero riflettere deficit condivisi in motivazione, pianificazione o controllo cognitivo attraverso molteplici forme di malattia mentale. Se convalidati, tali indicatori comportamentali potrebbero aiutare i clinici a riconoscere quando i sintomi stanno aumentando, anche in assenza di un chiaro etichetta diagnostica. Fenotipizzazione digitale: un altro strumento clinico? Sebbene non siano pronti per l'uso clinico, i risultati indicano diverse applicazioni promettenti. Se integrato nella cura, il rilevamento tramite smartphone potrebbe aiutare i fornitori a monitorare passivamente i sintomi che potrebbero indicare una ricaduta, consentendo ai clinici di fornire interventi tempestivi basati sul comportamento reale. Questo potrebbe essere particolarmente prezioso per i pazienti che faticano a segnalare cambiamenti o hanno accesso limitato alla cura, hanno affermato i ricercatori. "Non è un sostituto della cura clinica, ma un potenziale complemento che ci offre un quadro più ricco," ha affermato Ringwald. Ha notato che la fenotipizzazione digitale potrebbe eventualmente supportare interventi giusti in tempo — ad esempio, suggerendo una breve strategia terapeutica quando una persona mostra segni di ritiro o interruzione comportamentale. Ringwald ha sottolineato che rimangono importanti passi da compiere prima che la tecnologia sia pronta per essere implementata. "Questa è ancora ricerca in fase iniziale," ha detto. "Abbiamo bisogno di campioni più grandi e diversificati, di una migliore calibrazione dei sensori e di strategie per interpretare i dati a livello individuale prima di poter integrare questo nella cura." Promesse e precauzioni In un editoriale accompagnatorio, Christian A. Webb, PhD, e Hadar Fisher, PhD, entrambi della Harvard Medical School di Boston, hanno descritto lo studio come "un importante contributo al crescente campo della fenotipizzazione digitale." La ricerca "dimostra il potenziale valore di questo approccio, collegando comportamenti quotidiani a dimensioni sintomatiche transdiagnostiche," hanno scritto. Hanno avvertito, tuttavia, che i dati comportamentali non dovrebbero essere sovrainterpretati. "I dati comportamentali digitali sono proprio questo: comportamentali. Sono proxy grezzi per stati mentali interni, non letture dirette di umore o pensiero," hanno scritto gli autori. Un singolo segnale potrebbe avere significati diversi a seconda del contesto. "Lo stesso segnale potrebbe riflettere intensa attività fisica, paura o eccitazione." Per essere clinicamente utili, hanno aggiunto, la tecnologia deve essere accurata, scalabile e implementata eticamente. Leggi di più: