Co dělá aplikace pro depresi bezpečné, efektivní a důvěryhodné?

Co dělá aplikace pro depresi bezpečné, efektivní a důvěryhodné?

Studie poskytuje jasnější cestu k identifikaci aplikací pro depresi, které jsou bezpečné, účinné a doporučené.

Studie: Validace a výběr kritérií pro hodnocení aplikací pro léčbu deprese: studie Delphi. Fotografický kredit: myboys.me/Shutterstock.com

V nedávné studii publikované vBMJ otevřeno, výzkumníci představili nový rámec založený na konsensu, který pokládá základy budoucího nástroje pro hodnocení, který pomůže odborníkům a spotřebitelům vyhodnotit množství aplikací pro mobilní zdraví (mHealth) zaměřených na depresi a podporu duševního zdraví.

Rámec využíval upravenou metodiku Delphi zahrnující zdravotníky, technologické odborníky a pacienty k navrhování a revizi 51 potenciálních hodnotících metrik, které byly poté rozděleny do 28 základních kritérií určených pro použití ve strukturovaném nástroji pro hodnocení aplikací.

Výsledky studie ukázaly, že soukromí a klinická účinnost jsou mezi účastníky silnou prioritou před jinými běžně zdůrazňovanými funkcemi aplikací, jako je zapojení a samosledování. Tato zjištění budou zejména tvořit základ pro „EvalDepApps“, budoucí nástroj navržený tak, aby pomohl uživatelům a lékařům identifikovat bezpečné digitální intervence založené na důkazech.

Proč vybrat důvěryhodnou aplikaci pro depresi zůstává obtížné

Depresivní porucha, nebo obyčejně jen deprese, je spektrum duševních chorob, které se vyznačují přetrvávajícími pocity smutku a často vedou k pozorovatelným změnám v chování a každodenním (rutinním) fungování. Onemocnění celosvětově narůstá alarmujícím tempem nevídanou rychlostí a údajně postihuje přibližně 5 % dospělé populace na celém světě.

Zatímco Světová zdravotnická organizace (WHO) zdůrazňuje potenciál vznikajících digitálních technologií k překlenutí mezer v péči, realita obchodu s aplikacemi je často nejasná. Nedávná analýza zjistila, že z 30 aplikací pro depresi, které byly podrobeny rozsáhlému zkoumání, pouze 26,7 % bylo podpořeno vědeckými důkazy.

Kromě toho aplikace pro mobilní zdraví (mHealth) zaměřené na depresi a podporu duševního zdraví jen zřídka podléhají standardizaci nebo regulačnímu tlaku. V současné době jsou uživatelé nuceni spoléhat na subjektivní nebo neověřitelné recenze, které poskytují jen malý přehled o lékařské platnosti aplikace, jejím nakládání s citlivými osobními údaji nebo o souladu s klinickými osvědčenými postupy.

Přístup zaměřený na depresi k hodnocení mHealth by umožnil profesionálům i pacientům činit informovaná rozhodnutí při výběru dalšího digitálního antidepresivního nástroje.

Použití metod Delphi k definování standardů aplikací specifických pro depresi

Cílem této studie bylo řešit tuto naléhavou potřebu navržením konkrétního souboru kritérií založených na konsenzu, který je přizpůsoben výhradně aplikacím pro léčbu deprese. Studie využívala upravenou metodologii studie Delphi, strukturovanou komunikační techniku ​​navrženou tak, aby bylo dosaženo konsensu mezi skupinou odborníků a pomohla upevnit názory, vnímání a priority zainteresovaných stran ve dvou opakovaných kolech hodnocení.

Mezi zúčastněné strany označované jako účastníci studie patřili zdravotníci (psychiatři, psychologové, zdravotní sestry), odborníci na zdravotnické technologie a jedinci s diagnózou deprese. Tito účastníci (n = 43) byli pečlivě vybráni, aby byl zajištěn holistický pohled na téma jak z hlediska klinického, tak z hlediska prožitých zkušeností.

Metodika studie začala revizí literatury, kterou provedl autor, aby identifikoval možná kritéria pro standardizaci aplikací mHealth a vyhodnocení jejich výkonu. Z 60 identifikovaných potenciálních kritérií bylo v rámci interního přezkumu vybráno 51 kritérií pro hodnocení účastníků, přičemž devět kritérií bylo shledáno nadbytečnými.

Proces hodnocení účastníků nebo panelů probíhal ve dvou kolech hlasování:

1. Runde 1: Die Teilnehmer bewerteten die Relevanz jedes Kriteriums auf einer 6-stufigen Likert-Skala (0 bis 6).
2. Runde 2: Kriterien, die in der ersten Runde keinen entscheidenden Konsens erzielten, wurden zusammen mit früheren Abstimmungsergebnissen und zusammenfassendem Feedback zur Neubewertung an das Gremium zurückgesendet.

Do doporučení studie byla zahrnuta pouze ta kritéria, která splnila interní prahové hodnoty s vysokou úrovní konsenzu. Konkrétně bylo kritérium považováno za vysoký konsenzus pouze tehdy, pokud ho 80 % nebo více respondentů hodnotilo 5 nebo 6, což odpovídá „velmi důležité“.

Co zúčastněné strany skutečně chtějí od aplikací pro depresi

Výsledkem dvou kol panelového hodnocení bylo identifikace 28 kritérií (z 51), která vyhovovala preferencím a potřebám odborníků i pacientů. Účast panelu byla obzvláště silná: 59 % pozvaných expertů odpovědělo v 1. kole a 53,4 % ve 2. kole.

Výsledky studie ukázaly, že účastníci v drtivé většině upřednostňovali následující oblasti:

1. Sicherheit und Datenschutz (25 % der berücksichtigten Kriterien): Alle vorgeschlagenen Kriterien zu Sicherheit und Datenschutz erzielten bereits in der ersten Runde maximalen Konsens. So erreichte beispielsweise ein Kriterium bezüglich der Weitergabe von Daten an Dritte eine 100-prozentige Übereinstimmung.
2. Klinische Wirksamkeit (25 %): Die Anforderung, dass die Empfehlungen einer App evidenzbasiert sein müssen, erreichte eine Zustimmung von 95,7 %, was ein starkes Interesse an einem nachweisbaren therapeutischen Wert widerspiegelt

Neočekávaně a na rozdíl od zjištění z širších hodnotících studií mHealth byla kritéria související se zdravotními ukazateli, jako jsou: Další kritéria, jako je sledování spánku, stravy nebo sedavých návyků, většinou považována za méně důležitá a tvořila 7,1 % konečného seznamu kritérií. Autoři poznamenávají, že tato deprioritizace neznamená, že by tyto rysy postrádaly hodnotu, ale spíše to, že odráží omezené důkazy, které je spojují se zlepšenými výsledky deprese, jsou-li použity v izolaci.

A konečně, použitelnost a funkčnost zůstaly důležité, což představuje 17,9 % konečného seznamu. Účastníci zdůraznili, že aplikace musí být interpretovatelné, musí reagovat a jasně sdělovat své cíle, aby podporovaly udržitelné a smysluplné používání.

Co tato kritéria znamenají pro budoucí aplikace pro duševní zdraví

Tato studie zdůrazňuje, že aplikace mHealth, zejména ty, které jsou zaměřeny na zmírnění deprese, musí upřednostňovat bezpečnost a vědeckou validitu před méně klinicky založenými funkcemi, jako je sledování spánku nebo stravy. Zavádí 28 ověřených kritérií pro hodnocení a kontrolu aplikací mHealth a poskytuje zúčastněným stranám informovanou cestu pro budoucí hodnocení digitálních nástrojů pro léčbu deprese, spíše než okamžité doporučování konkrétních aplikací.

Tato kritéria budou klíčová při optimalizaci hodnotícího nástroje EvalDepApps, jehož cílem je umožnit zdravotníkům a uživatelům identifikovat vysoce kvalitní aplikace a zajistit, že digitální podpora duševního zdraví bude nejen dostupná, ale také bezpečná a vědecky podložená. Autoři však poznamenávají, že před širokou implementací, zejména v různých zdravotnických systémech a kulturních prostředích, bude zapotřebí další ověřování, kontextové přizpůsobení a testování v reálném světě.

Stáhněte si svou kopii PDF nyní!

Zdroje: