Mis teeb depressioonirakendused turvaliseks, tõhusaks ja usaldusväärseks?

Mis teeb depressioonirakendused turvaliseks, tõhusaks ja usaldusväärseks?

Uuring annab selgema võimaluse ohutute, tõhusate ja soovitatavate depressioonirakenduste tuvastamiseks.

Uuring: depressiooniravi rakenduste hindamise kriteeriumide valideerimine ja valimine: Delphi uuring. Foto krediit: myboys.me/Shutterstock.com

Hiljutises uuringus, mis avaldati aastalBMJ avatud, tutvustasid teadlased uudset konsensusel põhinevat raamistikku, mis paneb aluse tulevasele hindamisvahendile, mis aitab ekspertidel ja tarbijatel hinnata hulgaliselt mobiilseid terviserakendusi (m-tervise), mis on suunatud depressioonile ja vaimse tervise toetamisele.

Raamistik kasutas muudetud Delphi metoodikat, mis hõlmas tervishoiutöötajaid, tehnoloogiaeksperte ja patsiente, et pakkuda välja ja vaadata üle 51 potentsiaalset hindamismõõdikut, mis seejärel destilleeriti 28 oluliseks kriteeriumiks, mis olid mõeldud kasutamiseks struktureeritud rakenduste hindamistööriistas.

Uuringutulemused näitasid, et privaatsus ja kliiniline tõhusus on osalejate seas tugeva prioriteediga võrreldes teiste tavaliselt esile tõstetud rakenduse funktsioonidega, nagu kaasamine ja enesejälgimine. Eelkõige on need leiud aluseks EvalDepAppsile, mis on tulevane tööriist, mille eesmärk on aidata kasutajatel ja arstidel tuvastada ohutuid tõenduspõhiseid digitaalseid sekkumisi.

Miks on usaldusväärse depressioonirakenduse valimine endiselt keeruline

Depressiivne häire või mida tavaliselt nimetatakse lihtsalt depressiooniks, on vaimuhaiguste spekter, mida iseloomustab püsiv kurbustunne ja mis sageli põhjustavad jälgitavaid muutusi käitumises ja igapäevases (rutiinses) toimimises. Haigus sageneb kogu maailmas murettekitava kiirusega enneolematu kiirusega, mõjutades väidetavalt ligikaudu 5% kogu maailma täiskasvanud elanikkonnast.

Kuigi Maailma Terviseorganisatsioon (WHO) rõhutab tärkavate digitehnoloogiate potentsiaali hoolduslünkade ületamiseks, on rakenduste poe tegelikkus sageli ebaselge. Hiljutine analüüs näitas, et 30 depressioonirakendusest, mida põhjalikult kontrolliti, toetasid teaduslikud tõendid vaid 26,7%.

Lisaks on depressiooni ja vaimse tervise toetamiseks mõeldud mobiilse tervise (m-tervise) rakendused harva standardimise või regulatiivse surve all. Praegu on kasutajad sunnitud toetuma subjektiivsetele või kontrollimatutele arvustustele, mis annavad vähe ülevaadet rakenduse meditsiinilisest kehtivusest, tundlike isikuandmete käsitlemisest või vastavusest parimatele kliinilistele tavadele.

Depressioonile keskendunud lähenemisviis m-tervise hindamisel võimaldaks nii spetsialistidel kui ka patsientidel teha järgmise digitaalse depressioonivastase tööriista valimisel teadlikke otsuseid.

Delphi meetodite kasutamine depressioonispetsiifiliste rakenduste standardite määratlemiseks

Käesoleva uuringu eesmärk oli lahendada see pakiline vajadus, pakkudes välja konkreetsed konsensusepõhised kriteeriumid, mis on kohandatud ainult depressiooniravi rakendustele. Uuringus kasutati Delphi modifitseeritud uuringumetoodikat, struktureeritud suhtlustehnikat, mille eesmärk oli jõuda ekspertide rühma vahel konsensuseni ning aidata kaasatud sidusrühmade arvamusi, arusaamu ja prioriteete kahes iteratiivses hindamisvoorus koondada.

Uuringus osalejateks nimetatud sidusrühmade hulka kuulusid tervishoiutöötajad (psühhiaatrid, psühholoogid, õed), tervishoiutehnoloogia eksperdid ja depressiooniga diagnoositud isikud. Need osalejad (n = 43) valiti hoolikalt, et tagada teema terviklik vaade nii kliinilise kui ka elukogemuse vaatenurgast.

Uuringu metoodika sai alguse autori poolt läbi viidud kirjanduse ülevaatest, et selgitada välja võimalikud kriteeriumid m-tervise äppide standardiseerimiseks ja nende toimivuse hindamiseks. 60 tuvastatud potentsiaalsest kriteeriumist valiti sisemise läbivaatamise käigus osalejate hindamiseks 51 kriteeriumi, millest üheksa leiti olevat üleliigne.

Osalejate või paneeli hindamisprotsess viidi läbi kahes hääletusvoorus:

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.

Uuringu soovitustesse lisati ainult need kriteeriumid, mis vastasid kõrge konsensuse tasemega sisemistele künnistele. Täpsemalt peeti kriteeriumi suureks konsensuslikuks ainult siis, kui 80% või enam vastanutest hindas seda 5 või 6, mis vastab "väga olulisele".

Mida sidusrühmad depressioonirakendustelt tegelikult tahavad?

Kahe paneeli läbivaatamise vooru tulemusel tuvastati 28 kriteeriumi (51), mis vastasid nii ekspertide kui ka patsientide eelistustele ja vajadustele. Paneeli osalus oli eriti suur: 1. voorus vastas 59% ja 2. voorus 53,4% kutsutud ekspertidest.

Uuringutulemused näitasid, et osalejad eelistasid valdavalt järgmisi valdkondi:

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

Ootamatult ja erinevalt laiemate m-tervise hindamisuuringute tulemustest peeti tervisenäitajatega seotud kriteeriume, näiteks: Muid kriteeriume, nagu une, toitumise või istuva harjumuse jälgimine, suures osas vähem oluliseks ja need moodustasid 7,1% lõplikust kriteeriumide loendist. Autorid märgivad, et see tähtsuse järjekorda seadmine ei tähenda, et neil tunnustel pole väärtust, vaid pigem peegeldab see piiratud tõendeid, mis seovad need isoleeritult paremate depressiooni tulemustega.

Lõpuks jäid oluliseks kasutatavus ja funktsionaalsus, mis moodustasid 17,9% lõplikust nimekirjast. Osalejad rõhutasid, et rakendused peavad olema tõlgendatavad, reageerivad ja selgelt edastama oma eesmärgid, et toetada säästvat ja mõtestatud kasutamist.

Mida need kriteeriumid tulevaste vaimse tervise rakenduste jaoks tähendavad

Käesolevas uuringus rõhutatakse, et m-tervise rakendused, eriti need, mille eesmärk on leevendada depressiooni, peavad eelistama ohutust ja teaduslikku paikapidavust vähem kliiniliselt põhinevate funktsioonide, näiteks une või dieedi jälgimise ees. See tutvustab 28 kinnitatud kriteeriumi m-tervise rakenduste hindamiseks ja ülevaatamiseks, pakkudes sidusrühmadele teadlikku teed depressiooniravi digitaalsete tööriistade tulevaseks hindamiseks, selle asemel, et kohe konkreetseid rakendusi soovitada.

Need kriteeriumid on üliolulised hindamistööriista EvalDepApps optimeerimisel, mille eesmärk on võimaldada tervishoiutöötajatel ja kasutajatel tuvastada kvaliteetseid rakendusi, tagades, et digitaalne vaimse tervise tugi pole mitte ainult juurdepääsetav, vaid ka ohutu ja teaduslikult põhjendatud. Autorid märgivad siiski, et enne laialdast rakendamist on vaja täiendavat valideerimist, kontekstuaalset kohandamist ja reaalset testimist, eriti erinevates tervishoiusüsteemides ja kultuurikeskkondades.

Laadige kohe alla oma PDF-koopia!

Allikad: