Wat maakt depressie-apps veilig, effectief en betrouwbaar?

Wat maakt depressie-apps veilig, effectief en betrouwbaar?

Het onderzoek biedt een duidelijker pad om depressie-apps te identificeren die veilig, effectief en aanbevolen zijn.

Onderzoek: Validatie en selectie van criteria voor het evalueren van apps voor de behandeling van depressie: een Delphi-onderzoek. Fotocredit: myboys.me/Shutterstock.com

Uit een recente studie gepubliceerd inBMJ geopendpresenteerden onderzoekers een nieuw, op consensus gebaseerd raamwerk dat de basis legt voor een toekomstig beoordelingsinstrument om experts en consumenten te helpen de overvloed aan mobiele gezondheidsapps (mHealth) te evalueren die zich richten op depressie en ondersteuning van de geestelijke gezondheidszorg.

Het raamwerk maakte gebruik van een aangepaste Delphi-methodologie waarbij professionals uit de gezondheidszorg, technologie-experts en patiënten betrokken waren om 51 potentiële evaluatiestatistieken voor te stellen en te beoordelen, die vervolgens werden gedestilleerd in 28 essentiële criteria die bedoeld waren voor gebruik in een gestructureerde app-evaluatietool.

Onderzoeksresultaten toonden aan dat privacy en klinische effectiviteit onder de deelnemers een sterke prioriteit hebben boven andere vaak benadrukte app-functies zoals betrokkenheid en zelftracking. Deze bevindingen zullen met name de basis vormen voor ‘EvalDepApps’, een toekomstige tool die is ontworpen om gebruikers en artsen te helpen veilige, op bewijs gebaseerde digitale interventies te identificeren.

Waarom het kiezen van een betrouwbare depressie-app lastig blijft

Een depressieve stoornis, of gewoonlijk gewoon depressie genoemd, is een spectrum van psychische aandoeningen die worden gekenmerkt door aanhoudende gevoelens van verdriet en die vaak leiden tot waarneembare veranderingen in gedrag en dagelijks (routinematig) functioneren. De ziekte neemt wereldwijd in een alarmerend tempo toe, in een ongekend tempo, en treft naar verluidt ongeveer 5% van de volwassen bevolking wereldwijd.

Terwijl de Wereldgezondheidsorganisatie (WHO) de nadruk legt op het potentieel van opkomende digitale technologieën om gaten in de zorg te overbruggen, is de realiteit van de app store vaak onduidelijk. Uit een recente analyse bleek dat van de dertig depressie-apps die aan uitgebreid onderzoek werden onderworpen, slechts 26,7% door wetenschappelijk bewijs werd ondersteund.

Bovendien zijn mobiele gezondheidsapps (mHealth) die zich richten op depressie en geestelijke gezondheidszorg zelden onderhevig aan standaardisatie of regeldruk. Momenteel zijn gebruikers gedwongen te vertrouwen op subjectieve of niet-verifieerbare beoordelingen die weinig inzicht bieden in de medische validiteit van een app, de omgang met gevoelige persoonlijke gegevens of de naleving van klinische best practices.

Een op depressie gerichte benadering van de evaluatie van m-gezondheidszorg zou zowel professionals als patiënten in staat stellen weloverwogen beslissingen te nemen bij het kiezen van hun volgende digitale antidepressie-instrument.

Delphi-methoden gebruiken om depressiespecifieke app-standaarden te definiëren

Het doel van de huidige studie was om aan deze dringende behoefte te voldoen door specifieke, op consensus gebaseerde criteria voor te stellen die uitsluitend zijn afgestemd op apps voor de behandeling van depressie. Het onderzoek maakte gebruik van een aangepaste Delphi-studiemethodologie, een gestructureerde communicatietechniek die ontworpen was om consensus te bereiken onder een panel van experts en om de meningen, percepties en prioriteiten van de betrokken belanghebbenden te helpen consolideren in twee iteratieve evaluatierondes.

Tot de belanghebbenden die deelnemers aan het onderzoek worden genoemd, behoren beroepsbeoefenaren in de gezondheidszorg (psychiaters, psychologen, verpleegkundigen), deskundigen op het gebied van gezondheidszorgtechnologie en personen bij wie de diagnose depressie is gesteld. Deze deelnemers (n = 43) werden zorgvuldig geselecteerd om een ​​holistisch beeld van het onderwerp te garanderen, zowel vanuit het perspectief van de klinische praktijk als vanuit het perspectief van de praktijkervaring.

De onderzoeksmethodologie begon met een literatuuronderzoek door de auteur om mogelijke criteria te identificeren voor het standaardiseren van mHealth-apps en het evalueren van hun prestaties. Van de 60 geïdentificeerde potentiële criteria heeft een interne review 51 criteria op de shortlist gezet voor de beoordeling van deelnemers, waarbij negen criteria overbodig zijn gebleken.

Het deelnemers- of panelevaluatieproces werd uitgevoerd in twee stemrondes:

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.

Alleen die criteria die voldeden aan interne drempels met een hoge mate van consensus werden opgenomen in de onderzoeksaanbevelingen. Concreet werd een criterium pas als hoge consensus beschouwd als 80% of meer van de respondenten het een 5 of 6 gaf, wat overeenkomt met ‘zeer belangrijk’.

Wat belanghebbenden echt willen van depressie-apps

De twee ronden van panelonderzoek resulteerden in de identificatie van 28 criteria (was 51) die voldeden aan de voorkeuren en behoeften van zowel deskundigen als patiënten. De paneldeelname was bijzonder sterk: 59% van de uitgenodigde experts reageerde in ronde 1 en 53,4% in ronde 2.

Uit de onderzoeksresultaten bleek dat de deelnemers een overweldigende prioriteit gaven aan de volgende gebieden:

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

Onverwachts, en in tegenstelling tot bevindingen uit bredere mHealth-evaluatiestudies, werden criteria met betrekking tot gezondheidsindicatoren, zoals: Andere criteria, zoals het bijhouden van slaap-, voedings- of sedentaire gewoonten, grotendeels als minder belangrijk beschouwd en vormden ze 7,1% van de uiteindelijke lijst met criteria. De auteurs merken op dat deze deprioritisering niet betekent dat deze eigenschappen geen waarde hebben, maar eerder dat het beperkt bewijsmateriaal weerspiegelt dat ze in verband brengt met verbeterde depressieresultaten wanneer ze afzonderlijk worden gebruikt.

Tenslotte bleven bruikbaarheid en functionaliteit belangrijk, goed voor 17,9% van de uiteindelijke lijst. Deelnemers benadrukten dat apps interpreteerbaar en responsief moeten zijn en hun doelen duidelijk moeten communiceren om duurzaam en betekenisvol gebruik te ondersteunen.

Wat deze criteria betekenen voor toekomstige apps voor de geestelijke gezondheidszorg

De huidige studie benadrukt dat mHealth-apps, vooral die gericht op het verlichten van depressie, prioriteit moeten geven aan veiligheid en wetenschappelijke validiteit boven minder klinisch gebaseerde functies zoals het bijhouden van slaap of het volgen van een dieet. Het introduceert 28 gevalideerde criteria voor het evalueren en beoordelen van mHealth-apps, waardoor belanghebbenden een goed geïnformeerd pad krijgen voor toekomstige evaluaties van digitale hulpmiddelen voor de behandeling van depressie, in plaats van onmiddellijk specifieke apps aan te bevelen.

Deze criteria zullen van cruciaal belang zijn bij het optimaliseren van de EvalDepApps-beoordelingstool, die tot doel heeft professionals in de gezondheidszorg en gebruikers in staat te stellen hoogwaardige apps te identificeren en ervoor te zorgen dat digitale geestelijke gezondheidszorg niet alleen toegankelijk, maar ook veilig en wetenschappelijk verantwoord is. De auteurs merken echter op dat verdere validatie, contextuele aanpassing en testen in de praktijk nodig zullen zijn voordat wijdverbreide implementatie kan plaatsvinden, vooral in diverse gezondheidszorgsystemen en culturele omgevingen.

Download nu uw PDF-exemplaar!

Bronnen: