Zakaj so aplikacije za depresijo varne, učinkovite in vredne zaupanja?

Zakaj so aplikacije za depresijo varne, učinkovite in vredne zaupanja?

Študija zagotavlja jasnejšo pot do prepoznavanja aplikacij za depresijo, ki so varne, učinkovite in priporočljive.

Študija: Validacija in izbira meril za ocenjevanje aplikacij za zdravljenje depresije: študija Delphi. Avtor fotografije: myboys.me/Shutterstock.com

V nedavni študiji, objavljeni vBMJ odprt, so raziskovalci predstavili nov okvir, ki temelji na soglasju in postavlja temelje za prihodnje orodje za ocenjevanje, ki bo strokovnjakom in potrošnikom pomagalo oceniti množico aplikacij za mobilno zdravje (mHealth), namenjenih depresiji in podpori za duševno zdravje.

Ogrodje je uporabilo spremenjeno metodologijo Delphi, ki je vključevala zdravstvene delavce, tehnološke strokovnjake in paciente za predlaganje in pregledovanje 51 možnih meritev vrednotenja, ki so bila nato razdeljena v 28 bistvenih meril, namenjenih za uporabo v orodju za strukturirano vrednotenje aplikacij.

Rezultati študije so pokazali, da imata zasebnost in klinična učinkovitost veliko prednost med udeleženci pred drugimi pogosto poudarjenimi funkcijami aplikacije, kot sta angažiranost in samosledenje. Zlasti te ugotovitve bodo tvorile osnovo za »EvalDepApps«, prihodnje orodje, zasnovano za pomoč uporabnikom in klinikom pri prepoznavanju varnih digitalnih posegov, ki temeljijo na dokazih.

Zakaj je izbira zaupanja vredne aplikacije za depresijo še vedno težavna

Depresivna motnja ali običajno samo depresija je spekter duševnih bolezni, za katere so značilni vztrajni občutki žalosti in pogosto vodijo do opaznih sprememb v vedenju in vsakodnevnem (rutinskem) delovanju. Bolezen narašča z zaskrbljujočo hitrostjo po vsem svetu s hitrostjo brez primere in naj bi prizadela približno 5 % odrasle populacije po vsem svetu.

Medtem ko Svetovna zdravstvena organizacija (WHO) poudarja potencial nastajajočih digitalnih tehnologij za premostitev vrzeli v oskrbi, je realnost trgovine z aplikacijami pogosto nejasna. Nedavna analiza je pokazala, da je bilo od 30 aplikacij za depresijo, ki so bile podvržene obsežnemu nadzoru, samo 26,7 % podprtih z znanstvenimi dokazi.

Poleg tega so aplikacije za mobilno zdravje (mHealth), namenjene depresiji in podpori za duševno zdravje, le redko predmet standardizacije ali regulativnega pritiska. Trenutno so uporabniki prisiljeni zanašati se na subjektivne ali nepreverljive ocene, ki dajejo malo vpogleda v zdravstveno veljavnost aplikacije, njeno ravnanje z občutljivimi osebnimi podatki ali njeno skladnost z najboljšimi kliničnimi praksami.

Pristop k ocenjevanju mHealtha, osredotočen na depresijo, bi tako strokovnjakom kot bolnikom omogočil sprejemanje premišljenih odločitev pri izbiri naslednjega digitalnega orodja proti depresiji.

Uporaba metod Delphi za definiranje standardov aplikacij, specifičnih za depresijo

Namen te študije je bil obravnavati to nujno potrebo s predlaganjem posebnih meril, ki temeljijo na soglasju in so prilagojena izključno aplikacijam za zdravljenje depresije. Študija je uporabila modificirano metodologijo študije Delphi, strukturirano komunikacijsko tehniko, zasnovano za doseganje soglasja med skupino strokovnjakov in pomoč pri utrjevanju mnenj, dojemanja in prednostnih nalog vključenih deležnikov v dveh ponavljajočih se krogih ocenjevanja.

Deležniki, imenovani udeleženci študije, so vključevali zdravstvene delavce (psihiatre, psihologe, medicinske sestre), strokovnjake za zdravstveno tehnologijo in posameznike z diagnozo depresije. Ti udeleženci (n = 43) so bili skrbno izbrani, da bi zagotovili celovit pogled na temo tako s kliničnega vidika kot z vidika življenjskih izkušenj.

Metodologija študije se je začela s pregledom literature, ki ga je izvedel avtor, da bi ugotovil možna merila za standardizacijo aplikacij mHealth in ocenjevanje njihove uspešnosti. Od 60 ugotovljenih potencialnih meril je notranji pregled uvrstil 51 meril za ocenjevanje udeležencev, pri čemer je bilo devet meril odvečnih.

Postopek ocenjevanja udeleženca ali žirije je potekal v dveh krogih glasovanja:

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.

V priporočila študije so bila vključena le tista merila, ki so dosegla notranje pragove z visoko stopnjo soglasja. Natančneje, merilo je veljalo za visoko soglasje le, če ga je 80 % ali več anketirancev ocenilo s 5 ali 6, kar ustreza "zelo pomembno".

Kaj zainteresirane strani resnično želijo od aplikacij za depresijo

Dva kroga panelnega pregleda sta privedla do identifikacije 28 kriterijev (od 51), ki so ustrezala željam in potrebam tako strokovnjakov kot bolnikov. Udeležba na panelu je bila še posebej močna: 59 % povabljenih strokovnjakov se je odzvalo v 1. krogu in 53,4 % v 2. krogu.

Rezultati študije so pokazali, da so udeleženci v veliki večini dali prednost naslednjim področjem:

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

Nepričakovano in v nasprotju z ugotovitvami iz širših evalvacijskih študij mHealth so merila, povezana z zdravstvenimi kazalniki, kot so: druga merila, kot je spremljanje spanja, prehrane ali sedečih navad, večinoma veljala za manj pomembna in so predstavljala 7,1 % končnega seznama meril. Avtorji ugotavljajo, da ta deprioritizacija ne pomeni, da te lastnosti nimajo vrednosti, temveč da odraža omejene dokaze, ki jih povezujejo z izboljšanimi izidi depresije, če se uporabljajo ločeno.

Uporabnost in funkcionalnost sta ostali pomembni, saj predstavljata 17,9 % končnega seznama. Udeleženci so poudarili, da morajo biti aplikacije razumljive, odzivne in jasno sporočati svoje cilje, da podpirajo trajnostno in smiselno uporabo.

Kaj ta merila pomenijo za prihodnje aplikacije za duševno zdravje

Ta študija poudarja, da morajo aplikacije mHealth, zlasti tiste, ki so namenjene lajšanju depresije, dati prednost varnosti in znanstveni veljavnosti pred manj klinično zasnovanimi funkcijami, kot sta sledenje spanju ali prehrani. Uvaja 28 potrjenih kriterijev za ocenjevanje in pregledovanje aplikacij mHealth, ki zainteresiranim stranem zagotavlja informirano pot za prihodnje vrednotenje digitalnih orodij za zdravljenje depresije, namesto da takoj priporoča določene aplikacije.

Ta merila bodo ključna pri optimizaciji ocenjevalnega orodja EvalDepApps, katerega cilj je omogočiti zdravstvenim delavcem in uporabnikom, da prepoznajo visokokakovostne aplikacije, s čimer zagotovijo, da digitalna podpora za duševno zdravje ni le dostopna, temveč tudi varna in znanstveno utemeljena. Vendar pa avtorji ugotavljajo, da bodo potrebna nadaljnja validacija, kontekstualna prilagoditev in testiranje v resničnem svetu pred široko uporabo, zlasti v različnih zdravstvenih sistemih in kulturnih okoljih.

Prenesite svojo kopijo PDF zdaj!

Viri: