La dinámica del teclado del smartphone predice el afecto en la ideación suicida

Resumen Mientras que el fenotipado digital ofrece oportunidades para evaluaciones de salud mental discretas y en tiempo real, la integración de sus modalidades no es trivial debido a las altas dimensionalidades y discrepancias en las frecuencias de muestreo. Proporcionamos un pipeline integrado que resuelve estos problemas al transformar todas las modalidades a la misma unidad de tiempo, aplicar el análisis de componentes independientes (ICA) a modalidades de alta dimensión y fusionar las modalidades con modelos lineales de efectos mixtos. Aplicamos nuestro enfoque para integrar datos de auto-reporte diarios y de alta calidad con la dinámica del teclado BiAffect derivada de una muestra clínica de suicidabilidad de pacientes ambulatorios de salud mental. La aplicación del ICA a los datos de auto-reporte (104 participantes, 5712 días de datos) reveló componentes relacionados con el bienestar, la anhedonia y la irritabilidad y disfunción social. Los modelos de efectos mixtos (55 participantes, 1794 días) mostraron que menos movimiento del teléfono al escribir estaba asociado con más anhedonia (β = −0.12, p = 0.00030). Consideramos que este método es ampliamente aplicable a datos de fenotipado digital densos y longitudinales.