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Contexte La période de l’adolescence se caractérise par un risque croissant de dépression et constitue une fenêtre optimale pour la prévention et l’intervention précoce. La personnalisation des interventions peut être un moyen de maximiser le bénéfice thérapeutique, surtout compte tenu de l’hétérogénéité marquée des présentations dépressives. Cependant, il manque des preuves empiriques pouvant guider une intervention personnalisée pour les jeunes. Identifier les facteurs de symptômes spécifiques à la personne durant l’adolescence pourrait améliorer les résultats en tenant compte à la fois des différences développementales et individuelles. Objectif Cette étude exploite l’utilisation quotidienne du smartphone par les adolescents pour enquêter sur les facteurs de dépression spécifiques à la personne et valider les données de détection mobile basée sur smartphone par rapport aux méthodes ambulatoires établies. Nous décrivons les méthodes de cette étude et fournissons une mise à jour de son statut. Après la collecte de données, nous aborderons trois objectifs spécifiques : (1) identifier les facteurs idiosyncratiques de variabilité dynamique des symptômes dépressifs, (2) tester la validité de la détection mobile par rapport à l’évaluation écologique momentané (EMA) et à l'actigraphie pour identifier ces facteurs, et (3) explorer les caractéristiques de base des adolescents comme prévoyants de ces facteurs. Méthodes Un total de 50 adolescents présentant des symptômes dépressifs élevés participeront à 28 jours de (1) EMA basée sur smartphone évaluant les symptômes dépressifs, les processus, l’affect et le sommeil ; (2) détection mobile de la mobilité, de l'activité physique, du sommeil, de l'utilisation du langage naturel dans la communication interpersonnelle tapée, du temps d’écran, et de la fréquence et de la durée des appels à l'aide de l'application smartphone Effortless Assessment of Risk States ; et (3) actigraphie au poignet de l’activité physique et du sommeil. Les adolescents et leurs aidants compléteront des mesures développementales et cliniques à la ligne de base, ainsi que des entretiens de retour d'expérience des utilisateurs lors du suivi. Les réseaux idiosyncratiques des symptômes EMA au sein des sujets seront modélisés pour identifier les facteurs de dépression spécifiques à chaque adolescent. Les corrélations entre les mesures EMA, les capteurs mobiles, et l'actigraphie concernant le sommeil, l'activité physique et sociale seront utilisées pour évaluer la validité de la détection mobile pour identifier les facteurs spécifiques à la personne. Des analyses basées sur les données des variables des capteurs mobiles prédisant les symptômes dépressifs principaux (humeur auto-rapportée et anhédonie) seront également utilisées pour évaluer la validité de la détection mobile pour identifier les facteurs. Enfin, les caractéristiques de base entre sujets seront explorées comme préfigurant des facteurs spécifiques à la personne. Résultats En octobre 2023, 84 familles ont été sélectionnées comme éligibles, dont 70 % (n=59) ont fourni un consentement éclairé et 46 % (n=39) ont répondu à tous les critères d'inclusion après avoir complété l'évaluation de base. Parmi les 39 familles incluses, 85 % (n=33) ont complété la période de collecte de données de 28 jours sur smartphone et d'actigraphie ainsi que la visite de suivi de l'étude. Conclusions Cette étude exploite l'utilisation quotidienne du smartphone par des adolescents déprimés pour identifier les facteurs de dépression spécifiques à la personne chez les adolescents et pour évaluer la validité de la détection mobile dans l'identification de ces facteurs. Les résultats devraient offrir de nouvelles perspectives sur la structure et la dynamique de la symptomatologie dépressive pendant une période sensible du développement et informer le développement futur d'un outil basé sur smartphone évolutif et peu contraignant qui peut guider les décisions de traitement personnalisées pour les adolescents déprimés. Identifiant de rapport enregistré international (IRRID) DERR1-10.2196/43931.
Ng et al. (Tue,) ont étudié cette question.