Key points are not available for this paper at this time.
Schizophrenie betrifft 1% der Weltbevölkerung und ist mit einer Reduzierung der Lebenserwartung um 20 Jahre verbunden. Die zunehmende Verbreitung sowohl von Verbrauchertechnologien als auch von klinisch hochwertigen tragbaren Technologien bietet neue Kennzahlen, um klinische Entscheidungen aus der Ferne und in Echtzeit zu unterstützen. In diesem Zusammenhang wird die aktuelle Literatur überprüft, um den potenziellen Nutzen tragbarer Technologien bei Schizophrenie zu bestimmen, einschließlich ihrer Nützlichkeit bei der Diagnose, beim Erstmanifest der Psychose und bei der Rückfallprävention sowie ihrer Akzeptanz durch die Patienten. Mehrere Studien haben die Validität verschiedener Geräte weiter bestätigt, die in der Lage sind, den Schlaf zu verfolgen - eine besonders nützliche Kennzahl bei Schizophrenie, da Schlafstörungen prädiktiv für den Krankheitsbeginn oder die akute Verschlechterung psychotischer Symptome sein können. Durch maschinelles Lernen wurden Herzfrequenz und motorische Aktivität, die durch tragbare Technologien erfasst wurden, genutzt, um zwischen Kontrollgruppen und Patienten mit Schizophrenie zu unterscheiden. Tragbare Technologien können die autonome Dysregulation erfassen, die erkannt wurde, wenn Patienten aktiv Paranoia, Halluzinationen oder Wahnvorstellungen erfahren. Mehrere Plattformen werden derzeit erforscht, wie Health Outcomes Through Positive Engagement and Self-Empowerment, Mobile Therapeutic Attention for Treatment-Resistant Schizophrenia und Sleepsight, die letztendlich Patientendaten mit Kliniker verbinden könnten. Die Zukunft ist vielversprechend für tragbare Technologien bei Schizophrenie, da die aktuelle Literatur ihr Potenzial veranschaulicht, Echtzeiteinblicke zur Unterstützung von Diagnose und Management zu bieten.
Fonseka et al. (Tue,) untersuchten diese Frage.