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Contexto: As relações entre variáveis psicológicas são consideradas complexas e variam ao longo do tempo. Redes personalizadas podem modelar interações complexas multivariadas. O desenvolvimento de redes variáveis no tempo permite modelar a variação de parâmetros ao longo do tempo. Objetivos: Nosso objetivo foi determinar o valor das redes variáveis no tempo para a prática clínica. Métodos: Aplicamos modelos gráficos mistos variáveis no tempo (TV-MGM) e modelos vetoriais autoregressivos variáveis no tempo (TV-VAR) a dados longitudinais intensivos de nove participantes com sintomas depressivos (n = 6) ou de ansiedade (n = 3). Resultados: A maioria dos participantes apresentou mudanças temporais na topologia da rede durante o período de avaliação de 30 dias. As redes variáveis no tempo de participantes com baixa, média e alta variabilidade temporal nos parâmetros de aresta mostram claramente as diferentes evoluções temporais das interações dinâmicas entre as variáveis. O exemplo de caso indica utilidade clínica, mas também limitações na aplicação de redes variáveis no tempo na prática clínica. Conclusão: Os modelos de rede variáveis no tempo fornecem uma abordagem orientada por dados e exploratória que pode complementar os padrões diagnósticos atuais ao refletir processos interativos, muitas vezes mutuamente reforçados, de problemas de saúde mental e ao levar em conta a variação ao longo do tempo. Eles podem ser usados para gerar hipóteses para testes clínicos e confirmatórios posteriores.
Scholten et al. (Mon,) estudaram essa questão.