Descoperirile indică faptul că colectarea pasivă a datelor prin tehnologia digitală ar putea fi utilă pentru monitorizarea continuă în viața reală între consultații clinice și înainte ca simptomele să apară.
Modele anormale de somn, măsurate folosind dispozitive de actigrafie care înregistrează odihna și activitatea, precum un Fitbit sau un Smartwatch, au fost asociate cu un risc dublu de revenire a depresiei.
Cercetătorii sugerează că metricile de actigrafie ar putea funcționa ca indicatori digitali scalabili pentru identificarea persoanelor cu un risc crescut de recidivă.
„Deși s-a recunoscut de mult timp că modelele anormale de somn și activitate sunt asociate cu un risc mai mare de recidivă a depresiei, capacitatea de a detecta pasiv aceste modele anormale folosind senzori inteligenți deschide o nouă fereastră de oportunitate pentru personalizarea îngrijirii condițiilor care ar putea reapărea, cum ar fi depresia”, au comentat cercetătorii.
Tulburarea depresivă majoră afectează aproximativ una din 20 de persoane în fiecare an și este una dintre principalele cauze de dizabilitate la nivel mondial.
Având în vedere că perturbările în ritmurile de odihnă-activitate apar adesea imediat înainte de debutul clinic al unei episoade depresive, cercetătorii au examinat valoarea predictivă a acestora la 93 de adulți cu MDD în remisie.
Fiecare participant a purtat un dispozitiv de actigrafie de grad de cercetare pentru o medie de 46 de săptămâni, generând aproximativ 32.000 de zile de date. Informațiile colectate în cele două săptămâni precedente recăderii și după detectarea acesteia au fost excluse pentru a evita captarea influenței potențiale a evenimentelor survenite ca rezultat al episodului depresiv în sine.
Rezultatele au arătat că un model de somn neregulat a fost asociat cu aproape dublul riscului de recădere.
Cel mai mare predictor al recăderii a fost o diferență mai mică între activitatea diurnă și odihna nocturnă. De asemenea, a fost semnificativ timpul petrecut treaz noaptea după adormire. Programul de somn devenea mai imprevizibil cu cât se apropia de recădere.
După ajustarea pentru factorii de confuzie potențiali, regulatitatea somnului la bază (raport de pericol [HR]=0,46), amplitudinea relativă mai mică (HR=0,45), eficiența somnului mai scăzută (HR=0,57), trezirea după adormire mai mare (HR=1,77) și activitatea nocturnă mai mare (HR=1,86) au fost toate asociate semnificativ cu recăderea.
În modelele variabile în timp, deviația compusă a fazei mai mare (HR=1,76) și amplitudinea relativă mai mică (HR=0,45) au fost asociate cu recăderea, ultima rămânând semnificativă chiar și după ajustarea pentru scorurile de rating ale depresiei (HR=0,60).
Ritmurile de somn și activitate derivate din actigrafie au fost capabile să diferențieze cei care au recăzut de cei cu profiluri clinice instabile care au rămas în remisie.
„Progresele în tehnologia digitală și algoritmii AI au un mare potențial pentru prevenirea recidivelor în sănătatea mentală”, a comentat cercetătorul Benicio Frey, MD, PhD, de la Universitatea McMaster.
Sursa: [Articolul original în engleză](link catre sursa originala, daca este posibil)
Senior Editor RevistaSanatatii.ro. Pasionat de lifespan, fan David Sinclair.