20
de mayo de 2020
Plataforma de aplicación móvil entrenada para el tratamiento de la
depresión y la ansiedad entre pacientes de atención primaria
Un ensayo
clínico aleatorizado
Andrea K. Graham, PhD1,2; Carolyn J. Greene, PhD3; Mary J. Kwasny, ScD1,4; et alSusan
M. Kaiser, MPH1,4; Paul
Lieponis, MS5 5; Thomas
Powell, MD, MS6 6; David
C. Mohr, PhD1,4
JAMA Psiquiatría. Publicado en línea
el 20 de mayo de 2020. doi: 10.1001 / jamapsychiatry.2020.1011
Puntos clave
Pregunta ¿Es una
plataforma de intervención móvil compuesta por un conjunto de aplicaciones
fáciles de usar, respaldadas por un breve entrenamiento, eficaces para tratar
la depresión y la ansiedad entre los pacientes de atención primaria?
Hallazgos En este
ensayo clínico aleatorizado de 146 pacientes con depresión y ansiedad, una
plataforma móvil logró mayores reducciones en la depresión y la ansiedad y
mayores probabilidades de recuperación en comparación con los individuos de
control de la lista de espera del tratamiento habitual, y los efectos se
mantuvieron en el seguimiento. La interacción con las aplicaciones fue
alta durante todo el período de intervención.
Significado Los resultados
respaldan la eficacia de un enfoque de plataforma para la intervención móvil
que utiliza aplicaciones diseñadas para adaptarse a la estructura de la vida de
los usuarios para el tratamiento de pacientes con depresión y ansiedad en la
atención primaria.
Resumen
Importancia La depresión
y la ansiedad son comunes e incapacitantes. La atención primaria es el
sitio de facto para tratar estos problemas de salud mental, pero generalmente
no cuenta con los recursos necesarios para satisfacer la carga de estas
demandas.
Objetivo Evaluar
la eficacia de una plataforma de intervención móvil, IntelliCare, para abordar
la depresión y la ansiedad entre los pacientes de atención primaria.
Diseño, escenario y
participantes Ensayo clínico aleatorizado de dos brazos en clínicas de
medicina interna de la Universidad de Arkansas para Ciencias Médicas. Los
pacientes adultos de atención primaria (N = 146) que dieron positivo por
depresión en el Cuestionario de salud del paciente-8 (PHQ; puntaje ≥ 10) o
ansiedad por el trastorno de ansiedad generalizada-7 (GAD-7; puntaje ≥ 8)
fueron reclutados entre julio 17, 2018 y 14 de diciembre de 2018.
Intervenciones La
plataforma respaldada por el entrenador, compuesta por un conjunto de
aplicaciones, se entregó durante 8 semanas. Los participantes en el
control de la lista de espera recibieron el tratamiento habitual durante 8
semanas, luego la plataforma móvil.
Principales
resultados y medidas Los resultados primarios fueron los
cambios en la depresión (PHQ-9) y la ansiedad (GAD-7) durante el período de
intervención. Los resultados secundarios fueron diferencias en la
proporción de pacientes que alcanzaron la recuperación (PHQ-9 / GAD-7 <5 o
50% de mejora desde el inicio), el mantenimiento de los efectos de la
intervención durante el seguimiento de 2 meses y el uso de aplicaciones durante
el período de intervención.
Resultados Se
incluyeron ciento cuarenta y seis pacientes (119 de 146 eran mujeres [81.5%];
edad media [DE], 42.3 [13.8] años). De los 146 pacientes, 122 (83,6%)
fueron diagnosticados con depresión y 131 (89,7%) con ansiedad. Una mayor
proporción de los participantes de la intervención frente al control de la
lista de espera logró la recuperación de la depresión (n = 38 de 64 [59%] vs n
= 18 de 58 [31%]; odds ratio, 3.25; IC 95%, 1.54-6.86) y ansiedad (n = 37 de 65
[57%] vs n = 25 de 66 [38%]; odds ratio, 2.17; IC 95%, 1.08-4.36). Se
observaron efectos sostenidos para la depresión (pendiente, 0.01; IC del 95%,
–0.09 a 0.10; P = .92) y puntuaciones de ansiedad (pendiente,
0.02; IC del 95%, –0.08 a 0.12; P = .67) durante el
seguimiento. El uso de la aplicación fue alto, con una mediana de 93 y 98
sesiones entre los participantes con depresión y ansiedad, respectivamente.
Conclusiones y
relevancia En este ensayo, una aplicación de intervención móvil fue
efectiva para la depresión y la ansiedad entre los pacientes de atención
primaria. Los resultados también respaldan el diseño de intervenciones
digitales de salud mental como plataformas que contienen aplicaciones simples y
breves que los usuarios pueden agrupar para satisfacer sus necesidades.
Introducción
La depresión y la
ansiedad son problemas de salud frecuentes, perjudiciales y costosos, que se
tratan con mayor frecuencia en la atención primaria. 1 - 3 El Grupo de
Trabajo de Servicios Preventivos de EE. UU. Recomienda la detección de
depresión de rutina en atención primaria 4 ; sin
embargo, sin asistencia adicional para apoyar el tratamiento, una mayor
identificación no proporciona ningún beneficio. 5 Desafortunadamente,
la demanda de servicios de salud mental supera la capacidad de la fuerza
laboral y los recursos para satisfacer estas necesidades. Las
intervenciones digitales de salud mental (DMHI), que utilizan herramientas
móviles y basadas en Internet, pueden ser rentables y tienen el potencial de
mejorar la capacidad de los entornos de atención médica para abordar los
problemas de salud mental. 6 6Sin embargo, la
implementación en la atención primaria a menudo ha fallado, principalmente
porque los pacientes no usan las herramientas. 7 7
Los DMHI
administrados por computadora se basan principalmente en terapias basadas en
evidencia, dependen en gran medida de la psicoeducación y, por lo general, requieren
su uso durante 30 a 45 minutos por semana durante 6 o más semanas. A pesar
de la buena eficacia en los ensayos clínicos aleatorios (ECA), 8 la
participación en el mundo real es un desafío. 7 , 9 , 10 A diferencia
de las computadoras, las personas tienden a usar aplicaciones de teléfonos
inteligentes para un solo propósito, en cortos períodos de tiempo, a veces con
frecuencia durante todo el día. 11 , 12 Por lo tanto,
los DMHI basados en aplicaciones a menudo se centran en 1 a 2 estrategias
psicológicas y más en acciones que en psicoeducación. 13 DMHI basados
en aplicaciones han demostrado eficacia en ECA, 14 , 15son cada vez más
utilizados por el público y producen una participación temprana razonable, pero
la adherencia cae drásticamente durante las primeras 2 semanas. 13
Los DMHI basados
en aplicaciones pueden tener un mayor éxito si se adaptan a las convenciones
de uso de aplicaciones y superan 2 desafíos principales para realizar
intervenciones de salud mental. Primero, las muchas estrategias de
comportamiento efectivas pueden atraer diferencialmente a diferentes
personas. En segundo lugar, las personas no tienden a usar aplicaciones de
salud mental durante largos períodos. Esto puede deberse a que las
personas buscan la novedad de nuevas aplicaciones 16 o han
adquirido el beneficio de la aplicación y ya no la encuentran útil. Por lo
tanto, un enfoque de aplicación única para una afección de salud mental puede
ser menos efectivo. 17
La plataforma
IntelliCare fue diseñada para abordar estos desafíos. En lugar de una sola
aplicación, la plataforma contiene múltiples aplicaciones, cada una de las
cuales es breve, simple y admite un único objetivo clínico. Por ejemplo,
la aplicación Daily Feats apunta a la fijación de objetivos; la única
actividad es establecer y monitorear el cumplimiento de las metas diarias, con
andamios para aumentar la complejidad. Debido a la depresión y la ansiedad
son altamente comórbidos 1 , 2 y responder a
las estrategias psicológicas similares, 18 de la plataforma
fue diseñado para tratar ambas condiciones. Esta plataforma móvil ha sido
evaluada en ensayos de campo, el primero de los cuales evaluó los cambios de
síntomas durante 8 semanas y el segundo de los cuales probó 2 estrategias de
participación. 19 , 20En ambos ensayos,
la plataforma produjo reducciones significativas en la depresión y la
ansiedad 19 , 20 y un
compromiso constante. 16 , 21
El propósito de
este ECA fue evaluar la eficacia de la plataforma para el tratamiento de la
depresión y la ansiedad en pacientes de atención primaria. Presumimos que
los individuos asignados al azar para recibir la plataforma móvil informarían
mayores reducciones en los síntomas de depresión o ansiedad en comparación con
los individuos de control de lista de espera (WLC) durante el período de
intervención de 2 meses (resultado primario) y tienen una mayor proporción de
los pacientes logran recuperarse de la depresión o la ansiedad (resultado
secundario). Los resultados secundarios también incluyeron la evaluación
del mantenimiento de los efectos durante el seguimiento entre los individuos en
la condición y las métricas de compromiso. Hasta donde sabemos, esta es la
primera evaluación de una plataforma de aplicaciones para el tratamiento de una
afección de salud mental.
Métodos
Diseño
Este ECA comparó IntelliCare
con el tratamiento habitual de WLC para la depresión y la ansiedad. La
junta de revisión institucional de la Universidad de Arkansas para Ciencias
Médicas (UAMS) aprobó el estudio. Una junta de monitoreo de seguridad de
datos proporcionó supervisión. El suplemento 1 proporciona
el protocolo de prueba.
Participantes
El protocolo de
prueba en el Suplemento 1 detalla los
criterios de entrada. En resumen, los pacientes adultos de atención
primaria de UAMS eran elegibles si tenían un teléfono inteligente compatible
(Android o Apple) y síntomas elevados de depresión o ansiedad en el examen
(puntuación ≥10 en el Cuestionario de salud del paciente-8 [PHQ-8] 22 o ≥8 en la
escala del trastorno de ansiedad generalizada-7 [GAD-7] 23 ). Los
individuos fueron excluidos, entre otros, si tenían un suicidio agudo, 24 tenían un
diagnóstico para el cual el estudio IntelliCare podría no ser apropiado, y
actualmente estaban programados para iniciar una psicoterapia para evitar la
interferencia del tratamiento. Se permitió la medicación psicotrópica si
la dosis fue estable durante las últimas 2 semanas para eliminar los efectos de
la medicación placebo.
Procedimiento
Los participantes
fueron reclutados entre el 17 de julio de 2018 y el 14 de diciembre de 2018, de
las clínicas de medicina interna de la UAMS en el campus del centro médico
principal y las comunidades circundantes. Estas clínicas atienden a una
población diversa, a menudo de bajos ingresos. Todas las clínicas
proporcionaron pruebas de detección de depresión de rutina; algunos tenían
recursos integrados de salud conductual en el sitio. Los participantes
fueron referidos por un médico o respondieron a los métodos de
divulgación. Las estrategias de reclutamiento se han descrito 25 y están en el
protocolo del Suplemento 1 .
Las personas
interesadas completaron un filtro en línea; aquellos cuyos resultados
indicaron elegibilidad potencial fueron invitados automáticamente a
proporcionar un consentimiento informado por escrito en línea. Después de
la revisión de los registros médicos por parte del equipo de investigación, se
invitó a las personas que permanecían potencialmente elegibles a completar una
evaluación de referencia en línea.
Después de la
aleatorización, los participantes en la condición de intervención comenzaron
IntelliCare a través de una llamada telefónica de incorporación con su
entrenador asignado. Los participantes en el control de la lista de espera
fueron informados de que tendrían acceso a IntelliCare después de un retraso de
8 semanas. Se solicitó a todos los participantes que completaran
evaluaciones cada 4 semanas durante 16 semanas, administrados en línea e independientemente
de la intervención para enmascarar los resultados para los
entrenadores. Los participantes podrían recibir hasta $ 100 por completar
las evaluaciones de investigación. La recopilación de datos finalizó el 17
de abril de 2019.
Aleatorización
Un estadístico
independiente creó una secuencia de aleatorización generada por computadora con
una relación de 1 a 1 en bloques permutados aleatoriamente de 4 y 6. La
asignación de aleatorización se ocultó hasta después de que se confirmaron los
criterios de ingreso.
Condiciones de
intervención
IntelliCare
La intervención se
realizó durante 8 semanas utilizando la plataforma IntelliCare, respaldada por
el entrenador. IntelliCare es un conjunto de aplicaciones móviles
disponibles en los sistemas operativos iPhone y Android. La aplicación Hub
organizó la experiencia del usuario al permitir el acceso a aplicaciones
IntelliCare centradas clínicamente, al proporcionar una biblioteca de material
psicoeducativo y al administrar una evaluación semanal de los síntomas. 19 En este
estudio, los participantes recibieron acceso a 5 aplicaciones clínicamente
enfocadas (descritas en el protocolo en el Suplemento 1 ). 19Cada semana, un
entrenador recomendó una nueva aplicación para descargar e intentar, basada en
las preferencias del participante y un protocolo de recomendación. Se
alentó a los participantes a probar la aplicación recién recomendada, pero podían
descargar cualquier aplicación en cualquier momento y usar o suspender
aplicaciones según lo prefieran.
Los entrenadores
fueron 2 personas de nivel de licenciatura que recibieron capacitación en el
manual de capacitación 26 y supervisión
semanal con un psicólogo clínico. El entrenamiento se entregó
principalmente a través de mensajes de texto de servicio de mensajes
cortos; Los entrenadores generalmente iniciaban 2 contactos por semana y
respondían a los mensajes de los participantes. Los participantes también
recibieron un paquete de bienvenida por correo electrónico (desarrollado con
expertos en alfabetización en salud), 1 llamada telefónica de incorporación
(aproximadamente 30-45 minutos) y la oferta de una llamada opcional de medio
tratamiento (aproximadamente 10-15 minutos). Se describen más detalles en
el protocolo del Suplemento 1 .
Los entrenadores
administraron a los participantes utilizando un panel en línea, que proporcionó
información sobre el uso de la aplicación de cada participante y el puntaje
semanal de evaluación de síntomas y permitió enviar y recibir mensajes de
texto. Las aplicaciones permanecieron disponibles para los participantes
después de que finalizó el tratamiento.
Control de lista de
espera
El WLC permitió a
los participantes continuar el tratamiento habitual a través de la atención
primaria. Después del retraso de 8 semanas, los individuos de WLC
recibieron la intervención entrenada.
Evaluaciones de
resultados
Los resultados
primarios (PHQ-9 27 y GAD-7 23 ) se midieron
al inicio y en cada evaluación de seguimiento. Las métricas de uso de la
aplicación se capturaron automáticamente y se almacenaron en un servidor
seguro. El uso de la aplicación se definió usando 3 métricas de uso
común 20 , 28 : número de
sesiones de la aplicación, número de días que se usó la intervención y tiempo
hasta el último uso (es decir, número de días entre el primer y el último
lanzamiento) durante el período de tratamiento. Una sesión de aplicación
se definió como una acción o evento iniciado por el usuario después de 5
minutos sin actividad. El compromiso con el coaching se definió como el
número de mensajes enviados por entrenadores y participantes.
Análisis
Suponiendo un 80%
de potencia y α = .05, se podría esperar un tamaño de efecto medio de 0.5 entre
IntelliCare y WLC con 128 participantes (64 por brazo). Dieciocho
participantes adicionales se inscribieron antes de que se cerraran los
procedimientos de reclutamiento. Todos los análisis se realizaron con una
tasa de error de tipo 1 de 2 lados de .05 en SAS, versión 9.4 (SAS Institute
Inc).
Los análisis
siguieron la intención de tratar. Cinco participantes no tuvieron ningún
dato de seguimiento durante la primera fase del estudio, divididos
equitativamente entre los brazos del estudio (IntelliCare, 3; WLC,
2). Ninguna evidencia indicó que estos participantes no fueran al
azar; por lo tanto, se utilizaron múltiples métodos de imputación para
imputar datos de seguimiento para estos participantes.
Los resultados
primarios se analizaron por separado para los participantes que dieron positivo
para la depresión y la ansiedad para evaluar el cambio en la depresión y la
ansiedad, respectivamente. Los modelos lineales mixtos generales se
ajustaron para las puntuaciones de PHQ-9 entre las personas con depresión y las
puntuaciones de GAD-7 entre las personas con ansiedad para cada conjunto de
datos imputados. Los resultados se combinaron para esos análisis para
presentar inferencias válidas para el efecto de la intervención a lo largo del
tiempo. Los análisis primarios no fueron ajustados; análisis
secundarios ajustados por edad, sexo y raza.
Se realizaron
análisis de resultados secundarios. Los modelos de regresión logística
univariable se ajustaron para determinar si había una asociación entre la
condición del estudio y la recuperación en el punto posterior a la
intervención, definida como puntajes de PHQ-9 / GAD-7 menores de 5 o 50% de
reducción desde el inicio; modelos adicionales se ajustaron por edad, sexo
y raza. Para evaluar la respuesta sostenida entre el postratamiento y el
seguimiento de 16 semanas (solo entre aquellos en la condición IntelliCare), se
ajustaron modelos lineales mixtos generales para PHQ-9 entre aquellos con
depresión y GAD-7 entre aquellos con ansiedad; los modelos no usaron datos
imputados. Se utilizaron correlaciones para evaluar la asociación entre
las métricas de uso de la aplicación y los resultados y el compromiso con el
entrenamiento y los resultados en el punto posterior a la
intervención. Debido a que estas no fueron comparaciones planificadas,
solo se informan los intervalos de confianza.29
Resultados
Participantes
La Figura 1 presenta el
diagrama CONSORT. De 435 individuos seleccionados, 146 participantes (34%)
fueron inscritos y asignados al azar. En la evaluación, 122 participantes
presentaron depresión (64 IntelliCare; 58 WLC) y 131 presentaron ansiedad (65
IntelliCare; 66 WLC); la mayoría (n = 107; 73%) tenía depresión y ansiedad
comórbidas. La Tabla 1 muestra las
características de pretratamiento de la muestra y 2 condiciones de estudio
entre los subconjuntos con depresión o ansiedad. La tasa de pérdida de
seguimiento fue baja, con 141 de 146 participantes (96,6%) que completaron al
menos 1 evaluación de seguimiento.
Resultado primario:
cambios en la depresión o la ansiedad
Las Figuras 2 A y B
representan los medios mínimos cuadrados (LSM) de resultados a lo largo del
tiempo para la depresión y la ansiedad, con datos imputados de 5 conjuntos de
datos imputados múltiples. La Tabla 1 en el Suplemento 2 proporciona
estimaciones de parámetros del modelo. Hubo un efecto significativo de
grupo por tiempo durante 8 semanas ( F 2,33 316 =
15.9; P <.001), lo que significa que los asignados a la
plataforma móvil experimentaron una tasa de mejora más rápida que el
WLC. La diferencia de LSM en las puntuaciones de depresión entre la
plataforma móvil y el WLC en la semana 4 fue de 2,88 (SE = 0,82; tamaño
del efecto Cohen d [ES] = 0,52) y en la semana 8 fue de
4,33 (SE = 0,83; d ES = 0,78). La diferencia de LSM en
los puntajes de ansiedad en la semana 4 fue 2.38 (SE = 0.77; dES =
0,47) y en la semana 8 fue 3,19 (SE = 0,76; d ES = 0,64).
Después de ajustar
por edad, sexo y raza, el efecto de la interacción grupo por tratamiento siguió
siendo significativo para la depresión ( F 2,34 315 =
15,3; P <.001). La diferencia de LSM en los puntajes
de depresión en la semana 4 fue 2.91 (SE = 0.83; ES d =
0.43) y en la semana 8 fue 4.37 (SE = 0.83; d ES =
0.64). De manera similar, la interacción grupo por tratamiento se mantuvo
significativa para la ansiedad ( F 2,3228.4 =
11.9; P <.001). La diferencia de LSM en los puntajes
de ansiedad en la semana 4 fue 2.51 (SE = 0.78; d ES = 0.41) y
en la semana 8 fue 3.33 (SE = 0.76; d ES = 0.55).
Resultados secundarios
Recuperación en el
punto de posintervención
La tasa de
recuperación de la depresión fue del 59,4% en IntelliCare y del 31,0% en
WLC. La tasa de recuperación de la ansiedad fue del 56,9% en IntelliCare y
del 37,9% en WLC. Las probabilidades de recuperación para la depresión
fueron 3.25 (IC 95%, 1.54-6.86) veces mayor y para la ansiedad fueron 2.17 (IC
95%, 1.08-4.36) veces mayor para IntelliCare en comparación con
WLC. Después de ajustar por edad, sexo y raza, las probabilidades de
recuperación aumentaron ligeramente a 3.42 (IC 95%, 1.57-7.48) para la
depresión y 2.24 (IC 95%, 1.07-4.68) para la ansiedad.
Respuesta sostenida
en el seguimiento
Entre los asignados
al azar a IntelliCare, los efectos se mantuvieron desde el postratamiento hasta
el seguimiento de 16 semanas. No hubo evidencia de un cambio lineal en la
pendiente para el cambio en las puntuaciones de depresión (pendiente, 0.01; IC
95%, –0.09 a 0.10; P = .92), ni las medias fueron diferentes
con el tiempo ( F 2,119 = 0.02; P =
.98). De manera similar, no hubo evidencia de un cambio lineal en la
pendiente para el cambio en los puntajes de ansiedad (pendiente, 0.02; IC 95%,
–0.08 a 0.12; P = .67), ni las medias fueron diferentes con
el tiempo ( F 2,118 = 0.09; P =
.92). Las medias y los errores estándar para las condiciones del estudio
por puntajes de depresión y ansiedad en cada punto se presentan en la Tabla 2, utilizando datos
observados para facilitar la interpretación.
Uso de la
aplicación
La Tabla 3 presenta las
métricas de uso de la aplicación para el conjunto completo y cada
aplicación. Ni sesiones de la aplicación ( r , −0.03; IC
del 95%, −0.22 a 0.15), tiempo hasta el último uso ( r ,
−0.14; IC del 95%, −0.31 a 0.05), ni días utilizados ( r, −0.05;
95% IC, -0.23 a 0.14) se asociaron fuertemente con cambios en la
depresión. Ni sesiones de la aplicación ( r , 0.01; IC
del 95%, −0.17 a 0.19), tiempo hasta el último uso ( r ,
−0.04; IC del 95%, −0.22 a 0.13)], ni días utilizados ( r ,
0.02; IC del 95% , -0,15 a 0,20) se asociaron fuertemente con cambios en la
ansiedad. eTable 2 en el Suplemento 2 muestra
correlaciones con los resultados para cada aplicación.
A las 8 semanas
después del tratamiento, 119 participantes (81.5%) tuvieron algún uso de la
aplicación. Para todos los participantes, el tiempo medio después de la
intervención hasta el último uso de la aplicación fue de 28 días (rango, 0-212
días) y la mediana de los días utilizados fue de 7 (rango, 0-102 días).
Compromiso con el
coaching
Entre aquellos con
depresión, los entrenadores enviaron una media de 32 mensajes (SD, 9; rango,
7-61); los participantes enviaron una media de 19 mensajes (SD, 12; rango,
1-68). Hubo una correlación insignificante entre el cambio en PHQ-9 y el número
de mensajes de entrenadores ( r , −0.07; IC del 95%, −0.25 a
0.13) o participantes ( r , −0.03; −0.22 a 0.16). Entre
aquellos con ansiedad, los entrenadores enviaron una media de 32 mensajes (SD,
10; rango, 7-61); los participantes enviaron una media de 19 mensajes (SD,
12; rango, 1-68). La correlación entre el cambio en GAD-7 y el número de
mensajes de entrenadores ( r , −0.01; IC del 95%, −0.19 a
0.17) o participantes ( r , −0.02; IC del 95%, −0.20 a 0.17)
no fue significativa.
Eventos adversos
No hubo eventos
adversos relacionados con el estudio.
Discusión
Este es, a nuestro
entender, el primer ECA de una plataforma basada en aplicaciones para el
tratamiento de la depresión y la ansiedad y de cualquier tratamiento de salud
mental basado en aplicaciones entre los pacientes de atención
primaria. Las personas que recibieron la plataforma móvil tuvieron una
mayor reducción en los síntomas de depresión y ansiedad en comparación con las
personas con WLC en tratamiento habitual, y los cambios se mantuvieron durante
un seguimiento de 2 meses. Aunque el análisis del período de tratamiento
para el WLC no se planificó ni se realizó, una vez que estos participantes
recibieron tratamiento, sus puntajes de depresión y ansiedad cayeron a niveles similares
a los del grupo de tratamiento, lo que fortaleció aún más la conclusión de que
IntelliCare es eficaz para la depresión y la ansiedad entre pacientes de
atención primaria.
Los tamaños de
efecto de 0,78 y 0,64 para la depresión y la ansiedad en este ensayo están en
el rango de tamaños de efecto en los metanálisis de psicoterapia cara a cara
(0,69 y 0,84, respectivamente) 30 , 31 y se comparan
favorablemente con los tamaños de efecto para la aplicación. tratamientos
basados (0,38 y 0,33, respectivamente) 14 , 15 e
intervenciones basadas en la web evaluadas en atención primaria (0,31 y 0,26,
respectivamente). 32 , 33
Las intervenciones
digitales de salud mental se han defendido como una solución para las barreras
de acceso y las altas tasas de abandono de la psicoterapia entre los pacientes
de atención primaria. 34 , 35 Sin embargo,
el compromiso ha resultado ser un desafío. Un ensayo de efectividad de una
intervención basada en la web encontró que los participantes iniciaron sesión
durante aproximadamente la mitad de las 8 sesiones 32 ; en 2
ensayos de implementación de intervenciones basadas en la web en entornos de
atención primaria en inglés, los usos medios fueron 1-2, con solo el 10% al 19%
completando su intervención. 7 , 9 Si bien no
conocemos los datos de cumplimiento de las aplicaciones de salud mental en
atención primaria, el número medio de sesiones de aplicaciones de salud mental
es de 3 a 9 entre los usuarios públicos activos. 13En contraste,
encontramos un alto uso de aplicaciones, con una mediana de 93 a 98 sesiones de
aplicaciones en todas las aplicaciones durante 8 semanas. Nuestros
hallazgos pueden deberse a que el enfoque de la plataforma coincide con la
forma en que las personas usan las aplicaciones: los participantes podrían usar
o ignorar las aplicaciones como prefieran, y la novedad de recibir nuevas
aplicaciones es probablemente atractiva. 16 , 21 , 36 La muestra
también comprendía un grupo raramente representado en la investigación
tecnológica: en contraste con investigaciones anteriores, que han tendido a
atraer a aquellos atraídos por la tecnología, 33 participantes provenían de
una comunidad diversa y tradicionalmente desatendida que buscaba ayuda para la
depresión y la ansiedad. Por lo tanto, los hallazgos sugieren que este
servicio atrajo a los pacientes de manera más general y subraya la importancia
de diseñar DMHI para que coincida con las preferencias de uso de aplicaciones
de los pacientes.33 , 37 , 38 El uso de la
aplicación no estuvo fuertemente asociado con los resultados, lo que es
consistente con gran parte de la literatura de DMHI. 16 , 39 , 40 La asociación
entre uso y resultados es compleja. La participación de aplicaciones
clínicamente significativas puede ser más importante que la cantidad en
bruto. 21 Además, las
personas tienden a usar menos DMHI a medida que mejora su depresión. 41 En conjunto,
la participación relativamente alta sugiere que los enfoques de plataforma,
como IntelliCare, pueden ser más aceptables para los pacientes y probablemente
producir mejores resultados que las aplicaciones individuales centradas en el
trastorno; sin embargo, esto queda por probar en un ensayo.
Los resultados
también informan el potencial de escala. Aunque el cribado de rutina ha aumentado
la identificación de pacientes con problemas de salud mental en atención
primaria, esto no necesariamente ha llevado a mejores resultados. 5 Además, a
pesar del éxito de la atención colaborativa, que integra especialistas en salud
del comportamiento en atención primaria, 42 , 43la demanda de tales
servicios con frecuencia excede la capacidad de las organizaciones de atención
médica. Las plataformas digitales de aplicaciones de intervención de salud
mental tienen el potencial de mejorar la efectividad del tratamiento de la
salud del comportamiento al mejorar la eficiencia de los médicos y mantener la
rentabilidad. De hecho, en esta prueba, los entrenadores pasaron menos de
1 hora por teléfono con los participantes, comunicándose principalmente a
través de mensajes de texto. La mensajería de texto es simple, discreta,
aceptable para los pacientes y supera las altas tasas de desconexión que se ven
con frecuencia en el entrenamiento por teléfono. 7 , 9
Limitaciones
Se deben considerar
las limitaciones del estudio al interpretar los resultados. Aunque
estudios previos 20 de la
plataforma móvil han mostrado un mantenimiento de las ganancias durante 6
meses, 20 este ensayo
no tuvo un período de seguimiento suficiente para replicar esos
hallazgos. Mediante el uso de autoinforme de medidas de depresión y
ansiedad para alinearse con los métodos de detección / monitoreo en atención
primaria, 44los hallazgos
pueden no generalizarse a clínicas de salud mental donde se realizan
evaluaciones clínicas exhaustivas. Debido a que el 56% de la muestra
estaba recibiendo medicación antidepresiva, es posible que algunos de los
efectos dentro del tratamiento se debieran a la medicación; sin embargo,
estos efectos deberían ser equivalentes en todos los brazos de tratamiento y no
afectar la validez de los efectos entre tratamientos. Tampoco capturamos
datos sobre el uso de otras aplicaciones por parte de los pacientes durante el
período de intervención. Finalmente, aunque la investigación se realizó en
asociación con las clínicas de UAMS, los miembros del equipo de estudio
realizaron la intervención o las evaluaciones (realizadas por diferentes
personas para evitar que los entrenadores conozcan los resultados). Se
requerirá trabajo futuro para diseñar y evaluar estrategias de implementación
que integren plataformas de aplicaciones DMHI en los flujos de trabajo de la
clínica. Más lejos,45
Conclusiones
La aplicación móvil
es efectiva para la depresión y la ansiedad entre los pacientes de atención
primaria, lo que representa una innovación importante para aliviar la carga de
estos problemas de salud mental en esta población. Los hallazgos respaldan
el movimiento de los DMHI desde aplicaciones individuales para la depresión o
la ansiedad hasta enfoques de plataforma que contienen múltiples aplicaciones
breves que los pacientes pueden agrupar para satisfacer sus necesidades y
encajar en el tejido de sus vidas.
Información del
artículo
Autor para
correspondencia: David C. Mohr, PhD, Centro de Tecnologías de Intervención de
Comportamiento, Departamento de Medicina Preventiva, Northwestern University,
750 N Lake Shore Dr, 10th Floor, Chicago, IL 60611 ( d-mohr@northwestern.edu ).
Aceptado para su
publicación: 9 de marzo de 2020.
Contribuciones de los
autores: los Dres. Mohr y Kwasny tuvieron acceso total a todos los datos del
estudio y se responsabilizaron de la integridad de los datos y la precisión del
análisis de los datos.
Concepto y diseño: Greene,
Lieponis, Mohr.
Adquisición,
análisis o interpretación de datos: todos los autores.
Redacción del
manuscrito: Graham, Greene, Kaiser, Mohr.
Revisión crítica
del manuscrito para contenido intelectual importante: Graham,
Greene, Kwasny, Lieponis, Powell, Mohr.
Análisis
estadístico: Kwasny, Powell, Mohr.
Obtención de
fondos: Greene, Mohr.
Soporte
administrativo, técnico o material: Graham, Greene, Kaiser,
Lieponis, Mohr.
Supervisión: Graham,
Greene, Mohr.
Divulgaciones de
conflictos de intereses:El Dr. Mohr tiene un interés de propiedad en
Adaptive Health Inc, que tiene una licencia de la Universidad Northwestern para
comercializar IntelliCare. Los doctores Graham y Kwasny y la Sra. Kaiser
han recibido honorarios de consultoría de Actualize Therapy LLC. El Dr.
Graham reportó subvenciones del Instituto Nacional de Diabetes y Enfermedades
Digestivas y Renales durante la realización del estudio y del Instituto
Nacional de Salud Mental fuera del trabajo presentado. El Dr. Greene
reportó subvenciones de Actualize Therapy durante la realización del
estudio. El Dr. Powell informó sobre subvenciones de los Institutos
Nacionales de Investigación de Innovación en Pequeñas Empresas de Salud durante
la realización del estudio. El Dr. Mohr informó subvenciones del Instituto
Nacional de Salud Mental durante la realización del estudio; honorarios
personales de Apple Inc; y otro apoyo de Actualize Therapy Inc y Otsuka
Pharmaceuticals fuera del trabajo presentado; Además, el Dr. Mohr tenía
una patente pendiente de la Patente de EE. UU. 15 / 654,245, 2018. No se
informaron otras revelaciones.
Financiación / Apoyo: Este trabajo
fue apoyado por subvenciones de los Institutos Nacionales de Salud (R44
MH114725 y K01 DK116925), así como por el Instituto de Investigación
Traslacional (U54 TR001629) a través del Centro Nacional para el Avance de las
Ciencias Traslacionales de los Institutos Nacionales de Salud.
Papel del financiador / patrocinador: las fuentes
de financiación no tuvieron ningún papel en el diseño y la realización del
estudio; recopilación, gestión, análisis e interpretación de los
datos; preparación, revisión o aprobación del manuscrito; y la
decisión de enviar el manuscrito para su publicación.
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Medinet, mayo 2020
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