Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2022 article

Remote Assessment of Disease and Relapse in Major Depressive Disorder (RADAR-MDD): recruitment, retention, and data availability in a longitudinal remote measurement study

126Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
16Institutions déclarées
9Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : gb, es, nl, dk, it, us, be, fi, de. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

BACKGROUND: Major Depressive Disorder (MDD) is prevalent, often chronic, and requires ongoing monitoring of symptoms to track response to treatment and identify early indicators of relapse. Remote Measurement Technologies (RMT) provide an opportunity to transform the measurement and management of MDD, via data collected from inbuilt smartphone sensors and wearable devices alongside app-based questionnaires and tasks. A key question for the field is the extent to which participants can adhere to research protocols and the completeness of data collected. We aimed to describe drop out and data completeness in a naturalistic multimodal longitudinal RMT study, in people with a history of recurrent MDD. We further aimed to determine whether those experiencing a depressive relapse at baseline contributed less complete data. METHODS: Remote Assessment of Disease and Relapse - Major Depressive Disorder (RADAR-MDD) is a multi-centre, prospective observational cohort study conducted as part of the Remote Assessment of Disease and Relapse - Central Nervous System (RADAR-CNS) program. People with a history of MDD were provided with a wrist-worn wearable device, and smartphone apps designed to: a) collect data from smartphone sensors; and b) deliver questionnaires, speech tasks, and cognitive assessments. Participants were followed-up for a minimum of 11 months and maximum of 24 months. RESULTS: Individuals with a history of MDD (n = 623) were enrolled in the study,. We report 80% completion rates for primary outcome assessments across all follow-up timepoints. 79.8% of people participated for the maximum amount of time available and 20.2% withdrew prematurely. We found no evidence of an association between the severity of depression symptoms at baseline and the availability of data. In total, 110 participants had > 50% data available across all data types. CONCLUSIONS: RADAR-MDD is the largest multimodal RMT study in the field of mental health. Here, we have shown that collecting RMT data from a clinical population is feasible. We found comparable levels of data availability in active and passive forms of data collection, demonstrating that both are feasible in this patient group.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Remote Assessment of Disease and Relapse in Major Depressive Disorder (RADAR-MDD): recruitment, retention, and data availability in a longitudinal remote measurement study
Date Crossref
21/02/2022
Éditeur
Springer Science and Business Media LLC
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • King's College London Institute of Psychiatry pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Parc Sanitari Sant Joan de Déu pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Universitat de Barcelona pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Amsterdam University Medical Centers pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Vrije Universiteit Amsterdam Department of Psychiatry and Amsterdam Public Health Research Institute pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Lundbeck (Denmark) pays non établi dans la notice
    Entreprise
  • Centro San Giovanni di Dio Fatebenefratelli pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Istituti di Ricovero e Cura a Carattere Scientifico pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Janssen (United States) pays non établi dans la notice
    Entreprise
  • Northwestern University Department of Preventative Medicine pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Behavioral Tech pays non établi dans la notice
    Institution
  • KU Leuven pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Institute of Psychiatry — King's College London, Parc Sanitari Sant Joan de Déu et Universitat de Barcelona, avec 9 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Digital Mental Health InterventionsEmotion and Mood RecognitionMobile Health and mHealth Applications

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.