Introducción y objetivos
Las enfermedades mentales generan una carga significativa. Entre ellas se incluye el trastorno bipolar (TBP), una enfermedad grave caracterizada por episodios recurrentes de depresión y elevación del estado de ánimo que genera un nivel considerable de disfunción, morbilidad y mortalidad, además de afectar la calidad de vida. De acuerdo con lo antedicho, es fundamental comprender el trastorno en profundidad con el fin de mejorar el diagnóstico y tratamiento.
Los teléfonos móviles inteligentes son dispositivos de uso generalizado, lo cual brinda una oportunidad para el estudio de los pacientes con enfermedades mentales. Su empleo puede permitir la obtención de información completa, en tiempo real, que permita crear fenotipos digitales.
La recurrencia de los episodios de afectación del estado de ánimo es una característica que define al TBP, con lo cual constituye una enfermedad apropiada para investigar la asociación entre la actividad en el teclado del teléfono móvil y los correlatos de los episodios, incluida la función cognitiva, psicomotora y social, así como los patrones de actividad.
En el presente estudio, los autores analizaron la actividad relacionada con la pulsación del teclado en un teléfono móvil, ya que dicha dinámica puede brindar información relevante y potencialmente útil para predecir la gravedad de la depresión o la manía en pacientes con TBP.
Pacientes y métodos
Participaron 9 individuos incluidos en el Prechter Longitudinal Study of Bipolar Disorder que presentaban TBP I o II y utilizaban teléfonos móviles con sistema operativo Android. La información considerada se correspondió con un periodo de participación de al menos 4 semanas.
Un total de 8 participantes reunieron los criterios de ciclado rápido, en tanto que los 5 individuos con TBP II presentaban episodios recurrentes de depresión. De los 9 participantes, 7 presentaron actividad en el teclado durante un periodo mínimo de 6 semanas. La información total disponible fue de 626 641 pulsaciones y 6 660 890 lecturas del acelerómetro.
Para realizar el estudio, se creó un teclado denominado “BiAffect” para Android con características de diseño similares frente al teclado habitual. El nuevo teclado reemplazó al clásico y permitió la recolección de metadatos relacionados con el uso, la duración y el desplazamiento del acelerómetro.
La información fue suministrada mediante protocolos de seguridad encriptados al servidor en el cual se llevó a cabo el estudio, ubicado en la Universidad de Illinois, Chicago.
La información recabada por el acelerómetro se correspondió con el inicio de la pulsación del teclado y los 5 segundos posteriores a este, sin detallar los caracteres específicos ingresados con el fin de crear un registro anónimo.
Los participantes recibieron teléfonos inteligentes que debían utilizar como dispositivo principal con su número habitual durante el estudio. Todos fueron evaluados mediante la Structure Interview Guide for the Hamilton Depression Rating Scale (HDRS) y la Young Mania Rating Scale (YMRS) una vez por semana.
El análisis de la información incluyó la observación de asociaciones posibles entre las características demográficas y la utilización del teléfono móvil.
Con dicho fin, se analizó la correlación entre la cantidad total de pulsaciones, la edad y el nivel educativo. Los metadatos recabados a partir del uso del teclado fueron correlacionados con los resultados de las escalas HDRS y YMRS.
Las variables de interés incluyeron el tiempo transcurrido entre las pulsaciones del teclado, el desplazamiento del acelerómetro, los índices de borrado y autocorrección, la duración y la cantidad de las sesiones de tipeado, la similitud de los datos recabados entre semanas y la actividad total durante el periodo de estudio.
Las variables predictivas escogidas fueron aquellas asociadas con dominios cognitivos y conductuales afectados por la manía y la depresión. Esto incluyó la actividad psicomotora, manifestada de acuerdo con el desplazamiento del acelerómetro y el tiempo transcurrido entre las pulsaciones del teclado. También se consideró la actividad social, reflejada en cierta medida en el nivel de actividad del teclado.
Los trastornos cognitivos y de concentración se asociaron con el tiempo transcurrido entre las pulsaciones del teclado, el índice de borrado y de uso de autocorrección. Finalmente, los patrones de actividad diurna en términos de tipeado del teclado reflejarían los cambios del sueño.
Resultados
No se observó una correlación estadísticamente significativa entre el registro de uso del teclado y el nivel educativo o la edad de los participantes.
Tanto el desplazamiento del acelerómetro como el tiempo transcurrido entre las pulsaciones del teclado, la cantidad de sesiones y el índice de autocorrección se correlacionaron en forma positiva con el puntaje de la HDRS.
Además, el desplazamiento del acelerómetro se correlacionó en forma positiva con el puntaje de la YMRS, en tanto que el índice de borrado se correlacionó en forma negativa con dicho puntaje.
Discusión
De acuerdo con los datos obtenidos, la actividad vinculada con el uso del teclado del teléfono móvil predijo los síntomas de manía y depresión.
Con respecto a la actividad psicomotora, el aumento del registro del acelerómetro se correlacionó en forma positiva con los puntajes correspondientes a la manía y la depresión. Esto podría deberse a que los participantes presentaban formas de depresión agitada, irritable o mixta, en lugar de cuadros asociados con retardo psicomotor.
La cantidad total de sesiones de utilización del dispositivo se correlacionó en forma positiva con la depresión. Esto podría reflejar una asociación con la soledad y el aislamiento, y ser interpretado como un intento de conexión social, aunque sea pasiva.
Debe destacarse que, si bien la cantidad de sesiones se correlacionó positivamente con la depresión, la duración de las sesiones se correlacionó en forma negativa. En consecuencia, es posible que los patrones de actividad sean más relevantes que la cantidad total de actividad.
La disfunción ejecutiva es más frecuente en individuos con TBP que en sujetos sanos. Puede suponerse que la depresión se asocia con una disminución de la concentración, con lo cual aumentan los errores de tipeo. No obstante, no queda claro si la frecuencia de borrado se correlaciona en forma negativa con los síntomas maníacos, y si en dicho caso existe una correlación con el índice de autocorrección.
Es posible que la disminución de la frecuencia de borrado en individuos con niveles elevados de manía refleje la reducción del automonitoreo o la afectación de la inhibición de la respuesta ante los errores. Los individuos maniacos no aplicarían mecanismos de autocorrección debido a que, en general, los errores son gramaticales o semánticos. Esto coincide con el borrado de palabras escritas en forma impulsiva, aunque sin errores de deletreo.
Los trastornos del sueño son una característica destacable de los trastornos del estado de ánimo, aunque los hallazgos obtenidos en términos de actividad diurna no indicaron un patrón de predicción asociado con la manía o la depresión.
Es posible que el periodo de observación haya sido breve para definir patrones asociados con diferentes estados de ánimo, y que el periodo evaluado se haya correspondido con un único estado anímico.
Evaluación
A la hora de evaluar los resultados obtenidos, deben tenerse en cuenta ciertas limitaciones señaladas por los autores. En primer lugar, la cantidad de participantes fue escasa. Además, las características de la muestra pueden no ser representativas de la población general de pacientes. A esto se suma el uso de teléfonos especialmente entregados para la realización del estudio.
En consecuencia, la realización de un estudio de mayor duración en el cual los participantes utilicen sus propios teléfonos móviles podría favorecer la generalización de los resultados obtenidos. Además, la obtención de información adicional resulta útil para crear modelos de evaluación más complejos, precisos y fiables.
En comparación con la depresión, la cantidad de predictores del nivel de manía fue inferior. Contar con dichos predictores es importante desde el punto de vista clínico, ya que en general los pacientes maníacos no buscan tratamiento.
Es posible que el nivel bajo de predicción de los episodios maniacos se haya asociado con las características de la población estudiada, ya que los puntajes correspondientes a la manía fueron bajos y su elevación resulta más esporádica en comparación con los puntajes correspondientes a la depresión.
En consecuencia, es posible que el modelo aplicado para la identificación de cuadros maniacos represente, en realidad, un correlato de la depresión agitada o mixta.
De acuerdo con lo hallado en estudios anteriores, la recolección de datos sobre el uso de teléfonos móviles es simple y puede ser de utilidad para evaluar el estado de ánimo. En estudios más recientes se evaluó la obtención de información en forma pasiva, con resultados favorables en términos de correlación con el estado de ánimo.
Los autores consideran que la velocidad de tipeo es una característica importante a la hora de predecir el estado de ánimo. En el presente estudio, se procuró la recolección pasiva de las características de uso del teclado con el fin de predecir los trastornos del estado de ánimo en una muestra de pacientes.
Conclusión
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