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10/02/2019

Prevención de la depresión a través de una intervención personalizada basada en TICs, algoritmos predictivos de riesgo, y DSS para pacientes y médicos de familia: estudio e-predictD

Prevención de la depresión a través de una intervención personalizada basada en TICs, algoritmos predictivos de riesgo, y DSS para pacientes y médicos de familia: estudio e-predictD

Objetivo: diseñar, desarrollar y evaluar una intervención personalizada para prevenir la depresión basada en tecnologías de la información y comunicación, algoritmos de riesgo predictivos y un sistema de apoyo a las decisiones (DSS) para pacientes y médicos de familia (MF). 

Métodos: El estudio será conducido en centros de salud de 8 provincias y 4 comunidades autónomas: Andalucía (Málaga, Granada y Jaén), Aragón (Zaragoza), Castilla-León (Salamanca y Valladolid) y Cataluña (Barcelona). Se realizará inicialmente un estudio piloto con 7 MF y 70 pacientes que usarán la versión beta de e-predictD durante 3 meses. Inmediatamente después a todos ellos se les realizarán entrevistas semi-estructuradas con el objeto de conocer sus opiniones sobre la usabilidad, factibilidad, adecuación y satisfacción del e-predictD. Esta información se usará para lanzar la versión e-predictD1.0 que se probará en un ensayo controlado aleatorio con asignación por cluster (MF), simple ciego, dos ramas paralelas (e-predictD+cuidados habituales vs "placebo"+cuidados habituales) y un año de seguimiento que incluirán 944 pacientes y 94 MF.

El resultado primario será la incidencia acumulada de depresión medida con el CIDI. La intervención e-predictD es multi-componente y pivota sobre un DSS que ayuda a los pacientes a elaborar sus propios planes personalizados de prevención de la depresión, que el paciente aprueba e implementa y el sistema monitoriza ofreciendo feedback al paciente y a su MF. Se trata de una intervención e-Health porque se centraliza en la web y m-Health porque también se implementa en el Smartphone del paciente mediante una APP. Además integra un algoritmo de riesgo de depresión ya validado (el algoritmo predictD) y en determinados casos información recogida desde múltiples sensores del Smartphone. También incluye una entrevista inicial MF-paciente y un entrenamiento específico para los MF. Por último se integrará en el DSS un mapa de recursos comunitarios locales potencialmente útiles para prevenir la depresión.

 

 
 
   





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