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摘要

背景:

远程测量技术(RMTs)，如智能手机和可穿戴设备，可以通过提供更客观、持续和生态有效的情绪和行为洞察，帮助改善抑郁症的治疗。对RMTs的参与是多种多样的，高度依赖于环境，但很少有研究调查了它们在治疗背景下的可行性。

摘要目的:

采用混合方法设计，通过RMT评估正在接受心理治疗的抑郁症患者对主动和被动数据收集的参与程度。我们评估了治疗对两种不同类型的参与的影响:研究损耗(参与研究方案)和数据缺失模式(使用数字设备)，我们称之为数据可用性。定性访谈有助于解释敬业度差异。

方法:

66名接受抑郁症心理治疗的患者被随访了7个月。研究人员以每周问卷调查、语音和认知任务的形式生成了主动数据，从智能手机传感器和Fitbit可穿戴设备收集了被动数据

结果:

总体研究保留率为60%。高强度的治疗和较高的基线焦虑与消耗增加相关，但抑郁严重程度无关。研究发现，较长时间的治疗与磨损增加之间存在显著性关联。主动数据的数据可用性高于被动数据，但下降幅度更大(7个月内下降了90%至30%)。在被动数据中，可穿戴数据可用性在7个月时从最大的80%下降到45%，但与基于智能手机的数据相比，整体数据可用性更高，始终稳定在20-40%的范围内。在GPS定位数据中，缺失数据更为普遍，其次是蓝牙，其次是加速度测量。对于主动数据，言语和认知任务的完成率低于临床问卷。在治疗期间，接受治疗的参与者提供的Fitbit数据比等待治疗的参与者少，但提供的活跃数据更多。

结论:

不同的数据流显示出不同的数据丢失模式，尽管是从同一台设备收集的。更长、更复杂的治疗以及更高的基线焦虑等临床特征可能会减少对RMTs的长期参与，不同的设备可能会在治疗期间显示相反的缺失模式。这对医疗保健环境中rmt的可扩展性和吸收，以及这些方法收集的数据的普遍性和准确性、特征构建以及长期使用的适当性都有影响。