[pt] IDENTIFICANDO A FENOTIPAGEM DIGITAL PARA UM MONITORAMENTO APRIMORADO DO TRANSTORNO BIPOLAR

[en] ON THE IDENTIFICATION OF DIGITAL PHENOTYPING FOR ENHANCED BIPOLAR DISORDER MONITORING

[pt] ABEL GONZALEZ MONDEJAR

[pt] TELEMEDICINA

[pt] FENOTIPO DIGITAL

[pt] M-SAUDE

[pt] TRANSTORNO BIPOLAR

[pt] COLETA DE DADOS

[en] TELEMEDICINE

[en] DIGITAL PHENOTYPE

[en] M-HEALTH

[en] BIPOLAR DISORDER

[en] DATA RETRIEVAL

[pt] O transtorno bipolar é uma condição marcada por mudanças entre mania e depressão, com a maior taxa de suicídio em doenças de saúde mental. Para acompanhar o comportamento do paciente, tecnologias digitais, como aplicativos de saúde móvel (mHealth), propõem uma coleta contínua de dados desses pacientes usando dados ativos ou dados passivos. As informações coletadas são conhecidas como fenótipo digital, mas muitas vezes falham porque o paciente não adere a essas soluções. Além disso, a captura de informações contextuais, como as condições climáticas da localização de um paciente, não é considerada. Esta tese visa desenvolver uma estrutura abrangente de fenótipo digital que integre dados ativos, passivos, contextuais e clínicos (APCC), alavancando soluções de mHealth para aprimorar o monitoramento em tempo real, a detecção precoce e o gerenciamento personalizado do transtorno bipolar. Primeiro, como não há consenso sobre as características relevantes do mHealth, conduzimos uma revisão sistemática da literatura que destacou lacunas e oportunidades abertas. Em seguida, desenvolvemos um mHealth chamado BraPolar2 e coletamos dados ativos e passivos de 22 pacientes do Instituto de Psiquiatria (IPUB) da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) por 6 meses resultando em uma adesão de 68,6 por cento. Os pacientes relataram uma melhora em sua condição para gerenciar sua bipolaridade em uma entrevista semiestruturada. Então, como as informações contextuais não são consideradas na análise do fenótipo digital, validamos as variáveis relevantes com especialistas do IPUB em uma entrevista semiestruturada. Finalmente, propomos um dataset unificado para contribuir com o estudo do fenótipo digital em pessoas com transtorno bipolar com especialistas. Esta tese contribui implementando estratégias que melhoram a adesão em mHealth, com foco nos potenciais benefícios e desafios do uso de dados do APCC na prática clínica. Os resultados ressaltam a importância de uma abordagem multidisciplinar, incluindo psiquiatras, para garantir que o sistema atenda às necessidades clínicas e apoie o atendimento aprimorado ao paciente.

[en] Bipolar disorder is a condition marked by changes between mania and depression, with the highest suicide rate in mental health diseases. To follow up patient behavior, digital technologies, such as mobile health (mHealth) applications, propose a continuous data collection of those patients using active data (patient input information such as daily mood) or passive data (collecting data from smartphone sensors). The information collected is the digital phenotype, but it often fails because the patient does not adhere to these solutions. In addition, capturing contextual information, such as the weather conditions of a patient s localization, is not considered. This thesis aims to develop a comprehensive digital phenotype framework that integrates active, passive, contextual, and clinical data (APCC), leveraging mHealth solutions to enhance the real-time monitoring, early detection, and personalized management of bipolar disorder. First, since there is no consensus on the relevant characteristics of mHealth, we conducted a systematic review of the literature that highlighted open gaps and opportunities. Then we developed a mHealth called BraPolar2 and collected active and passive data from 22 patients at the Institute of Psychiatry (IPUB) of the Federal University of Rio de Janeiro (UFRJ) for 6 months resulting in an adherence of 68.6 per cent. Patients reported an improvement in their condition to manage their bipolarity in a semi-structured interview. Then, as contextual information is not considered in digital phenotype analysis, we validated the relevant variables with IPUB specialists in a semi-structured interview. Finally, we propose a unified dataset to contribute to the study of the digital phenotype in people with bipolar disorder with specialists. This thesis contributes by implementing strategies that improve adherence in mHealth, focusing on the potential benefits and challenges of using APCC data in clinical practice. The results underscore the importance of a multidisciplinary approach, including psychiatrists, to ensure that the system meets clinical needs and supports effective patient care.

ALBERTO BARBOSA RAPOSO

GREIS FRANCY MIREYA SILVA CALPA

ALBERTO BARBOSA RAPOSO

MARKUS ENDLER

CLARISSA MARIA DE ALMEIDA BARBOSA

ELIE CHENIAUX JUNIOR

GREIS FRANCY MIREYA SILVA CALPA

DANIEL CORREA MOGRABI

PRISCILLA FONSECA DE ABREU BRAZ

2025-05-26

2024-10-03

[pt] TEXTO

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INGLÊS

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=70582@1

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=70582@2

https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.70582