Para intervenções personalizadas para prevenção da depressão na atenção primária: Resultados qualitativos e quantitativos do estudo piloto e-predictD
Medicina e TecnologiaO que aconteceu
A intervenção preditiva D, realizada por médicos de família (FPs), tem demonstrado eficácia e custo-eficiência na prevenção da depressão e ansiedade. O estudo e-predictD tem como objetivo projetar, desenvolver e avaliar uma nova intervenção personalizada para a prevenção de depressão, integrando tecnologias de informação e comunicação (TICs), algoritmos de previsão de risco e sistemas de apoio à decisão (SDS) para pacientes e FPs. Avaliar a satisfação, usabilidade e aceitabilidade de uma versão beta da intervenção e-predictD em ambientes de atenção primária. A intervenção e-predictD segue uma abordagem biopsicossocial, incluindo uma entrevista inicial paciente-FP, treinamento específico de PF e um aplicativo. Uma versão β foi testada em um estudo piloto sem um grupo controle durante três meses. O aplicativo integra um algoritmo de predição de risco de depressão validado, algoritmos de decisão e um sistema de monitoramento que suporta o DSS. O DSS gera um plano de prevenção personalizado (PPP) a partir de oito módulos de intervenção: exercício físico, relações sociais, resolução de problemas, habilidades de comunicação, tomada de decisão, assertividade, melhora do sono e reestruturação cognitiva. Pacientes e FPs discutiram o PPP em uma entrevista de base de 15 minutos, selecionando módulos para implementação ao longo de três meses. Entrevistas semiestruturadas reuniram feedback. As avaliações incluíram depressão (PHQ-9), ansiedade (GAD-7), qualidade de vida (SF-12) e risco de depressão maior (algoritmo predictD). ClinicalTrials.gov NCT03990792.
O que encontraram
Seis FPs de seis cidades espanholas inscreveram 56 pacientes não deprimidos com risco moderado a alto de depressão; 47 (84%) completaram o seguimento. O aplicativo foi utilizado por uma mediana de seis dias (interquartil intervalo: 1-30). Tanto os FPs quanto os pacientes expressaram satisfação, levando a melhorias incorporadas. Após três meses, observaram-se reduções significativas no risco de depressão maior e sintomas de ansiedade, além da melhora da qualidade de vida mental. No entanto, não foram encontradas alterações significativas nos sintomas depressivos ou na qualidade de vida física.
Por que isso importa
Este estudo piloto apoia a viabilidade e aceitabilidade da versão e-predictD β, apesar da usabilidade do aplicativo inferior à esperada. Foram observadas melhorias na saúde, justificando confirmação em um ensaio clínico randomizado controlado.
Tradução automática do resumo original, publicado em PloS one sob licença CC BY. Os números são conferidos contra o original; siglas e termos técnicos podem variar.
O estudo original
Toward personalized interventions for preventing depression in primary care: Qualitative and quantitative findings from the e-predictD pilot study
Patricia Moreno-Peral, Henar Campos-Paíno, Alberto Rodríguez-Morejón, Sonia Conejo-Cerón, Antonina Rodríguez-Bayón, María Isabel Ballesta-Rodríguez, Emiliano Rodríguez-Sánchez, Juan Manuel Mendive, Yolanda López-Del-Hoyo, Juan de Dios Luna et al.
Descritores MeSH
- Primary Health Care
- Depression
- Precision Medicine
- Female
- Humans
- Prediction Algorithms
- Middle Aged
- Pilot Projects
- Patient Satisfaction
- Male