La depresión es el principal problema de salud mental en los campus universitarios de los EE. UU. En 2015, una encuesta de más de 90, 000 estudiantes en 108 colegios y universidades estadounidenses descubrió que durante el año anterior, más de un tercio de ellos se habían sentido tan deprimidos en algún momento que era difícil funcionar Más de dos tercios se habían sentido sin esperanza en el año académico anterior.
Los estudiantes universitarios de hoy en día están lidiando con la depresión a un ritmo alarmantemente alto y buscan cada vez más ayuda de los servicios de salud mental en el campus. La depresión también es una causa subyacente de otros problemas comunes en los campus universitarios, incluido el abuso de alcohol y sustancias, trastornos alimentarios, autolesiones, suicidio y abandono escolar.
Pero los centros de asesoramiento universitario, las principales fuentes para que los estudiantes reciban atención de salud mental, están luchando por satisfacer esta creciente demanda. Primero, puede llevar mucho tiempo para que los médicos obtengan una visión completa de lo que los estudiantes están experimentando: los informes de los estudiantes deprimidos sobre sus síntomas a menudo son inexactos e incompletos.
Además, las limitaciones presupuestarias y las horas de consulta limitadas significan que el número de médicos en el campus no ha aumentado y, en algunos casos, se ha reducido, a pesar de la creciente demanda. Simplemente no hay suficientes médicos universitarios disponibles para atender a todos los estudiantes, y pocos, si es que hay alguno, en momentos críticos como las noches y los fines de semana. El número de estudiantes en las listas de espera de consejería se duplicó entre 2010 y 2012. Esto puede dejar a los estudiantes esperando largos períodos sin ayuda. En el peor de los casos, esto puede tener consecuencias para toda la vida, o para terminar con la vida.
El uso de la tecnología móvil para el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades mentales se está convirtiendo en un tema de investigación de actualidad debido a la omnipresencia de los dispositivos móviles y sus capacidades de seguimiento del comportamiento. Sobre la base del trabajo de otros, hemos encontrado una manera de mejorar los servicios de asesoramiento con tecnología móvil y análisis de big data. Puede ayudar a estudiantes y médicos por igual, al ofrecer una nueva herramienta para evaluar la depresión que puede arrojar luz sobre una condición que es difícil de estudiar.
Medir el bienestar
La pantalla principal de la aplicación iSee muestra las tendencias de actividad. (Mi Zhang y Jingbo Meng, CC BY-ND) Estamos desarrollando un sistema para abordar esta crisis de salud mental en el campus, llamado iSee. Cuando esté listo para implementarse, los estudiantes que participan en el programa deberán llevar un teléfono inteligente y un reloj inteligente. Los datos recopilados por esos dispositivos son transmitidos y analizados por un sistema informático. Esto permite que los pocos consejeros mantengan un mejor seguimiento de más estudiantes, extendiendo el servicio a más estudiantes necesitados.
El teléfono inteligente y el reloj inteligente tienen varios sensores incorporados:
- un sensor GPS, para rastrear ubicaciones geográficas,
- un sensor de luz, para medir los niveles de luz ambiental,
- un acelerómetro, para capturar movimientos físicos, y
- una pantalla táctil, para monitorear la frecuencia y duración de las interacciones de los usuarios con sus teléfonos, como navegar por las redes sociales.
Estos sensores capturan muchas de las actividades diarias de los estudiantes que pueden ayudar a indicar el bienestar mental, como caminar u otro ejercicio físico, hábitos de sueño, interacción social y con qué frecuencia van a clases o negocios locales, o si se quedan en casa o en un dormitorio todo el día
iSee puede compensar las inexactitudes inherentes e incompletas en el autoinforme de los pacientes sobre su depresión. Incluso puede observar síntomas que los propios estudiantes no notan o piensan mencionar a un consejero. Y debido a que los datos se recopilan continuamente, puede identificar momentos de vulnerabilidad y resistencia y proporcionar una imagen del progreso de un estudiante a lo largo del tiempo. Eso puede ayudar no solo a controlar sino también a tratar la depresión.
Mejora del servicio de asesoramiento.
Los consejeros pueden vigilar a sus pacientes, sin siquiera tener que hacer contacto directo. (Mi Zhang y Jingbo Meng, CC BY-ND) Nuestro trabajo se basa en los algoritmos que hemos diseñado que analizan los datos del dispositivo móvil para detectar la depresión. En un estudio de 2015, demostramos que la gravedad de la depresión de una persona se puede predecir al monitorear su ubicación GPS y con qué frecuencia usan sus teléfonos: las personas con síntomas de depresión más graves tienden a moverse menos de un lugar a otro y quedarse en casa más de personas con menos síntomas de depresión, o ninguno en absoluto. Los movimientos de las personas con depresión más severa también tienden a ser menos regulares, y es más probable que usen sus teléfonos con frecuencia y por períodos más prolongados. Para iSee, incorporaremos datos de los otros sensores, traduciendo las mediciones en bruto en modelos de cómo se comportan los estudiantes.
Luego, iSee buscará patrones de comportamiento que puedan relacionarse con problemas de salud mental, como quedarse en casa todo el tiempo o dormir de manera irregular. Al compartir esta información tanto con el paciente como con el consejero, iSee ayudará a describir mejor y describir con mayor precisión la gravedad de los síntomas de un individuo.
Un consejero de salud mental puede ver cuándo el comportamiento de un estudiante sugiere un cambio en su depresión. (Mi Zhang y Jingbo Meng, CC BY-ND) Tratamiento de la depresión.
Además, iSee puede detectar en tiempo real cuando el comportamiento de un estudiante coincide con ciertos síntomas de depresión, como estar socialmente aislado durante tres días. Si eso sucede, la aplicación puede administrar automáticamente terapias en el momento para ayudar, sin depender del paciente, o incluso del clínico, para iniciar. Por ejemplo, si iSee nota que una persona socialmente aislada está sola en casa un sábado por la tarde soleada, podría sugerirle que llame a algunos amigos o salga a caminar.
Ese es exactamente el tipo de sugerencia que haría un consejero. Desafortunadamente, los consejeros generalmente solo pueden hacer estas sugerencias en retrospectiva durante las sesiones de terapia. El teléfono inteligente puede proporcionar esa asistencia en el momento en que se necesita ayuda.
Al encontrar maneras en que los muchos sensores en los teléfonos inteligentes y los relojes inteligentes pueden arrojar luz sobre la vida diaria y los hábitos de las personas, y al analizar esos datos de manera que resalten los posibles problemas de salud mental, podemos ayudar a los estudiantes universitarios a mantenerse más saludables y reducir la carga de trabajo de los profesionales sobrecargados en el Mismo tiempo.
Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lee el artículo original.
Mi Zhang es profesor asistente de ingeniería eléctrica e informática en la Universidad Estatal de Michigan.
David Mohr es el Director del Centro de Tecnologías de Intervención del Comportamiento (CBIT) Profesor de Medicina Preventiva (Medicina del Comportamiento), Ciencias Sociales Médicas y Psiquiatría y Ciencias del Comportamiento en la Universidad Northwestern.
Jingbo Meng es profesor asistente de comunicación en la Universidad Estatal de Michigan.
