Langzeitmonitoring symptomnaher Verhaltensparameter bei Patienten mit bipolaren Erkrankungen

Hintergrund: Die zuverlässige Erkennung von Frühwarnzeichen bei Bipolaren Erkrankungen ist für die Prä-vention neuer Krankheitsepisoden von essentieller Bedeutung (Morriss et al., 2007), unterliegt in der Durchführung im klinischen Alltag jedoch verzerrungsbedingt einigen Schwierigkeiten (Kessler et al., 2000; Solhan et al., 2009). Manchen dieser Schwierigkeiten kann mittels ambu-lantem Assessment begegnet werden (Trull & Ebner-Priemer, 2013). Für eine Erkennung und Differenzierung affektiver Zustandsbilder mittels kontinuierlicher Erfassung objektiver verhal-tensorientierter Parameter per Smartphone in Echtzeit im Alltag der Patienten existieren einige Hinweise (Abdullah et al, 2016; Beiwinkel et al., 2016; Faurholt-Jepsen et al., 2016b; Grünerbl et al., 2015; Palmius et al., 2017). Hierbei zeigen sich jedoch teils recht heterogene Befunde, möglicherweise mitbedingt durch Studiendesigns mit kurzen Beobachtungszeiträumen, gerin-gen Fallzahlen und seltenen Fremdratings. Durch ein entsprechend längerfristig angelegtes Design mit häufigen Fremdratings versucht die vorliegende Arbeit eine breitere Datengrundla-ge zu schaffen. Fragestellung: Auf dieser Basis wird die Fragestellung untersucht, welche mittels ambulantem Assessment erhobenen verhaltensorientierten Parameter aus den Bereichen Kommunikation, Bewegung und Aktivität (hypo)manische und depressive Zustandsbilder abbilden und affektive Episoden statistisch vorhersagen können. Methode: Hierfür wurden bei 29 bipolaren Patienten über jeweils 12 Monate über eine App sowie einen am Handgelenk zu tragenden Bewegungssensor kontinuierlich objektive verhaltensorientierte Parameter aus den Bereichen Kommunikation, Aktivität und Bewegung aufgezeichnet. Zusätz-lich wurden von den Patienten abendliche subjektive Abfragen zu Stimmung, Schlaf und Medi-kation beantwortet. Psychodiagnostische Interviews zur Erhebung aktueller affektiver Symp-tome fanden 14-tägig statt. Hierbei kamen verschiedene dimensionale Ratingskalen zur Ein-schätzung aktueller (hypo)manischer und depressiver Symptomatik zum Einsatz (YMRS, BRMRS und MADRS). Weiterhin wurde mittels der Kriterien des DSM-5 geprüft, inwiefern zum jeweiligen Zeitpunkt die Kriterien für eine manische, hypomane oder depressive Episode erfüllt waren. Der vorliegende, hierarchisch strukturierte Datensatz wurde mittels Mehrebenenanaly-sen untersucht. Zur Vorhersage der dimensionalen Outcomes wurden lineare gemischte Mo-delle gerechnet, für die Vorhersage der kategorialen Outcomes generalisierte lineare gemisch-te Modelle. Die Modellbildung erfolgte in drei Schritten. Zunächst ging jeder der 52 erfassten Parameter als einzelner Prädiktor in ein Multilevelmodell ein. In einem zweiten Schritt wurden, zusammengefasst nach den übergeordneten inhaltlichen Konstrukten, nur Prädiktoren mit aus-reichenden Signifikanzen aus dem ersten Schritt in die Modelle aufgenommen. Für die Bildung des Gesamtmodells wurde anhand der im vorhergehenden Schritt potentesten Prädiktoren schrittweise diejenige Variablenkombination ermittelt, welche die jeweilige Outcomevariable am besten statistisch vorhersagen konnte. Dieses Vorgehen wurde für alle Outcomevariablen praktiziert. Ergebnisse: Es liegen zahlreiche signifikante Effekte einiger der erfassten Parameter für die Prädiktion der Manie- und Depressionsskalenwerte sowie für die Prädiktion affektiver Phasen vor. Zusam-mengefasst scheint die Anzahl schlaflos verbrachter Stunden gut geeignet zu sein, sowohl manische (weniger schlaflose Stunden) als auch depressive Symptomatik (mehr schlaflose Stunden) vorherzusagen. Hinsichtlich sozialer Kommunikation kann die Anzahl eingehender Anrufe als genereller Marker für das Vorliegen affektiver Symptomatik angesehen werden. Weiterhin scheint eine erhöhte Häufigkeit, mit der sich eine Person zu Fuß fortbewegt, (hy-po)manische Symptomatik gut vorhersagen zu können. Je mehr respektive weniger Aktivität der Aktigraph verzeichnet, umso wahrscheinlicher liegt vermehrt (hypo)manische respektive depressive Symptomatik vor. Schlussfolgerungen: Die Vielzahl an teils auch fragmentarischen und heterogenen Befunden durch gewisse inhaltli-che Überlappungen der verschiedenen Outcomevariablen sowie durch Überschneidungen auf Prädiktorseite sollte kritisch betrachtet werden. Ein alternativer Ansatz für die Entwicklung glo-balerer und generalisierbarer Modelle zur Vorhersage von Manie und Depressivität durch Ver-wendung latenter Variablen auf Kriteriums- wie auch auf Prädiktorseite wird diskutiert. Grund-sätzlich lassen die hier beschriebenen Ergebnisse darauf schließen, dass diverse, über eine Smartphone-App erfasste Verhaltensparameter im Zusammenhang mit affektiver Symptomatik bipolarer Störungen stehen. Nach weiteren, sorgfältigen Effektivitätsprüfungen im Rahmen von Interventionsstudien könnten demnach die hier beschriebenen Parameter in eine technisch gesteuerte beziehungsweise unterstützte Frühwarnzeichenerkennung für die Vorhersage und nachfolgende Abschwächung oder Abwendung depressiver und manischer Episoden Eingang finden.

Level thesis:degree_level

thesis.doctoral

Grantor dc:publisher

Technische Universität Dresden

Year

2020

Author dc:creator

• Mühlbauer, Esther

Contributors dc:contributor

• Bauer, Michael
• Ebner-Priemer, Ulrich

• Bipolare Störungen
• Ambulantes Monitoring
• bipolar disorders
• ambulatory monitoring
• e-health