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Revista de Psiquiatría y Salud Mental - Journal of Psychiatry and Mental Health
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Clinical trials and protocols
DOI: 10.1016/j.rpsm.2021.04.003
Disponible online el 23 de Mayo de 2021
PRimary carE digital Support ToOl in mental health (PRESTO): Design, development and study protocols
Plataforma de soporte digital para la salud mental en Atención Primaria (PRESTO): diseño, desarrollo y protocolo de estudio
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Gerard Anmellaa,b,c,d, Mireia Primé-Tousa, Xavier Segúa, Aleix Solanesd,e, Victoria Ruíza, Inés Martín-Villalbaa, Ivette Morillaa,c, Antonieta Also-Fontanetf, Elisenda Santf, Sandra Murguig, Mireia Sans-Corralesg, Andrea Murrua,b,c,d, Roland Zahnh, Allan H. Youngh, Victor Vicensi, Clara Viñas-Bardoletj, Juan Francisco Martínez-Cerdáj, Jordi Blancha,c,i,k,l, Joaquim Raduad,e,m,n, Miquel-Àngel Fullanaa,d,e, Myriam Caveroa,c,d, Eduard Vietaa,b,c,d, Diego Hidalgo-Mazzeia,b,c,d,h,
Autor para correspondencia
dahidalg@clinic.cat

Corresponding author.
a Department of Psychiatry and Psychology, Institute of Neuroscience, Hospital Clínic de Barcelona, 170 Villarroel st, 12-0, 08036 Barcelona, Catalonia, Spain
b Digital Innovation Group, Bipolar and Depressive Disorders Unit, Institut d’Investigacions Biomèdiques August Pi i Sunyer (IDIBAPS), Barcelona, Catalonia, Spain
c University of Barcelona, Barcelona, Catalonia, Spain
d Mental Health Research Networking Center (CIBERSAM), Madrid, Spain
e Imaging of Mood- and Anxiety-Related Disorders (IMARD) group, Institut d’Investigacions Biomèdiques August Pi i Sunyer (IDIBAPS), Barcelona, Spain
f CAP Casanova, Consorci d’Atenció Primaria de Salut Barcelona Esquerra (CAPSBE), Barcelona, Catalonia, Spain
g CAP Borrell, Consorci d’Atenció Primaria de Salut Barcelona Esquerra (CAPSBE), Barcelona, Catalonia, Spain
h Centre for Affective Disorders, Institute of Psychiatry, Psychology & Neuroscience, King's College London, London, United Kingdom
i Chief Medical Officer and co-founder of Abi Global Health, Spain
j Data Analytics Programme for Health Research and Innovation (PADRIS) from the Catalan Agency for Health Quality and Evaluation (AQuAS), Catalonia, Spain
k Director of the Mental Health and Addiction Programme, Department of Health, Generalitat de Catalunya, Spain
l President of the European Association of Psychosomatic Medicine, Spain
m Early Psychosis: Interventions and Clinical-detection (EPIC) Lab, Department of Psychosis Studies, Institute of Psychiatry, Psychology & Neuroscience, King's College London, London, United Kingdom
n Centre for Psychiatric Research and Education, Department of Clinical Neuroscience, Karolinska Institutet, Stockholm, Sweden
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Table 1. Sociodemographic and clinical characteristics.
Table 2. Mental health apps: use and interests.
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Abstract
Background

About 30–50% of Primary Care (PC) users in Spain suffer mental health problems, mostly mild to moderate anxious and depressive symptoms, which account for 2% of Spain's total Gross domestic product and 50% of the costs associated to all mental disorders. Mobile health tools have demonstrated to cost-effectively reduce anxious and depressive symptoms while machine learning (ML) techniques have shown to accurately detect severe cases. The main aim of this project is to develop a comprehensive ML digital support platform (PRESTO) to cost-effectively screen, assess, triage, and provide personalized treatments for anxious and depressive symptoms in PC.

Methods

The project will be carried out in 3 complementary phases: First, a ML predictive severity model will be built based on all the cases referred to the PC mental health support programme during the last 5 years in Catalonia. Simultaneously, a smartphone app to monitor and deliver psychological interventions for anxiety and depressive symptoms will be developed and tested in a clinical trial. Finally, the ML models and the app will be integrated in a comprehensive decision-support platform (PRESTO) which will triage and assign to each patient a specific intervention based on individual personal and clinical characteristics. The effectiveness of PRESTO to reduce waiting times in receiving mental healthcare will be tested in a stepped-wedge cluster randomized controlled trial in 5 PC centres.

Discussion

PRESTO will offer timely and personalized cost-effective mental health treatment to people with mild to moderate anxious and depressive symptoms. This will result in a reduction of the burden of mental health problems in PC and on society as a whole.

Trial registration

The project and their clinical trials were registered in Clinical Trials.gov: NCT04559360 (September 2020).

Keywords:
Mental health
Primary care
mHealth
Machine learning
Smartphone app
Abbreviations:
PC
PCCs
GP
PCMHSP
CBT
mHealth
apps
ML
AI
Resumen
Antecedentes

Entre el 30% y el 50% de los usuarios de Atención Primaria (AP) en España sufren problemas de salud mental, en su mayoría síntomas ansiosos y depresivos leves a moderados, que suponen el 2% del producto interno bruto total de España y el 50% de los costes asociados a todos los trastornos mentales. Las aplicaciones de teléfonos móviles inteligentes han demostrado reducir de forma coste-efectiva los síntomas ansiosos y depresivos, mientras que las técnicas de machine learning (ML) han demostrado detectar con precisión casos graves. El objetivo principal de este proyecto es desarrollar una plataforma integral de soporte digital basada en ML (PRESTO) para evaluar, triar y proporcionar tratamientos personalizados para síntomas ansiosos y depresivos en AP.

Métodos

El proyecto se llevará a cabo en 3 fases complementarias. En primer lugar, se construirá un modelo predictivo de gravedad basado en ML a partir de todos los casos referidos al programa de soporte a la salud mental en AP durante los últimos 5 años en Cataluña. Simultáneamente, se desarrollará y evaluará en un ensayo clínico, una aplicación para teléfonos inteligentes para monitorizar y proporcionar intervenciones psicológicas para la ansiedad y los síntomas depresivos. Por último, los modelos predictivos de ML y la aplicación se integrarán en una plataforma integral de apoyo en la toma de decisiones (PRESTO) que triará y asignará a cada paciente una intervención específica basada en las características personales y clínicas. La efectividad de PRESTO en reducir los tiempos de espera en la atención de la salud mental se estudiará en un ensayo controlado aleatorio de racimos de cuña escalonada en 5 centros de AP.

Discusión

PRESTO ofrecerá un tratamiento de salud mental temprano, personalizado y costo-efectivo a personas que padecen síntomas ansiosos y depresivos. Esto dará lugar a una reducción de la carga de los problemas de salud mental en AP y en la sociedad en su conjunto.

Registro del estudio

El proyecto y sus ensayos clínicos se encuentran registrados en clinical Trials.gov: NCT04559360 (septiembre de 2020).

Palabras clave:
Salud mental
Atención primaria
mHealth
Machine learning
Aplicación para teléfonos inteligentes

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