Evidências Científicas

Evidências científicas que embasam o uso do Moodr no acompanhamento dos sintomas dos transtornos de humor.

As mudanças nos sintomas dos pacientes com Transtornos de Humor (TH) são acessadas na prática clínica sistemática e longitudinalmente através de questionários e observação clínica.

O benefício lógico no acompanhamento clínico dos pacientes com o uso do app Moodr é um aumento na qualidade, quantidade e precisão das informações diárias coletadas sobre o indivíduo.

A probabilidade de uma melhora nas tomadas de decisão com o adequado detalhamento dessas informações também é intuitiva e óbvia.

O Moodr apresenta uma evidência científica de nível C, série de casos com centenas de indivíduos avaliados e o consequente aprimoramento artesanal do app ao longo de vários anos.

Além disso, diversos princípios que embasam o Moodr já foram comprovados em Estudos Controlados Randomizados na literatura médica e se mostraram úteis e eficazes.

Apps que registram sintomas são a continuação de uma longa tradição que remonta aos estudos pioneiros de Kraepelin (1) na bipolaridade.

O Moodr é uma atualização tecnológica prática do afetivograma, cujo uso provém de uma tradição bem estabelecida na psiquiatria, a do automonitoramento (2). Apps são uma tendência atual bem aceita pelos pacientes, fáceis de acessar e utilizar.

Registros diários em papel, como o da escala LCM-p (prospective NIMH Life Chart Method), são utilizados há muitas décadas, são eficazes e foram validados (3), inclusive no Brasil (4). Também são registros altamente correlacionados e concordantes (5) com escalas tradicionais como a HAM (Hamilton, 1960) e a Young (Young et al., 1978). Entretanto, o auto-registro simplificado longitudinal diário dos sintomas é rápido, válido (6) e melhor do que as escalas (7)  por ser mais preciso na mensuração das instabilidades. As escalas habituais, apesar de serem o padrão atual de seguimento do humor, são aplicadas com semanas de intervalo, sendo transversais por natureza, sem capturar o curso longitudinal dos sintomas entre as mensurações, produzindo uma síntese menos fidedigna da evolução do transtorno. Estão mais sujeitas aos vieses da memória e do humor do dia da aplicação.

Já algumas escalas simplificadas como a LCM-p utilizam apenas 4 níveis de severidade para os sintomas: leve, moderado baixo, moderado alto e severo. Isso exige uma psicoeducação mínima do paciente sobre um preenchimento adequado do instrumento. Com o Moodr instruímos o paciente a registrar o nível mais severo dos sintomas de mania e/ou depressão ocorrido no dia. Uma “recalibragem” pode ser feita a cada consulta de acordo com os acertos e equívocos observáveis no diário. A LCM-p comprovou seu maior valor ao oportunizar ao clínico e seu paciente a visualização gráfica imediata e muito precisa do curso dos sintomas (2) do humor por períodos maiores de tempo.

Registros eletrônicos possuem evidência de serem melhores do que aqueles feitos em papel. A adesão (7) ao registro do humor na LCM-p em uma versão eletrônica foi o dobro quando comparada ao mesmo instrumento em papel. O uso de apps em celulares para o registro diário de sintomas de humor reduziu o risco do viés de memória (4). O fato de o paciente clicar em um escore simplificado que corresponda ao seu humor naquele dia favorece o preenchimento (7)  e é confiável. Aplicativos em celulares preenchidos diariamente capturaram adequadamente os sintomas dos TH (8).

Já foram estudadas versões simplificadas (6) para 3 níveis de humor ao invés dos 4 da escala LCM-p. Os resultados, utilizando exatamente os mesmos princípios do Moodr (sintomas podendo ser “leves”, “moderados” ou “severos”), foram satisfatórios na correlação com as escalas usuais (HAM e Young). Além disso, houve correlação de moderada a grande (6) entre os escores dos sintomas de humor comparados entre pacientes e clínicos. A forma de registro dos sintomas em 3 níveis de gravidade do Moodr já foi testada e aprovada na literatura.

O uso de registros do humor esteve associado a um aumento de períodos eutímicos e uma diminuição de dias em depressão, mania e hipomania (4). A utilização de acompanhamentos sistemáticos diários em papel melhorou o tratamento dos TH. Aplicativos para celulares tem princípios técnicos idênticos aos registros diários bem sucedidos em papel. Entretanto, apresentam alguns resultados melhores na comparação e vantagens evidentes na praticidade de uso e disponibilidade que proporcionam, com potencial para influenciar positivamente os desfechos dos TH.

O Moodr foi desenvolvido e adaptado às necessidades clínicas mais importantes da fase inicial do tratamento, principalmente a avaliação da resposta aos medicamentos propostos e seus efeitos colaterais.

Fatores ambientais também foram destacados. 

Sugestões da literatura como medidas passivas que não exigem esforço do paciente (mensuração automática dos passos diariamente no caso do Moodr) foram adicionadas ao app (10)

O produto final, continuamente revisado, permanece fundamentado em:

1.⁠ ⁠Ser simples, intuitivo, fácil e rápido de preencher
2.⁠ ⁠Ser revisado constantemente de acordo com a literatura pertinente
3.⁠ ⁠Ser destinado para uso no início do tratamento dos transtornos de humor
4.⁠ ⁠Ter por escopo principal o acompanhamento e auxílio no processo de estabilização do quadro
5.⁠ ⁠Ser focado no início do atendimento. O Moodr essencialmente é um app de “ataque”, para uso no consultório comum na fase inicial instável do tratamento, depois disso pode ser “pausado”.
6.⁠ ⁠Em sua simplicidade o Moodr difere de apps acadêmicos utilizados para estudar detalhes dos Transtornos de Humor. Exigências como o registro diário em várias momentos do humor, uso prolongado por meses ou anos e a violação de regras de privacidade sob condições científicas particulares são comuns em apps acadêmicos. Essas exigências não são aceitas por plataformas como o IOS (que impede registros de GPS, gravação de voz, frequência de uso em mídias sociais, etc.). As condições necessárias ao estudo acadêmico são impróprias no cotidiano clínico dos atendimentos ambulatoriais.
7.⁠ ⁠O foco clínico do Moodr fica evidente na escolha de características que são sintomas dos Transtornos de Humor mas também são efeitos colaterais das medicações empregadas, como alterações na libido, sono e apetite.
8.⁠ ⁠Essas características são (junto com o humor), fundamentais para a escolha dos tratamentos e avaliação mais precisa da resposta aos mesmos, afetando potencialmente a aceitação e aderência do paciente às terapêuticas empregadas e provavelmente afetando  sua qualidade de vida.

Referências:

  1. Kraepelin, Emil. Manic-Depressive Insanity and Paranoia. Edinburgh: Livingstone, 1921.
  2. Yatham, LN et al. 2018. CANMAT. Bipolar disorders, 20(2), 97–170. 
  3. Koenders MA et al. 2015. The use of the prospective NIMH Life Chart Method as a bipolar mood assessment method in research: a systematic review of different methods, outcome measures and interpretations. J Affect Disord. (175), 260-8. 
  4. Costa DB et al. 2022. National Institute of Mental Health Life Chart Method Self/Prospective (NIMH-LCM-S/P™): translation and adaptation to Brazilian Portuguese. Trends Psychiatry Psychother. 44, e20200140.
  5. Born C et al. 2009. Preliminary results of a fine-grain analysis of mood swings and treatment modalities of bipolar I and II patients using the daily prospective life-chart-methodology. Acta Psychiatr Scand. (120), 474-80. 
  6. Born C et al. 2014. Saving time and money: a validation of the self ratings on the prospective NIMH Life-Chart Method (NIMH-LCM). BMC Psychiatry. 7(14), 130. 
  7. Parker G et al. 2007. The validity and utility of patients’ daily ratings of mood and impairment in clinical trials of bipolar disorder. Acta Psychiatr Scand. 115(5), 366-71. 
  8. Lieberman DZ et al. 2010. A randomized comparison of online and paper mood charts for people with bipolar disorder. J Affect Disord, 124(1-2):85-9. 
  9. Faurholt-Jepsen M et al. 2014. Smartphone data as objective measures of bipolar disorder symptoms. Psychiatry Res. 217, 124–127. 
  10. Anmella G, Faurholt-Jepsen M, Hidalgo-Mazzei D et al. Smartphone-based interventions in bipolar disorder: Systematic review and meta-analyses of efficacy. A position paper from the International Society for Bipolar Disorders (ISBD) Big Data Task Force. Bipolar Disord. 2022 Sep;24(6):580-614. doi: 10.1111/bdi.13243.

Evidências Baseadas na Razão

Este é o Moodr, baseado no bom senso.

Esta é a reconstrução do Puertasaurus baseada em 3% de seu esqueleto. (Canal ReYOUniverse YouTube)
Essa é Sue, o mais completo (80%) esqueleto do T. Rex já encontrado. (Wikipédia)

Qual desses exemplos é mais confiável em relação ao verdadeiro animal? 

A resposta é óbvia: quanto mais completo o esqueleto, melhor a precisão e o detalhamento na descrição desses magníficos animais.

Assim como nos fósseis, na clínica psiquiátrica quanto maior e mais completo for nosso conhecimento do caso, maior o refinamento, a precisão e a chance das decisões serem melhor embasadas. 

Em uma consulta psiquiátrica de retorno, a Sra. Maria poderia responder sobre como está nos seguintes termos:

“Acho que estou um pouco melhor…”

Em seguida poderíamos solicitar que ela abrisse seu Moodr, no qual investimos precioso tempo da consulta inicial para que ele fosse adequadamente preenchido, obtendo uma resposta visual acurada, um “esqueleto” muito mais preciso:

Imagem de um caso real em versão anterior do Moodr

E a consulta continuaria mais qualificada do que o usual, com centenas de informações confiáveis rapidamente à disposição. O retorno bem-vindo do tempo anteriormente investido no app.

Aplicação dos critérios da associação americana (APA) de psiquiatria para avaliação do Moodr

Etapa 1: Acesso e Histórico

O aplicativo identifica a propriedade?
O aplicativo identifica fontes de financiamento e conflitos de interesse?
O aplicativo vem de uma fonte confiável?
Afirma ser médico?
Existem custos adicionais ou ocultos?
O aplicativo funciona off-line?
O aplicativo funciona em sistemas mobile iPhone/Android?
O aplicativo funciona em sistemas Desktop?
O aplicativo funciona com recursos de acessibilidade do iPhone/Android?
É acessível para pessoas com deficiência visual ou outras deficiências?
O aplicativo foi atualizado nos últimos 180 dias?

Etapa 2: Privacidade e Segurança

Existe uma política de privacidade transparente, clara e acessível antes do uso?
O aplicativo declara o uso e a finalidade dos dados?
O aplicativo descreve o uso de PHI? Desidentificado vs. anônimo?
Você pode cancelar a coleta de dados ou excluir dados?
Os dados são mantidos no dispositivo ou na web? - Somente da web!
O aplicativo explica os sistemas de segurança usados?
O aplicativo coleta, usa e/ou transmite dados confidenciais? Se sim, afirma fazê-lo com segurança?
Com quais terceiros o aplicativo compartilha dados? - Ninguém!
Se apropriado, o aplicativo está equipado para responder a possíveis danos ou preocupações de segurança?

Etapa 3: Base Clínica

O aplicativo parece fazer o que afirma fazer?
O conteúdo do aplicativo está correto, bem escrito e relevante?
Quais são as fontes ou referências relevantes que apoiam os casos de uso do aplicativo?
Há evidências de benefícios específicos provenientes de instituições acadêmicas, publicações, feedback de usuários finais ou estudos de pesquisa?
Há evidências de eficácia/efetividade?
Houve uma tentativa de validar a usabilidade e viabilidade do aplicativo?
O aplicativo tem uma base clínica/de recuperação relevante para o uso pretendido?

Etapa 4: Usabilidade

Quais são os principais estilos de engajamento do aplicativo?
O aplicativo e seus recursos estão alinhados com suas necessidades e prioridades?
É personalizável?
O aplicativo define claramente o escopo funcional?
O aplicativo parece fácil de usar?

Etapa 5: Integração de Dados para Objetivo Terapêutico

Você possui seus dados?
Os dados podem ser facilmente compartilhados e interpretados de maneira consistente com a finalidade declarada do aplicativo?
O aplicativo pode compartilhar dados com EMR e outras ferramentas de dados (apple Healthkit, FitBit)?
O aplicativo é para uso individual ou em colaboração com um fornecedor? - Individual!
O aplicativo leva a alguma mudança positiva de comportamento ou aquisição de habilidades?
O aplicativo melhora a aliança terapêutica entre paciente e profissional de saúde?
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