< Terug naar vorige pagina

Project

Slimme algoritmen voor wearables om terugval in stressgerelateerde stoornissen te verminderen

Depressie is momenteel de belangrijkste oorzaak van invaliditeit op wereldniveau en levert een aanzienlijke bijdrage aan de wereldwijde ziektelast. Recent is er nog een aandoening die bepaalde kenmerken deelt met depressie in opkomst, namelijk burnout. Hoewel de prevalentie en ziektelast van burnout lang niet zo groot zijn als die van depressie, zijn deze in de laatste tien jaar wel ontzettend toegenomen. Hierdoor heeft burnout veel aandacht gekregen in de media en zijn bedrijven zich gaan inzetten om burnout op de werkplek op te sporen en te voorkomen. Beide aandoeningen hebben momenteel een grote impact op de westerse samenleving en kunnen niet meer weggedacht worden, we kunnen ze dan ook ‘epidemieën van de 21ste eeuw’ noemen.

Terwijl de beschikbare literatuur over depressie omvangrijk is, is de literatuur over burnout schaars en de literatuur waarin depressie en burnout vergeleken worden nog beperkter. Er is nog veel te leren over burnout en hoe deze ziekte zich verhoudt tot depressie. Dit geldt vooral als het gaat om het bestuderen van de psychofysiologie van beide aandoeningen. De zoektocht naar biomarkers om depressie te kwantificeren is bijvoorbeeld al enkele decennia aan de gang, terwijl deze voor burnout maar net begonnen is. Hoewel we nog geen ‘echte biomarker’ hebben gevonden voor depressie, hebben we wel al veel kennis over de fysiologie van deze ziekte. Deze kennis ontbreekt nog voor burnout.

Het algemene doel van dit doctoraatschrift was om de psychofysiologie van patiënten met burnout of depressie te bestuderen, om beide patiëntengroepen te vergelijken, en ze te vergelijken met gezonde controles. Daartoe werd een klinische studie opgezet waarbij gezonde controles, burnoutpatiënten en depressieve patiënten een gecombineerde fysieke en mentale taak uitvoerden. Deelnemers fietsten een half uur en voltooiden een rekenkundige taak van drie minuten tijdens het fietsen. Het energieverbruik van de deelnemers werd gemeten via indirecte calorimetrie. Hun hartslag werd gemeten met een ECG en met een draagbaar sporthorloge. Ten slotte werden de geleverde fietskracht en de lichaamsversnelling van de deelnemers opgemeten.

Met behulp van data gebaseerde mechanistische input-output modellen met vermogen als input en energieverbruik of hartslag als output, werd aangetoond dat het energieverbruik en de hartslag van gezonde controles en patiënten met burnout of depressie op vergelijkbare wijze ontleed kunnen worden in een fysieke en mentale component. Uit een gedetailleerde studie van het energieverbruik is gebleken dat het energiemetabolisme van patiënten met burnout of depressie ontregeld is en dat deze ontregeling belangrijker lijkt te zijn voor depressieve patiënten. Een grondige evaluatie van de hartslagrespons toonde aan dat he verband tussen fietsvermogen en hartslag veranderd is bij patiënten met burnout of depressie. Interessant genoeg ontdekten we dat features afgeleid van de mentale component van energieverbruik of hartslag geen onderscheid konden maken tussen de drie bestudeerde groepen, terwijl de features afgeleid van de fysieke component dat wel konden. Ten slotte werd de data gebaseerde mechanistische input-output modelleer methode ook succesvol toegepast met activiteit (afgeleid van de lichaamsversnelling) als input en hartslag gemeten door het sporthorloge als output. We vonden dat de hartslagmetingen van het sporthorloge even accuraat waren als deze van het ECG. Bovendien hebben we dezelfde trends waargenomen in de features die berekend werden op basis van de data gemeten met de draagbare technologie, als de trends die we zagen in de features berekend met de referentiedata.

Samengevat demonstreert dit doctoraatschrift allereerst de universaliteit van de data gebaseerde mechanistische input-output modelleermethode. Ten tweede laat dit werk zien dat tijdens een fysieke inspanning het energiemetabolisme en de hartslagrespons van patiënten met burnout of depressie ontregeld zijn. Ten derde suggereren de resultaten van deze studie dat meer onderzoek verricht moet worden naar de fysiologische respons van burnoutpatiënten en depressieve patiënten tijdens een fysieke taak in de plaats van een mentale taak. Ten slotte illustreert dit doctoraat dat het haalbaar is om de fysiologie van burnout en depressie te monitoren met draagbare technoloie.

Datum:10 aug 2015  →  6 mei 2020
Trefwoorden:Smart algorithms, wearables, stress related disorders
Disciplines:Psychiatrie en psychotherapie, Verpleegkunde, Andere paramedische wetenschappen, Klinische en counseling psychologie, Andere psychologie en cognitieve wetenschappen
Project type:PhD project