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MOSS: Mobile Sensing and Support mit einer App depressive Verstimmungen erkennen und Betroffenen helfen


Weidt, Steffi; Wahle, Fabian; Rufer, Michael; Hörni, Anja; Kowatsch, Tobias (2015). MOSS: Mobile Sensing and Support mit einer App depressive Verstimmungen erkennen und Betroffenen helfen. Therapeutische Umschau. Revue thérapeutique, 72(9):553-555.

Abstract

Major depression is regarded as a significant and serious disease with an increasing prevalence worldwide. However, not all individuals with depressive pressive symptoms seek help for their problems. These untreated "hidden" individuals with depressive symptoms require the design and dissemination of evidence-based, /ow-cost and scalable mental health interventions. Such interventions provided by mobile applications are promising as they have the potential to support people in their everyday life. However, as of today it is unclear how to design mental health applications that are effective and motivating yet non-intrusive. In addressing this problem, the MOSS application is a recent endeavor of a Swiss project team from Universitiitsspital Zurich, ETH Zurich, University of St. Gallen and makora AG, to support people with depressive symptoms. In particular, evidence-based micro-interventions are recommended and triggered by individual characteristics that are derived from self-reports, smartphone interactions and sensor data. After one year of development, the study team now conducts a first empirical study and thus, recruits people affected by depressive symptoms to improve not only the application as such but with it, the delivery of mental health interventions in the long run.

Depressionen zeichnen sich durch eine weltweit steigende Prävalenz aus. Gleichzeitig nimmt nur eine Minderheit der Betroffenen zeitnah Hilfe in Anspruch. Mit Hilfe moderner Informationstechniken könnte ein Teil der unbehandelten Betroffenen erreicht werden. Eine potentielle Möglichkeit sind mobile Applikationen, welche Betroffenen zeitnah und zielgerichtet helfen. Wie genau solche Applikationen aufgebaut sein müssen, um Betroffene anzusprechen und zu unterstützen, ist bislang jedoch kaum untersucht. Das Entwicklerteam des Universitätsspitals Zürich, der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich, der Universität St. Gallen und der makora AG, hat deswegen eine neue Applikation entwickelt, um Menschen mit depressiven Symptomen zu unterstützen. Die Applikation soll dabei in einem ersten Schritt lernen, depressive Symptome sicher zu erkennen. Durch aus evidenzbasierten Ansätzen abgeleitete Interventionen, welche durch die Erfassung von Sensordaten, Eigenangaben und der Interaktion mit dem Mobiltelephon, individuell auf die Betroffenen zugeschnitten sind, soll diesen dann in einem zweiten Schritt zielgerichtet geholfen werden.

Abstract

Major depression is regarded as a significant and serious disease with an increasing prevalence worldwide. However, not all individuals with depressive pressive symptoms seek help for their problems. These untreated "hidden" individuals with depressive symptoms require the design and dissemination of evidence-based, /ow-cost and scalable mental health interventions. Such interventions provided by mobile applications are promising as they have the potential to support people in their everyday life. However, as of today it is unclear how to design mental health applications that are effective and motivating yet non-intrusive. In addressing this problem, the MOSS application is a recent endeavor of a Swiss project team from Universitiitsspital Zurich, ETH Zurich, University of St. Gallen and makora AG, to support people with depressive symptoms. In particular, evidence-based micro-interventions are recommended and triggered by individual characteristics that are derived from self-reports, smartphone interactions and sensor data. After one year of development, the study team now conducts a first empirical study and thus, recruits people affected by depressive symptoms to improve not only the application as such but with it, the delivery of mental health interventions in the long run.

Depressionen zeichnen sich durch eine weltweit steigende Prävalenz aus. Gleichzeitig nimmt nur eine Minderheit der Betroffenen zeitnah Hilfe in Anspruch. Mit Hilfe moderner Informationstechniken könnte ein Teil der unbehandelten Betroffenen erreicht werden. Eine potentielle Möglichkeit sind mobile Applikationen, welche Betroffenen zeitnah und zielgerichtet helfen. Wie genau solche Applikationen aufgebaut sein müssen, um Betroffene anzusprechen und zu unterstützen, ist bislang jedoch kaum untersucht. Das Entwicklerteam des Universitätsspitals Zürich, der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich, der Universität St. Gallen und der makora AG, hat deswegen eine neue Applikation entwickelt, um Menschen mit depressiven Symptomen zu unterstützen. Die Applikation soll dabei in einem ersten Schritt lernen, depressive Symptome sicher zu erkennen. Durch aus evidenzbasierten Ansätzen abgeleitete Interventionen, welche durch die Erfassung von Sensordaten, Eigenangaben und der Interaktion mit dem Mobiltelephon, individuell auf die Betroffenen zugeschnitten sind, soll diesen dann in einem zweiten Schritt zielgerichtet geholfen werden.

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Other titles:MOSS- Mobile Sensing and Support Detection of depressive moods with an app and help those affected
Item Type:Journal Article, not refereed, further contribution
Communities & Collections:04 Faculty of Medicine > University Hospital Zurich > Clinic for Psychiatry and Psychotherapy
Dewey Decimal Classification:610 Medicine & health
Language:German
Date:2015
Deposited On:14 Oct 2015 08:24
Last Modified:12 Aug 2016 13:36
Publisher:Hogrefe Verlag
ISSN:0040-5930
Publisher DOI:https://doi.org/10.1024/0040-5930/a000717
PubMed ID:26323953

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