Jared Wadley, Michigan Universiteti

Gaby Clark tərəfindən redaktə edilmişdir , Andrew Zinin tərəfindən nəzərdən keçirilmişdir

 Redaktorların qeydləriPsixopatoloji Domenlər və Passiv Hiss Edilən Davranış Markerləri Arasındakı Bivariate Assosiasiyalar. Kredit: JAMA Network Open (2025). DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2025.19047

Smartfonlar insanların yuxularını, addımlarını və ürək döyüntülərini izləməklə sağlam qalmağa kömək edə bilər, eyni zamanda psixi sağlamlıqla bağlı problemləri aşkar etməyə kömək edə bilər, yeni araşdırma göstərir.

JAMA Network Open -də dərc olunan araşdırmada Miçiqan Universiteti, Minnesota Universiteti və Pittsburq Universitetinin tədqiqatçıları gündəlik həyatın səssiz müşahidəçiləri kimi smartfon sensorlarından istifadə ediblər. Bu rəqəmsal izlər nə qədər hərəkət etdiyimiz, yatdığımız və ya telefonlarımızı yoxladığımız kimi sadə hərəkətləri izləyirdi, eyni zamanda psixoloji rifahımızın gündəlik işlərdə necə təzahür etdiyinə dair təəccüblü fikirlər verirdi.

Tədqiqatçılar müəyyən ediblər ki, bir çox fərqli psixi pozğunluqlar evdə daha çox qalmaq, gec yatmaq və telefonları tez-tez doldurmamaq kimi oxşar davranış nümunələrini bölüşürlər. Bu cür davranışlar kiminsə bir çox psixi sağlamlıq problemlərini birləşdirən “p-faktor” adlanan səviyyəsini göstərə bilər .

Aidan Wright, psixologiya professoru və Miçiqan Universitetinin Eisenberg Ailə Depressiya Mərkəzində Phil F. Jenkins Depressiya üzrə Professor, komanda daha az telefon zəngi etmək və ya daha az gəzmək kimi bəzi davranışların daha az sosial olmaq və ya xəstə olmaq kimi spesifik problemlərlə uyğunlaşdığını müəyyən etdi.

“Bu tapıntılar psixi xəstəliklərin əsas formalarının smartfon sensorlarından aşkar edilə biləcəyini göstərir ki, bu texnologiya simptomların monitorinqi və geniş psixiatrik problemlərin araşdırılması üçün potensial olaraq istifadə edilə bilər” dedi tədqiqatın baş müəllifi Rayt.

Tədqiqat 2023-cü ildə 15 gün ərzində 557 böyüklər tərəfindən istifadə edilən smartfon sensorlarından alınan məlumatları əhatə edərək, onu öz növünün ən böyüklərindən birinə çevirdi. Rayt bildirib ki, psixi xəstəliklərin diaqnozu və izlənilməsi üçün telefon sensorları və geyilə bilən cihazlardan istifadədə geniş yayılmış həvəsə baxmayaraq, irəliləyiş təvazökar olub. “Bu, qismən ona görədir ki, rəqəmsal psixiatriya işlərinin əksəriyyəti proqnozlaşdırmaq və izləmək üçün hədəfləri seçərkən insanlarda psixi xəstəliklərin necə təşkil edildiyi haqqında bildiyimizdən istifadə etməyib.”

Rəqəmsal psixiatriya Psixi Bozuklukların Diaqnostik və Statistik Təlimatından və ya DSM-5-dən alınan diaqnozlara əsaslanır, çünki onlar heterojendirlər, çünki aşkarlanması və monitorinqi üçün zəif hədəflərdir. Bu o deməkdir ki, onlar müxtəlif davranış əlamətlərinə malik ola biləcək müxtəlif simptom növlərinin birləşmələridir və eyni zamanda tez-tez simptomları digər diaqnozlarla bölüşürlər, Wright dedi.

Problemə əlavə olaraq , klinik şəraitdə insanların çoxunun birdən çox diaqnozu var və bu, onların davranışlarına hansının cavabdeh ola biləcəyini aydın deyil, dedi.

“Başqa sözlə, bu diaqnozlar ruhi xəstəliklərin təhlilində zəif bir iş görür” dedi.

Minnesota Universitetinin psixologiya professoru və tədqiqatın aparıcı müəllifi Whitney Ringwald, tapıntıların psixopatologiyanın müxtəlif formalarının niyə əziyyət çəkən insanların gündəlik həyatda fəaliyyətini poza biləcəyini daha yaxşı başa düşməyə imkan verdiyini söylədi.

Psixi xəstəlik tez-tez məkrli şəkildə baş verir və ən yaxşı şəkildə ağırlaşmadan və zəiflədən əvvəl müalicə olunur. Rayt dedi ki, buna nəzarət etmək çətindir və “yerimizdə olanlar çox azdır və demək olar ki, vəzifəyə uyğun deyil”.

“Hər şey həqiqətən pisləşməzdən əvvəl kiminsə köməyi ilə əlaqə yaratmaq üçün passiv algılamadan istifadə etmək bacarığı daha yaxşı nəticələr, azaldılmış xərclər və aşağı stiqma da daxil olmaqla böyük faydalar verə bilər” dedi Wright.

Daha çox məlumat: Whitney R. Ringwald et al, Psixopatologiyanın aşkarlanması üçün passiv smartfon sensorları, JAMA Network Open (2025). DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2025.19047

Jurnal məlumatı: JAMA Network Open Michigan Universiteti tərəfindən təmin edilmişdir