Die vorgestellten Projektteams und Projekte zeichnen sich neben ihrer wissenschaftlichen Exzellenz und Innovationskraft durch praktische Erfahrung in der Zusammenarbeit von Wissenschaft mit Wirtschaft aus.
Der “Janssen Special Award” wird für Projekte mit besonderer Relevanz für die Gesundheitsversorgung in Zukunft vergeben.
unterstützt durch:
Evaluierung einer App für Smartphones für Menschen
mit bipolar affektiver Erkrankung-BIPAPP
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Kontakt:
Dr.med.univ Frederike Fellendorf
Medizinische Universität Graz, Universitätsklinik für Psychiatrie
und Psychotherapeutische Medizin
E: Frederike.fellendorf@medunigraz.at
Veränderungen der körperlichen Aktivität, des Schlaf-Wach-Rhythmus und der (digitalen) Kommunikation sind typische Frühwarnzeichen bipolarer Krankheitsepisoden, werden jedoch oft zu spät entdeckt. Nun wird untersucht, ob die BiP-APP als innovative, technologische und zeitgerechte Unterstützung in der Früherkennung der Erkrankung genutzt werden kann.
Kooperationspartner:
Meemo-tec OG
Die bipolare Erkrankung verläuft individuell sehr unterschiedlich, sodass Zeitpunkt, Verlauf und Schwere der nächsten Episode nicht bestimmt werden können. Generell gilt jedoch, dass es sich positiv auf eine Episode auswirkt, wenn sie möglichst früh erkannt und behandelt wird. Frühwarnsymptome äußern sich häufig in Veränderungen des Aktivitätsverhaltens und Schlaf-Wach-Rhythmus. Betroffene selbst erkennen den Beginn einer Episode häufig zu spät, um adäquat entgegenwirken zu können.
Bislang können Verhaltensweisen nur retrospektiv erfasst werden, was für Klinik und Verlaufsstudien nur bedingt valide ist.
Von meemo-tec OG wurde durch fachliche Beratung der Spezialambulanz für bipolare Erkrankungen der MedUni Graz eine App für Mobiltelefone entwickelt, die Aktivitäts- und Schlaf-Wach-Muster sowie digitales Kommunikationsverhalten objektiv und individuell messen kann.
Das Ziel einer laufenden Studie ist es 1. die Validität der Appdaten im Vergleich zu validierten Fragebögen und Fitnesstrackern, 2. die Akzeptanz der NutzerInnen zu überprüfen und 3. zu untersuchen, ob Veränderungen in Verhaltensmustern, gemessen mit der App, Frühwarnsymptome von Krankheitsphasen detektieren können.
Die App könnte dadurch als technologische, zeitgerechte Unterstützung in der Früherkennung der bipolaren Erkrankung genutzt werden. Zudem lassen sich individuelle und objektivierbare Daten für die Langzeitforschung gewinnen. Ein weiteres Ziel in der Zukunft wäre individuelle Feedbacks über Verhaltensmuster an die NutzerInnen darzustellen, um so das Symptombewusstsein und die Selbstwirksamkeit zu stärken.
