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Visualisierung von IDS-Symptomverläufen und klassifizierende Auswertung von Maßnahmen bei Psychotherapien mittels einer mobilen App

Thema:
Visualisierung von IDS-Symptomverläufen und klassifizierende Auswertung von Maßnahmen bei Psychotherapien mittels einer mobilen App
Art:
BA
BetreuerIn:
Martin Brockelmann
BearbeiterIn:
Lorenz Heckelbacher
ErstgutachterIn:
Christian Wolff
ZweitgutachterIn:
Andreas Mühlberger
Status:
abgeschlossen
Stichworte:
App, Psychologie
angelegt:
2020-02-13

Hintergrund

Bereits vorhandene Arbeiten mit dem Thema der Unterstützung von depressiven Patienten mittels einer mobilen App, sowie der Visualisierung von ICD-10 Symptomreatings, benutzen standardisierte Fragebögen, um Symptomverläufe einzelner Nutzer mit unterschiedlichen Schweregraden in digitaler Form zu visualisieren. Dokumentarische Daten (Datum, GPS-Daten, Aktivitäten, Symptomrating, personenbezogene Daten) können gespeichert, jedoch nicht zu Klassifizierungen von Patienten oder vergleichenden Analysen weiterverwendet werden.

Zielsetzung der Arbeit

Konzipieren einer für Therapeuten gedachten mobilen App, zur übersichtlichen Darstellung und Vergleich von Therapieverläufen von Patienten:

Konkrete Aufgaben

Entwurf eines Anwendungs-Prototypen

Programmierung der App:

Erwartete Vorkenntnisse

App-Programmierung

Weiterführende Quellen

[1] [Meyer, J., Kazakova, A., Büsing, M., & Boll, S. (2016, October). Visualization of complex health data on mobile devices. In Proceedings of the 2016 ACM Workshop on Multimedia for Personal Health and Health Care (pp. 31-34).

[2] Rohani, D. A., Tuxen, N., Lopategui, A. Q., Faurholt-Jepsen, M., Kessing, L. V., & Bardram, J. E. (2019, May). Personalizing mental health: A feasibility study of a mobile behavioral activation tool for depressed patients. In Proceedings of the 13th EAI International Conference on Pervasive Computing Technologies for Healthcare (pp. 282-291).

[3] Regenbrecht, H., Langlotz, T., Ho, C., George, M., Gray, A., Walmsley, R., & Schultz, M. (2014, December). Field test of a questionnaire-based mobile health reporting system. In Proceedings of the 26th Australian Computer-Human Interaction Conference on Designing Futures: the Future of Design (pp. 384-387).

[4] Canzian, L., & Musolesi, M. (2015, September). Trajectories of depression: unobtrusive monitoring of depressive states by means of smartphone mobility traces analysis. In Proceedings of the 2015 ACM international joint conference on pervasive and ubiquitous computing (pp. 1293-1304).

[5] Paglialonga, A., Lugo, A., & Santoro, E. (2018). An overview on the emerging area of identification, characterization, and assessment of health apps. Journal of biomedical informatics, 83, 97-102.

[6] Burns, M. N., Begale, M., Duffecy, J., Gergle, D., Karr, C. J., Giangrande, E., & Mohr, D. C. (2011). Harnessing context sensing to develop a mobile intervention for depression. Journal of medical Internet research, 13(3), e55.

[7] Tollmar, K., Bentley, F., & Viedma, C. (2012, May). Mobile Health Mashups: Making sense of multiple streams of wellbeing and contextual data for presentation on a mobile device. In 2012 6th International Conference on Pervasive Computing Technologies for Healthcare (PervasiveHealth) and Workshops (pp. 65-72). IEEE.