Votre montre connectée pourrait repérer des signes avant une rechute dépressive

 
D’après une étude publiée cette semaine, les montres connectées seraient efficaces pour analyser les risques de rechute dépressive en se basant sur le sommeil et l’activité des utilisateurs.
Le Fitbit Inspire 3 au poignet // Source : Chloé Pertuis – Frandroid

Les montres connectées sont généralement utilisées aussi bien pour suivre l’activité quotidienne que les entraînements sportifs ou la qualité et la durée du sommeil. Cependant, à en croire les résultats d’une étude, elles pourraient aussi s’avérer utiles dans le cadre de la santé mentale.

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Une étude publiée ce mercredi dans la revue JAMA Psychiatry et menée auprès de 93 patients déjà touchés par une dépression vient en effet souligner les liens entre les données de sommeil évaluées par les montres connectées et des risques de rechute dépressive.

En l’occurrence, les chercheurs à l’origine de cette étude au suivi longitudinal ont analysé les données de sommeil provenant de bracelets connectés Fitbit durant une durée médiane de 541 jours. Elle a permis de montrer que certaines caractéristiques du sommeil, notamment sa variabilité, sa fragmentation ou son efficacité peuvent être des signes précurseurs d’un risque de rechute dépressive plus élevé chez des personnes ayant déjà vécu des épisodes dépressifs par le passé.

Concrètement, les participants présentant le sommeil le plus irrégulier avaient un risque de rechute significativement plus élevé que les autres.

Des données de sommeil utilisées comme signaux

Des horaires de sommeil irréguliers ou des réveils fréquents durant la nuit pourraient être analysés comme des signaux d’alerte plus importants pour la santé mentale qu’une durée de sommeil trop faible.

Bien évidemment, les montres et bracelets connectés en eux-mêmes ne suffisent pas à diagnostiquer une rechute dépressive, surtout compte tenu de l’analyse parfois approximative du sommeil proposée sur les wearables. Néanmoins, l’étude vient montrer un lien entre les données de sommeil et le risque de rechute dépressive. De quoi potentiellement aider à repérer certains changements qui pourraient être des signes précurseurs.

À terme, ces données pourraient nourrir des alertes plus fines, capables d’identifier non pas une mauvaise nuit, mais une instabilité progressive du sommeil sur plusieurs semaines. De quoi permettre aux montres connectées de notifier un utilisateur si les données mesurées peuvent être des signaux d’un risque de rechute dépressive.


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