Bipolar

Como funcionam os alertas automáticos

Os alertas são um apoio à auto-observação, não um diagnóstico nem um tratamento. Combine com seu psiquiatra o que fazer quando eles aparecerem.

Como o app analisa

Quando cada alerta aparece

(Hipo)mania
Humor elevado ou sono bem abaixo do seu habitual nos últimos 3 dias, somados a outros sinais, como energia intensa, pensamentos ou fala acelerados, gastos, irritabilidade, estimulantes, cafeína, deitar muito mais tarde e seus sinais pessoais.
Depressão
Humor para baixo na maioria dos últimos 7 dias, ou bem para baixo em 2 dos últimos 3 dias.
Estado misto
Humor para baixo junto com aceleração, irritabilidade ou energia alta no mesmo dia, ou grandes variações dentro do dia.
Instabilidade
Muitas viradas entre dias altos e baixos em 14 dias, ou variação bem acima da sua habitual.
Lacuna
3 ou mais dias seguidos sem registro, para quem costumava registrar com regularidade.
Medicação
2 ou mais doses marcadas como não tomadas em 7 dias.
Substâncias
Uso acima do habitual, estimulantes ou beber pesado (5 doses ou mais num dia).
Sinais pessoais
2 ou mais dos sinais de alerta que você cadastrou, marcados hoje ou ontem.

Fase do ciclo menstrual e estresse aparecem só como contexto e, sozinhos, não disparam alertas.

O indicador de humor no topo do Histórico e a lista de alertas usam a mesma análise: se o indicador mostra “Alerta”, a lista mostra o alerta correspondente.

Você ajusta a sensibilidade

Em cada alerta, responda “faz sentido” ou “não faz sentido”. Isso deixa aquele tipo de alerta mais ou menos sensível só para você. Em Conta → Alertas dá para voltar ao padrão.

Privacidade

Limitações

Os limites foram escolhidos a partir da literatura científica e não foram validados neste app. Espere alguns alarmes falsos e alguns sinais que passam despercebidos. Com menos de 7 dias de registros, o app ainda não conhece seu padrão de sono.

Referências

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  4. Swann AC, et al. Bipolar mixed states: an ISBD task force report. Am J Psychiatry 2013;170(1):31-42.
  5. Ebner-Priemer UW, et al. Analytic strategies for understanding affective (in)stability. J Abnorm Psychol 2009;118(1):195-202.
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  7. Scott J, Pope M. Nonadherence with mood stabilizers: prevalence and predictors. J Clin Psychiatry 2002;63(5):384-90.
  8. Faurholt-Jepsen M, et al. Daily electronic self-monitoring in bipolar disorder using smartphones (MONARCA I). Psychol Med 2015;45(13):2691-704.
  9. Leys C, et al. Detecting outliers: use absolute deviation around the median. J Exp Soc Psychol 2013;49(4):764-6.

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