El Trastorno Bipolar (TB) es una enfermedad altamente prevalente consistente en fluctuaciones patológicas del estado de ánimo, las cuáles son todavía identificadas retrospectivamente con escalas y entrevistas subjetivas. La disponibilidad de biomarcadores capaces de identificar sintomatología activa y predecir la respuesta al tratamiento en el TB perimitirían evitar recaídas y tratamiento personalizados. Entre ellos, la hipoactividad de la Actividad EletroDérmica (EDA), la cuál denota una disfunción autonómica, ha sido estudiada y reconocida como un biomarcador predictivo de las depresiones uni y bipolares así como de la conducta suicida. Hasta hace, recoger EDA era sólo posible con costosos equipos de laboratorio. Nuevos dispositivos móviles portables (""wearables"") permiten recoger EDA de forma continua además de patrones actigráficos y variabilidad del ritmo cardíaco (HRV), que también han demostrado estar correlacionados con la sintomatología en TB. Por tanto, se propone un estudio pragmático prospectivo exploratorio para identificar marcadores fisiológicos de actividad sintomatológica y respuesta al tratamiento durante los episodios agudos en comparación con pacientes en remisión y controles sanos. Para ello, utilizaremos un dispositivo ""wearable"" de investigación capaz de capturar EDA, HRV y actigrafia continuamente. Serán reclutados 36 pacientes con TB durante episodios maníacos agudos (N=12), depresivos (N=12) y mixtos (N=12) de la unidad de hospitalización de agudos y domiciliaria quienes vestirán el dispositivo desde el ingreso hasta su visita de seguimiento ambulatoria. De la misma manera, 12 pacientes con TB en remisión y 12 controles sanos pareados serán reclutados para llevar el ""wearable"" durante 30 días. Mediante análisis basados en ""machine learning"", los datos de EDA, HRV y actigrafia recogido por los dispositivos de los participantes serán analizados para establecer nuevos modelos de actividad sintomatológica y respuesta al tratamiento.

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Acción Estratégica en Salud (AES)