Contrairement aux méthodes de recherche traditionnelles qui reposent sur des rappels rétrospectifs – souvent des semaines ou des mois après des événements – l'EMA fournit aux chercheurs des informations immédiates, contextuelles et riches en contexte qui reflètent la nature dynamique de la vie quotidienne.Cette méthodologie est devenue de plus en plus vitale dans de multiples disciplines, de la psychologie et des soins de santé à la science environnementale et à l'économie comportementale, offrant des perspectives sans précédent sur les modèles temporels et les facteurs situationnels qui façonnent l'expérience humaine.
Qu'est-ce que l'évaluation écologique instantanée (EMA)?
L'évaluation écologique instantanée (EMA) est une méthode de mesure qui consiste à recueillir à plusieurs reprises des données en temps réel sur le comportement et l'expérience des participants dans leur milieu naturel. Cette méthode, aussi connue sous le nom de méthode d'échantillonnage d'expérience (EMS), d'évaluation ambulatoire ou de saisie de données en temps réel, vise à minimiser les biais de rappel et à saisir les fluctuations dynamiques des pensées, des sentiments et des actions au fur et à mesure qu'ils se déroulent dans la vie quotidienne.
Le principe fondamental sous-jacent à l'EMA est que les expériences humaines sont intrinsèquement contextuelles et sensibles au temps. Les phénomènes psychologiques, tels que l'humeur, les pensées et le comportement, sont toujours intégrés dans un contexte spécifique, et nous ne pouvons saisir pleinement leur sens que lorsque nous considérons également les circonstances et les situations dans lesquelles ils se produisent.
Les implémentations modernes utilisent principalement des smartphones, des montres intelligentes et d'autres appareils numériques que les participants transportent avec eux pendant leurs routines quotidiennes. Ces appareils fournissent des appels à intervalles prédéterminés ou aléatoires, demandant aux participants de faire rapport sur leur état actuel, leurs activités ou leurs expériences à ce moment précis.
L'évolution de la méthodologie de l'EMA
L'histoire de l'EMA reflète l'évolution plus large de la technologie et de la méthodologie de recherche.Les premières études de l'EMA ont été menées dans les années 1970 et 1980 et ont utilisé des journaux papier et des journaux pour recueillir des données sur les expériences et les comportements quotidiens.
Avec l'arrivée des téléphonistes, les chercheurs ont pu concevoir des études d'échantillonnage par signal en « bipant » les participants tout au long de la journée, leur signalant de consigner les données à ce moment-là. Cette méthode, popularisée par Czikszentmihalyi et ses collègues, a été connue sous le nom de Méthode d'échantillonnage d'expérience. Elle visait à saisir l'expérience subjective des participants à l'heure actuelle.
La méthodologie de l'EMA est issue de méthodes papier et crayon, soit avec un journal, qui est retourné à l'enquêteur après une période qui peut durer une semaine ou plus, soit avec des questionnaires d'une page qui sont postés quotidiennement et le cachet postal vérifié. Cette méthode a également été utilisée avec des appareils informatiques portatifs tels que des assistants numériques personnels (ADP) qui sont le plus facilement utilisés par les jeunes adultes avertis par la technologie pendant des périodes relativement courtes de collecte de données.
Les participants étaient habituellement invités à des moments prédéfinis par une montre-bracelet programmable ou une palmtop avec l'instruction de remplir un journal EMA avec du papier et du crayon. Bien que cette approche papier-peinture ait entraîné peu de coûts, et les participants étaient généralement bien informés de la méthode, les données recueillies pouvaient facilement se perdre, et la saisie des données était un processus à forte intensité de main-d'oeuvre et sujet à erreur.
Comme le smartphone est devenu omniprésent, la prévalence de la recherche sur l'EMA augmente rapidement par rapport à d'autres modèles de recherche, et la méthode devient un outil commun pour la recherche psychologique. Par exemple, la figure 1 illustre que le nombre d'études publiées utilisant la méthodologie de l'EMA a augmenté de façon exponentielle au cours des dernières décennies, contrairement à d'autres méthodes telles que les essais cliniques et randomisés contrôlés1. Bien que les publications sur les essais aient augmenté lentement au cours des 30 dernières années, les études sur l'EMA ont augmenté beaucoup plus rapidement depuis 2010, ce qui montre une augmentation de plus de 2 000 % au cours de la dernière décennie.
Avantages fondamentaux de l'utilisation de l'EMA
L'EMA offre de nombreux avantages par rapport aux méthodes d'évaluation traditionnelles, ce qui en fait un choix de plus en plus populaire pour les chercheurs dans divers domaines.
Réduire les écarts entre les rappels
Les enquêtes rétrospectives traditionnelles exigent des participants qu'ils se souviennent des expériences qui peuvent avoir eu lieu quelques jours, semaines ou même mois plus tôt et qu'ils fassent rapport de celles-ci. Les renseignements rappelés sont influencés par des processus de reconstruction qui réduisent leur exactitude.
Les gens ont tendance à se souvenir d'événements émotionnellement saillants plus vivement que d'expériences banales, peuvent conflacer des événements similaires, et souvent reconstruire des souvenirs en fonction de leur humeur ou de leurs croyances actuelles. En capturant les expériences au fur et à mesure qu'elles se produisent, l'EMA contourne ces distorsions liées à la mémoire, fournissant une représentation plus précise des expériences réelles des participants.
Saisir l'information contextuelle
L'EMA permet de recueillir des expériences et des actions dans son environnement naturel au fil du temps, ce qui permet aux chercheurs d'acquérir des connaissances contextuelles, dynamiques et longitudinales. Cette richesse contextuelle est particulièrement utile pour comprendre comment les facteurs environnementaux, les situations sociales et les modèles temporels influencent le comportement et l'expérience.
Les implémentations modernes de l'EMA peuvent intégrer plusieurs sources de données pour fournir des informations contextuelles complètes.Les téléphones des participants pourraient être mis en place pour recueillir des données de capteur (p. ex., qualité de l'air ou température; Tao et al., 2021), qui peuvent ensuite être liés à des associations avec des réponses psychologiques telles que la détresse climatique.
Identification des modèles temporels et dynamique
L'EMA permet un échantillonnage plus fréquent (souvent plusieurs fois par jour) afin de pouvoir effectuer une analyse chronologique, ce qui permet de mieux comprendre les processus au travail plutôt que les instantanés statiques à partir de périodes éloignées. La recherche a révélé que les comportements de santé, les expériences émotionnelles et les stratégies de traitement du stress fluctuent considérablement tout au long de la journée et dans différents contextes moment par moment.
La conception de mesures répétées inhérente à l'EMA permet aux chercheurs d'examiner la variabilité à l'intérieur de la personne et entre les personnes. Et quel est le rapport entre la variabilité à l'intérieur de la personne et la variabilité entre les personnes? Cette dernière question se pose régulièrement dans le contexte de la modélisation à plusieurs niveaux et est souvent résolue par le calcul de la corrélation intraclasse (CCI), qui quantifie la proportion de variance en raison de la stabilité des différences entre les personnes.
Validité écologique accrue
L'EMA permet aux chercheurs de recueillir des données en temps réel et dans l'environnement naturel du participant, ce qui permet de mieux refléter leur comportement et leurs expériences, ce qui peut permettre de mieux comprendre les facteurs qui influencent les comportements et les expériences.
En nous fournissant de grandes quantités d'informations sur le contexte, plutôt que de nous fier à des autorapports rétrospectifs notoirement biaisés, on a constaté que l'EMA surpassait les méthodes de collecte de données sur crayon et papier, ce qui se traduit par des résultats plus fiables et des applications plus efficaces des connaissances de recherche.
Données personnalisées et détaillées
L'EMA permet aux chercheurs de recueillir des données plus fréquentes et détaillées, ce qui peut améliorer la qualité et la fiabilité des données recueillies. L'EMA peut être adaptée aux besoins spécifiques de la question de recherche et de la population participante, ce qui en fait une méthode de recherche très flexible. Cette flexibilité permet aux chercheurs de concevoir des études qui ciblent précisément leurs questions de recherche tout en tenant compte des caractéristiques et des contraintes uniques de leurs populations participantes.
Diverses applications de l'EMA dans les domaines de recherche
L'utilisation des données d'évaluation écologique et commémorative (EMA) pour étudier les individus dans leur vie quotidienne est populaire dans de nombreux domaines des sciences sociales et de la vie. La polyvalence de l'EMA a conduit à son adoption dans de nombreux domaines de recherche, chacun exploitant les forces uniques de la méthodologie pour répondre à des questions de recherche spécifiques.
Santé mentale et psychologie clinique
L'EMA est devenue un outil inestimable dans la recherche en santé mentale, permettant aux cliniciens et aux chercheurs de suivre les symptômes, d'identifier les déclencheurs et de surveiller les progrès du traitement dans des milieux réels.
En plus d'aider les chercheurs à caractériser les fluctuations quotidiennes et intrajournalières et la dynamique temporelle entre les différents processus liés à la santé, les EME peuvent élucider les mécanismes par lesquels les interventions réduisent le stress et améliorent le bien-être. Les EME peuvent aussi être utilisées pour identifier les changements qui précèdent les événements critiques de santé, lesquels peuvent à leur tour être utilisés pour fournir des interventions temporaires écologiques, ou des interventions juste à temps, pour aider à prévenir de tels événements.
L'identification de facteurs précis (p. ex., l'effet négatif) qui précèdent temporairement les cibles d'intervention (p. ex., l'automutilation) par l'EMA peut conduire à de nouvelles interventions déployées au moment où elles sont le plus nécessaires (p. ex., l'utilisation des compétences d'adaptation) par l'IME ou par l'IMCJ. Cette capacité d'identifier les modèles temporels et d'intervenir en temps opportun représente une avancée importante dans le traitement de la santé mentale.
Comportements en santé et gestion des maladies chroniques
L'obésité est un problème de santé complexe influencé par divers facteurs, y compris les modèles comportementaux qui peuvent être évalués plus profondément en temps réel en utilisant l'Evaluation écologique momentanée (EMA), qui peut saisir le moment où une personne éprouve une situation ou une émotion qui pourrait déclencher un comportement alimentaire. Le but principal était d'analyser comment l'EMA contribue à comprendre la dynamique temporelle des comportements alimentaires, de l'activité physique et des facteurs psychologiques associés à l'embonpoint et à l'obésité.
Au-delà de la recherche sur l'obésité, l'EMA est largement utilisée pour étudier les habitudes alimentaires, les habitudes d'activité physique, l'adhésion aux médicaments et la consommation de substances.
Recherche sur la toxicomanie et les toxicomanies
L'EMA s'est révélée particulièrement utile dans la recherche sur la toxicomanie, où il est essentiel de comprendre les antécédents et les contextes immédiats de la consommation d'alcool et d'autres drogues pour élaborer des interventions efficaces.
La méthodologie permet un examen détaillé des relations temporelles entre les déclencheurs, les envies et les comportements liés à la consommation de substances.Cette compréhension granulaire des processus de dépendance peut éclairer le développement d'interventions adaptatives juste à temps qui fournissent un soutien précisément lorsque les individus sont les plus vulnérables aux rechutes.
Recherche environnementale et climatique
L'évaluation écologique momentanée (EMA) est une méthodologie largement utilisée en sciences psychologiques; cependant, plus largement, les scientifiques de l'environnement n'ont pas encore pleinement mis à profit les avantages que cette méthode offre pour acquérir une compréhension critique des réponses subjectives et comportementales aux facteurs environnementaux.
Dans un autre travail récent, l'échantillonnage d'expérience a permis d'examiner comment les températures élevées étaient liées aux changements d'humeur. Cette application démontre comment l'EMA peut combler l'écart entre les conditions environnementales et les réponses psychologiques humaines, fournissant des renseignements précieux pour comprendre les impacts des changements climatiques sur la santé mentale et le bien-être.
Recherche sur le milieu de travail et l'organisation
L'EMA a trouvé des applications en psychologie organisationnelle et en recherche sur le milieu de travail, où elle peut être utilisée pour étudier le bien-être des employés, la productivité, le stress, l'équilibre entre le travail et la vie personnelle et la dynamique interpersonnelle.
En saisissant les données au cours des activités réelles plutôt que de se fier aux souvenirs de fin de journée ou de fin de semaine, l'EMA fournit une image plus précise des expériences en milieu de travail et de leurs fluctuations selon les tâches, les périodes et les contextes.
Relations sociales et processus interpersonnels
Les méthodes de l'EMA devraient améliorer la mesure de nombreux résultats communs des études psychopharmacologiques, comme l'humeur et l'anxiété. Elles permettent également d'étudier l'interaction sociale humaine d'une manière qui n'est pas possible avec la méthodologie actuelle.Les chercheurs peuvent examiner comment les interactions sociales se déroulent dans la vie quotidienne, comment la qualité des relations fluctue entre les contextes et comment le soutien social fonctionne dans des situations réelles.
Mise en oeuvre de l'EMA dans la recherche : considérations pratiques
La mise en oeuvre réussie d'une étude sur l'EMA exige une planification et une attention minutieuses à de multiples facteurs de conception. Les chercheurs doivent prendre des décisions éclairées au sujet des stratégies d'échantillonnage, du contenu de l'évaluation, des plateformes technologiques et du soutien des participants pour assurer une collecte de données de haute qualité.
Sélection de stratégies d'échantillonnage appropriées
Selon le processus d'intérêt, il serait préférable de l'évaluer en utilisant une EMA à plusieurs évaluations par jour, une EMA quotidienne, des études quotidiennes ou des plans de rupture de mesure, qui combinent les EMA avec des durées de suivi à plus long terme. Le choix de la stratégie d'échantillonnage devrait s'aligner sur la dynamique temporelle des phénomènes étudiés.
L'échantillonnage en temps opportun dans le cadre de l'évaluation écologique momentanée (EMA) ou de la méthode d'échantillonnage d'expérience (EME) consiste à recueillir des données auprès des participants à des moments précis de la journée, par opposition à l'échantillonnage en cas d'événement, qui recueille des données lorsqu'un événement particulier se produit.
L'échantillonnage dans le temps peut suivre des horaires fixes, où les participants reçoivent des appels à des moments prédéterminés ou des horaires aléatoires, où les appels se produisent à des intervalles imprévisibles dans des périodes spécifiées.
Concevoir des évaluations efficaces
Cette étude avait pour but d'utiliser une conception factorielle pour déterminer les facteurs optimaux de conception de l'étude, ou les combinaisons de facteurs, pour atteindre les taux d'achèvement les plus élevés pour les EMA basées sur smartphone.
Il est utile d'équilibrer l'importance d'un certain nombre de variables, la longueur des questions et la fréquence des évaluations qui peuvent contribuer au fardeau de réponse. Si les évaluations sont trop longues ou fréquentes, les répondants peuvent devenir moins conformes au fil du temps et même cesser de répondre complètement.
Ces résultats peuvent indiquer que les différences entre chaque niveau de ces facteurs de conception (p. ex., 15 contre 25 questions) n'étaient pas suffisamment importantes pour entraîner des taux d'achèvement différentiels importants des EMAs induites en fonction de la taille de l'échantillon de l'étude.
Choix des plateformes technologiques
La prolifération de la recherche sur l'EMA a conduit à la mise au point de nombreuses plateformes logicielles et applications conçues pour faciliter la collecte de données. Parce que la surveillance en temps réel et l'intervention dans la vie quotidienne des gens ont des avantages sans précédent par rapport aux techniques traditionnelles de collecte de données (p. ex., enquêtes rétrospectives ou expériences en laboratoire), l'EMA et l'IME sont devenus populaires ces dernières années. Bien qu'une forte utilisation de ces méthodes ait permis une myriade d'applications sur l'EMA et l'IME, de nombreuses plateformes existantes ne se concentrent que sur un seul aspect de la collecte de données sur la vie quotidienne (p. ex., évaluation par opposition à l'intervention, auto-déclaration active par rapport à la détection mobile passive, outils axés sur la recherche par rapport aux outils cliniques).
Lors de la sélection d'une plateforme EMA, les chercheurs devraient tenir compte de facteurs tels que la facilité d'utilisation, les capacités de personnalisation, la sécurité des données, la compatibilité avec différents appareils et systèmes d'exploitation, le coût, le soutien technique et la capacité d'intégrer des données de détection passive.
Formation et soutien des participants
La formation adéquate des participants est essentielle pour une mise en oeuvre réussie de l'EMA. L'AR a d'abord donné un aperçu verbal de l'application et a ensuite démontré comment accéder à l'application et remplir les questions sur le smartphone. Au cours de la troisième étape, l'AR a observé que le participant avait démontré sa capacité d'accéder à l'application de façon indépendante en réponse à l'alarme et à remplir chaque série de questions.
L'application movisensXS permet de surveiller la collecte de données en temps réel grâce à une interface Web, ce qui facilite l'identification des participants qui éprouvent des difficultés à adhérer au protocole de collecte de données. La surveillance en temps réel permet aux chercheurs de cerner et de régler rapidement les problèmes de conformité, ce qui peut empêcher l'abandon des participants et améliorer la qualité des données.
Considérations éthiques et protection des données
Les chercheurs doivent s'assurer que les participants comprennent parfaitement quelles données seront recueillies, comment elles seront utilisées, qui y aura accès et comment leur vie privée sera protégée.
La collecte passive de données personnelles soulève des questions éthiques importantes, notamment en ce qui concerne la vie privée et l'autonomie.Les chercheurs doivent soigneusement équilibrer la valeur des données par rapport au risque d'intrusion dans la vie privée des individus.
La sécurité des données est particulièrement critique étant donné la nature sensible de beaucoup de données de l'EMA et la possibilité que des capteurs passifs recueillent des informations au-delà de ce que les participants déclarent explicitement.
Intégration de la sensibilité passive à l'EMA active
L'un des développements les plus intéressants de la méthodologie de l'EMA est l'intégration des technologies de détection passive aux évaluations d'auto-déclarations actives traditionnelles, qui créent un écosystème de données complet qui capte à la fois les expériences subjectives et les indicateurs objectifs du comportement et de l'environnement.
Types de données passives
L'emplacement, l'activité et les éléments vitaux sont parmi les types de données les plus fréquemment recueillis, suivis par l'accéléromètre et l'utilisation du téléphone.
Les données passives englobent une vaste gamme d'informations, y compris, sans s'y limiter, le suivi de localisation, les modèles d'utilisation des applications, les registres de communication et les niveaux d'activité physique détectés par des capteurs dans des smartphones et des appareils portables.
La collecte active de données comprend l'EMA ou d'autres interventions qui nécessitent l'attention et la participation des participants, tandis que la collecte passive de données se fait sans que le participant ait à intervenir.
Avantages de l'intégration passive de la sensibilité
Le Bluetooth et le WiFi nous permettent de collecter des données provenant de sources variées dans l'environnement du participant ou de son corps physique, de les combiner avec leur propre perception de leur expérience, et de fournir ensuite l'ensemble du paquet de données aux chercheurs partout. Cette technologie largement disponible a la capacité de révolutionner la façon dont les psychologues, les thérapeutes, les médecins et les chercheurs en santé comportementale comprennent les gens.
La détection passive offre plusieurs avantages : elle réduit la charge de travail des participants en éliminant la nécessité de rendre compte de façon active et constante, elle fournit des mesures objectives qui complètent les autodéclarations subjectives, elle permet une surveillance continue plutôt que des points d'échantillonnage distincts et elle permet de saisir les comportements ou les contextes que les participants pourraient ne pas remarquer consciemment ou de faire rapport avec exactitude.
Défis de la collecte passive de données
Plusieurs études ont fait état de difficultés liées à la conformité des participants à la collecte active de données, tandis que la collecte passive de données a fait face à des problèmes de cohérence et d'autorisation des données, notamment en ce qui concerne le drainage des batteries, l'incohérence de la disponibilité des capteurs entre les appareils, les problèmes de synchronisation des données et la nécessité d'obtenir une autorisation continue des participants.
La collecte continue et fiable de données passives demeure un défi dans les études de détection mobiles, en particulier en raison de problèmes tels que la perte de données, la synchronisation incohérente et la consommation de piles.
Défis et limites de l'EMA
Malgré ses nombreux avantages, la méthodologie de l'EMA doit relever plusieurs défis que les chercheurs doivent examiner avec soin et aborder lors de la conception et de la mise en oeuvre des études.
Le fardeau des participants et la conformité
Bien que l'EMA permette aux chercheurs d'acquérir des connaissances précieuses sur les processus comportementaux dynamiques, le besoin d'auto-déclarations fréquentes peut être lourd et perturbateur. Bien que l'EMA permette aux chercheurs d'acquérir des connaissances précieuses sur les processus comportementaux dynamiques, le besoin d'auto-déclarations fréquentes peut être lourd et perturbateur.
La conformité aux protocoles de l'EMA est importante pour un échantillonnage précis et impartial; cependant, il n'existe pas de « norme d'or » pour la conception des études de l'EMA afin de promouvoir la conformité.
Les facteurs qui peuvent influer sur la conformité comprennent la fréquence d'évaluation, la longueur de l'enquête, le calendrier rapide, la motivation des participants, les difficultés techniques et la durée globale de l'étude.
Réactivité et effets de l'évaluation
La méthodologie de l'EMA fournit une perspective détaillée des changements dans les constructions au fil du temps; toutefois, il est important de déterminer si l'évaluation fréquente pourrait influer sur la construction de l'intérêt. Par exemple, il est possible que certains changements d'émotion au cours de la journée soient dus aux évaluations fréquentes elles-mêmes.
L'acte de surveillance et de rapport répétés sur les expériences peut potentiellement modifier ces expériences.Les participants peuvent devenir plus conscients de leur propre comportement, changer leur comportement en réponse à une évaluation ou à une fatigue d'évaluation.
Complexité des données et défis de l'analyse
Dans le même temps, les ensembles de données de l'EMA sont complexes, les propriétés psychométriques des éléments de l'EMA ne sont souvent pas étudiées systématiquement et les échelles ne sont souvent ni normalisées ni validées au-delà de leur validité faciale.
Les chercheurs doivent posséder une expertise en modélisation à plusieurs niveaux, en analyse chronologique et en d'autres techniques statistiques avancées pour analyser correctement les données de l'EMA. Les statistiques bayésiennes peuvent aider les chercheurs de l'EMA à : a) intégrer les connaissances et les croyances antérieures dans les analyses; b) adapter des modèles à une grande variété de distributions de résultats qui reflètent des processus susceptibles de générer des données; c) quantifier l'incertitude des estimations de la taille des effets; et d) quantifier les preuves pour ou contre une hypothèse informative.
Exigences techniques et d'infrastructure
La mise en oeuvre des études de l'EMA nécessite une infrastructure technique importante, notamment des plates-formes logicielles fiables, des systèmes de stockage sécurisé des données, des capacités de surveillance en temps réel et un soutien technique pour les participants qui éprouvent des difficultés, ce qui peut créer des obstacles pour les chercheurs ayant des ressources limitées ou une expertise technique.
De plus, pour assurer la compatibilité entre les différents appareils et systèmes d'exploitation, gérer les mises à jour des logiciels et régler les problèmes techniques, il faut constamment prêter attention et disposer de ressources tout au long de la période de collecte des données.
Généralisation et représentativité des échantillons
Les études de l'EMA exigent généralement que les participants aient accès à des smartphones ou à d'autres appareils numériques et qu'ils aient une connaissance suffisante de la technologie pour les utiliser efficacement, ce qui peut limiter la représentativité et la généralisation des échantillons, en particulier pour les études impliquant des personnes âgées, des personnes à statut socioéconomique inférieur ou des populations à accès limité à la technologie.
On sait peu de choses sur la faisabilité des approches d'évaluation écologique instantanée (EMA) basées sur un smartphone pour recueillir des données psychosociales auprès de populations plus âgées, en particulier de populations plus âgées défavorisées. En réponse à cette lacune, ce rapport fournit des preuves de la faisabilité et de l'utilité d'une approche d'évaluation en temps réel basée sur un smartphone pour les personnes âgées d'Afro-Américains.
Stratégies pour optimiser la mise en œuvre de l'EMA
Les chercheurs ont élaboré diverses stratégies pour relever les défis de l'EMA et optimiser la qualité de la collecte des données et l'engagement des participants.
Réduire le fardeau des participants par l'innovation
Les microEMAs et les journaux déverrouillés peuvent simplifier le processus de réponse et réduire le temps d'évaluation, tandis que les approches ML peuvent optimiser le moment de l'EMA pour minimiser les perturbations, sélectionner les questions les plus pertinentes, remplir automatiquement les réponses en fonction des données contextuelles et déterminer quand la collecte active de données peut être omise sans compromettre l'exactitude du modèle.
Kunchay et al ont exploré à l'aide de microEMAs, où une seule question EMA pourrait être répondue sur une montre intelligente. Ces évaluations brèves et ciblées peuvent saisir des informations clés tout en minimisant les perturbations dans les activités quotidiennes des participants.
Tirer parti de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle
Les techniques de ML peuvent réduire le fardeau des participants dans la collecte active de données en optimisant le timing, les réponses auto-remplissantes et en minimisant la fréquence rapide. L'apprentissage non supervisé peut réduire ou éliminer le besoin de collecte active de données.
Torkamaan et Ziegler ont également développé des calendriers d'évaluation des effets sur l'environnement afin de réduire le fardeau des participants et d'accroître leur convivialité.
Améliorer l'engagement et la motivation des participants
Trois des 77 communications ont fourni aux participants une interface utilisateur qui affiche les taux de collecte des données, ce qui les aide à fournir des données supplémentaires.
L'EMA peut être plus engageante pour les participants que les méthodes de recherche traditionnelles, car elle leur permet de participer davantage au processus de recherche et de fournir une rétroaction immédiate sur leur comportement et leur expérience.
Essais pilotes et améliorations itératives
Certaines techniques de conception et de mise en oeuvre peuvent aider à la qualité de la collecte de données et de l'adhésion au protocole. En testant, en formant, en surveillant et en adaptant le protocole de l'EMA en utilisant les données des personnes âgées, nous avons probablement amélioré l'adhésion.
La réalisation d'essais pilotes approfondis permet aux chercheurs de cerner et de traiter les problèmes potentiels avant la mise en oeuvre à grande échelle.
De l'évaluation à l'intervention : Interventions écologiques momentanément
La même infrastructure technologique qui permet d'atteindre l'EMA peut être mise à profit pour fournir des interventions en temps réel, créant des interventions momentanées écologiques (IEM) et des interventions d'adaptation juste à temps (IMI).
Les interventions écologiques ponctuelles (IEM) et les interventions d'adaptation juste à temps (IEM) connexes, capitalisent sur l'EMA, les appareils portables et les capteurs passifs mobiles pour fournir un soutien personnalisé in situ en détectant et en s'adaptant à des états internes et contextuels individuels. Les interventions écologiques ponctuelles (IEM) et les interventions d'adaptation juste à temps connexes (IEM), capitalisent sur l'EMA, les appareils portables et les capteurs passifs mobiles pour fournir un soutien personnalisé in situ en détectant et en s'adaptant à des états internes et contextuels individuels.
Ces approches d'intervention utilisent les données de l'EMA pour identifier les moments de vulnérabilité ou d'opportunité et fournir un soutien adapté précisément quand il est le plus nécessaire. Par exemple, un IME peut détecter des modèles indiquant un stress ou un désir accru et fournir automatiquement des stratégies d'adaptation, des exercices de pleine conscience ou des messages de soutien.
L'EMA et l'IMI ou l'IMJ peuvent contribuer à améliorer l'accès aux évaluations et aux interventions en santé mentale à l'échelle, respectivement. L'EMA et l'IMJ ou l'IMJ peuvent contribuer à accroître l'accès aux évaluations et aux interventions en santé mentale à l'échelle, respectivement.
Orientations futures et tendances émergentes
Le domaine de l'EMA continue d'évoluer rapidement, en raison des progrès technologiques, des innovations méthodologiques et de l'expansion des applications dans divers domaines.
Technologies de pointe Wearable
Troisièmement, les chercheurs devraient réfléchir à d'autres méthodologies complémentaires pour inclure dans leurs études sur l'EMA, comme les technologies portables, les conceptions de stress communes, la géolocalisation, l'extraction de messages texte et les approches multi-omiques. L'intégration de dispositifs portables de plus en plus sophistiqués promet d'élargir la gamme de données physiologiques et comportementales qui peuvent être recueillies passivement en plus des auto-déclarations traditionnelles.
Les nouveaux appareils portables peuvent surveiller la variabilité de la fréquence cardiaque, les habitudes de sommeil, l'activité physique, la conductance de la peau et même les marqueurs biochimiques, fournissant un riche contexte physiologique pour comprendre les expériences et les comportements psychologiques.
Intelligence artificielle et modélisation prédictive
Un paradigme commun dans le domaine comprend la formation de modèles de ML qui utilisent des flux de données recueillies passivement pour prédire les résultats de santé qui sont mesurés par des méthodes de collecte de données actives. Les approches d'apprentissage automatique peuvent identifier des modèles complexes dans les données de l'EMA qui pourraient ne pas être apparents par des méthodes statistiques traditionnelles, permettant une prédiction plus précise des résultats et un ciblage plus précis des interventions.
De plus, l'intégration des mécanismes de rétroaction de l'IA explicable dans l'EMA mérite une étude plus approfondie, en particulier pour faciliter les interventions d'adaptation qui renforcent l'adhésion.
Élargir aux nouvelles populations et contextes
À mesure que les méthodologies de l'EMA deviennent plus accessibles et mûrissent, les chercheurs les appliquent de plus en plus à diverses populations et contextes qui étaient sous-représentés dans cette recherche, notamment les personnes âgées, les enfants, les personnes ayant une déficience cognitive et les populations qui vivent dans des milieux à faible ressources.
Nous suggérons que cela est important parce que les approches de collecte de données en gérontologie de l'EMA peuvent aider à combler les lacunes dans des études biopsychosociales plus complètes sur le vieillissement. En particulier, les processus de vie quotidienne, y compris les activités et les réactions émotionnelles, ainsi que les dimensions temporelles et spatiales de la vie quotidienne des personnes âgées, peuvent être accessibles en utilisant les protocoles de l'EMA.
Intégration aux écosystèmes de santé numériques
L'EMA est de plus en plus intégrée dans des écosystèmes numériques plus vastes de santé qui combinent l'évaluation, l'intervention, les soins cliniques et les données du système de santé, ce qui permet une compréhension plus complète de la santé et du comportement tout en facilitant l'application des connaissances de recherche dans la pratique clinique.
Les DRE provenant de registres, de DSE ou de demandes d'assurance ont déjà été utilisées dans les demandes d'autorisation de mise sur le marché (MAA), pour appuyer l'évaluation réglementaire ou à des fins de surveillance après la commercialisation.
Progrès méthodologiques et normalisation
Nous présentons ici différentes statistiques descriptives et techniques de visualisation des données pour mieux comprendre la performance des éléments EMA. Nous fournissons un code R adapté aux formats de données EMA standard afin que les chercheurs puissent adopter nos visualisations et analyses pour leurs données. Le développement d'outils normalisés, de pratiques exemplaires et d'approches analytiques aidera à assurer la rigueur et faciliter la comparaison entre les études.
Les efforts déployés pour établir des lignes directrices pour la conception des études de l'EMA, les normes de rapport et l'évaluation psychométrique des mesures de l'EMA renforceront les fondements scientifiques de cette méthodologie et amélioreront la crédibilité et l'impact de la recherche sur l'EMA.
Ressources pratiques et outils pour la recherche sur l'EMA
Les chercheurs intéressés à mettre en oeuvre des études sur l'EMA ont accès à un éventail croissant de ressources, de plateformes et d'outils conçus pour faciliter divers aspects du processus de recherche.
Plateformes logicielles de l'EMA
De nombreuses plateformes commerciales et open-source sont disponibles pour la mise en œuvre d'études EMA, chacune avec des fonctionnalités, des capacités et des structures de coûts différentes.
Lors de l'évaluation des plateformes, les chercheurs devraient tenir compte de facteurs tels que la facilité d'utilisation pour les chercheurs et les participants, la flexibilité de personnalisation, la sécurité des données et la protection de la vie privée, la disponibilité du soutien technique, le coût, la compatibilité avec différents appareils et systèmes d'exploitation, et la capacité d'intégrer les données de détection passive.
Outils et ressources analytiques
L'analyse des données de l'EMA nécessite des approches statistiques et des outils logiciels spécialisés.Les chercheurs utilisent généralement des paquets statistiques tels que R, Python, SPSS et SAS, ainsi que des paquets spécialisés pour la modélisation à plusieurs niveaux, l'analyse des séries chronologiques et la modélisation dynamique.
Les répertoires de codes libres, les tutoriels et les ensembles de données d'exemple sont de plus en plus disponibles pour aider les chercheurs à apprendre les techniques d'analyse appropriées et à les mettre en oeuvre dans leurs propres travaux.
Formation et ressources pédagogiques
La méthodologie de l'EMA ayant pris de l'ampleur, les ressources éducatives ont proliféré, notamment des ateliers, des cours en ligne, des manuels et des articles de revues qui donnent des conseils sur la conception, la mise en oeuvre et l'analyse des études.
Les chercheurs qui sont nouveaux à l'EMA sont encouragés à rechercher ces ressources éducatives, à consulter des chercheurs expérimentés de l'EMA et à effectuer des essais pilotes approfondis avant de lancer des études à grande échelle.
Meilleures pratiques pour la recherche sur l'EMA
À partir de l'expérience accumulée et de la recherche empirique sur la méthodologie de l'EMA, plusieurs pratiques exemplaires ont été mises au point pour guider les chercheurs dans la conception et la mise en oeuvre d'études de haute qualité sur l'EMA.
Meilleures pratiques de la phase de conception
- Définir clairement les questions de recherche:[ S'assurer que l'EMA est la méthodologie appropriée pour répondre à vos questions de recherche spécifiques et que la résolution temporelle correspond à la dynamique des phénomènes à l'étude.
- Minimiser le fardeau des participants :[ Tenir les évaluations brèves, utiliser un langage clair et simple et examiner soigneusement la fréquence d'évaluation pour équilibrer la qualité des données avec la capacité des participants.
- Test pilote approfondi:[ Effectuer des essais pilotes approfondis avec les membres de votre population cible afin de cerner et de régler les problèmes potentiels avant leur mise en oeuvre complète.
- Plan d'appui technique:[ Établir des systèmes de surveillance de la conformité en temps réel et fournir rapidement une assistance technique aux participants en difficulté.
- Contexte :[ Évaluations de conception qui saisissent l'information contextuelle pertinente pour permettre une interprétation riche des constatations.
Phase de mise en oeuvre Pratiques exemplaires
- Fournir une formation complète :[ Veiller à ce que les participants comprennent bien le protocole, la technologie et leur rôle dans l'étude au moyen d'une formation pratique et de documents écrits clairs.
- Surveiller activement la conformité :[ Utiliser la surveillance en temps réel pour cerner rapidement les problèmes de conformité et intervenir rapidement pour aider les participants.
- Maintenir la communication:[ Établir des canaux clairs pour permettre aux participants de poser des questions, de signaler des problèmes et de recevoir un soutien tout au long de l'étude.
- Protéger la vie privée et la sécurité:[ Mettre en œuvre des mesures de sécurité des données robustes et maintenir la transparence avec les participants au sujet des pratiques de collecte et de protection des données.
- Documenter en profondeur:[ Tenir des dossiers détaillés sur les procédures d'étude, les questions techniques, les modifications de protocole et la rétroaction des participants afin d'éclairer l'interprétation et les études futures.
Analyse et rapports Pratiques exemplaires
- Utiliser des méthodes statistiques appropriées:[Utiliser des techniques analytiques qui tiennent compte de la structure imbriquée des données de l'EMA et des dépendances temporelles entre les observations.
- Qualité des données sur l'examine :[ Évaluer soigneusement les profils de conformité, les données manquantes et les effets potentiels de réactivité avant de procéder à des analyses primaires.
- Rapporter de façon transparente:[ Fournir des renseignements détaillés sur la conception de l'étude, la stratégie d'échantillonnage, les taux de conformité, la qualité des données et les approches analytiques pour permettre l'évaluation et la reproduction.
- Considérer plusieurs perspectives:[ Examiner les effets entre les personnes et entre elles pour tirer pleinement parti de la richesse des données de l'EMA.
- Interpretez prudemment:[ Considérez les limites potentielles telles que la réactivité, le biais de sélection et la généralisation lors de l'interprétation des résultats.
Conclusion : L'avenir de la collecte de données en temps réel
L'évaluation écologique momentanée a fondamentalement transformé la façon dont les chercheurs étudient le comportement, l'expérience et la santé de l'homme dans des contextes réels. En capturant les données au fur et à mesure que les expériences se déroulent dans des environnements naturels, l'EMA fournit des informations inédites sur la nature dynamique et contextuelle des processus psychologiques et comportementaux.
La croissance rapide de la méthodologie au cours de la dernière décennie reflète à la fois les progrès technologiques qui ont rendu la mise en oeuvre de plus en plus réalisable et la reconnaissance croissante des limites des méthodes traditionnelles d'évaluation rétrospective.
L'intégration des technologies de détection passive continuera de se développer, fournissant des données contextuelles de plus en plus riches et un fardeau minimal pour les participants. L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle permettront d'analyser plus précisément les ensembles de données complexes de l'EMA et de faciliter le développement d'interventions adaptées et personnalisées en temps réel.
La transition de l'évaluation à l'intervention – de l'EMA à l'IME et à l'IMAI – représente une frontière particulièrement excitante. En tirant parti de la même infrastructure technologique utilisée pour la collecte de données afin de fournir un soutien personnalisé et opportun, les chercheurs et les cliniciens peuvent traduire les idées sur les modèles temporels et les influences contextuelles en interventions réalisables qui atteignent les gens précisément quand ils en ont le plus besoin.
Toutefois, pour réaliser le plein potentiel de l'EMA, il faut prêter une attention particulière à la rigueur méthodologique, aux considérations éthiques et aux défis pratiques de mise en oeuvre. Les chercheurs doivent concilier le désir de données complètes avec des contraintes réalistes sur la charge des participants, assurer une protection robuste de la vie privée et de la sécurité des données, et utiliser des techniques analytiques appropriées qui tiennent compte de la structure complexe des données de l'EMA.
À mesure que le domaine se développera, la normalisation des méthodes, l'élaboration de mesures validées et l'établissement de pratiques exemplaires renforceront les fondements scientifiques de la recherche sur l'EMA. L'élargissement des applications à diverses populations et contextes améliorera la généralisabilité et l'impact des résultats.
Pour les chercheurs qui envisagent l'EMA pour leurs études, la méthodologie offre des capacités puissantes pour comprendre la dynamique temporelle et les influences contextuelles qui façonnent l'expérience et le comportement humains.Avec une planification minutieuse, des ressources appropriées et une attention aux meilleures pratiques, l'EMA peut fournir des idées qui seraient impossibles à obtenir par des méthodes traditionnelles, en fin de compte, en faisant progresser la compréhension scientifique et en améliorant la santé et le bien-être.
L'avenir de la recherche comportementale et de la recherche en santé réside de plus en plus dans la compréhension des gens dans leur vie quotidienne, en capturant la richesse, la complexité et la variabilité de l'expérience réelle. L'évaluation écologique momentanée fournit les outils méthodologiques pour faire de cette vision une réalité, offrant une fenêtre sur les processus dynamiques qui se déroulent moment par moment dans les environnements naturels.
Ressources supplémentaires et lecture supplémentaire
Pour les chercheurs intéressés à en apprendre davantage sur la méthodologie et la mise en oeuvre de l'EMA, de nombreuses ressources sont disponibles. Des organisations professionnelles comme la Society for Ambulatory Assessment fournissent des forums pour l'échange de connaissances et la collaboration. Revues universitaires, y compris Méthodes psychologiques, Journal of Medical Internet Research[, et JMIR mHealth and uHealth publient régulièrement des documents de recherche et de méthodologie de l'EMA.
Les plateformes et les collectivités en ligne offrent des possibilités de communiquer avec d'autres chercheurs de l'EMA, de partager leurs expériences et d'accéder aux outils et aux ressources.
Pour ceux qui cherchent à rester au courant des développements dans le domaine, après les publications récentes dans des revues de premier plan, assister à des conférences pertinentes et s'engager avec les communautés en ligne peuvent fournir des informations précieuses sur les tendances émergentes, les applications innovantes, et les progrès méthodologiques.
Parmi les ressources externes à explorer, on peut citer le Journal of Medical Internet Research, qui publie une vaste recherche sur les méthodologies mobiles de santé et d'EMA, la American Psychological Association[ pour les applications de recherche psychologique, la PubMed Central[ base de données pour accéder à des articles de recherche évalués par des pairs, et Frontiers in Psychology pour la recherche de pointe sur les méthodes d'évaluation écologique.