O que é o Moodbuster?

O Moodbuster é uma plataforma flexível para o tratamento online de problemas mentais. A plataforma consiste num portal online para pacientes e terapeutas e numa aplicação móvel através da qual é possível medir todos os tipos de fatores, tais como o humor ou as atividades diárias (também referido como Ecological Momentary Assessment). O Moodbuster pode ser utilizado tanto para a prevenção como para o tratamento, quer como ferramenta de autoajuda ou tratamento acompanhado online ou em combinação com terapia face-a-face (terapia combinada). A plataforma Moodbuster é uma plataforma de investigação: os tratamentos ocorrem no contexto de projetos de investigação (ver também: Investigação).

De momento, o Moodbuster consiste num tratamento terapêutico cognitivo-comportamental para a depressão. Existem 6 módulos online que visam explicar a depressão, que têm como objetivo ensinar a pensar de forma mais positiva, planear atividades estruturalmente agradáveis, resolver problemas associados a estados de tristeza e praticar mais exercício físico. Os módulos são estruturados. O utilizador é guiado através de textos e vídeos ao longo do módulo, sendo-lhe apresentados vários exercícios e tarefas para fazer em casa.

O Moodbuster está disponível em diversos idiomas, entre os quais o Holandês, (e Flamengo), Inglês, Francês, Alemão, Português e Polaco.

MoodBuster 2.0

Para além da plataforma de tratamento, o Moodbuster 2.0 apresenta também um sistema de gestão de conteúdos. Este sistema oferece aos investigadores e terapeutas a possibilidade de alargarem o Moodbuster para tratar a depressão e de o adaptarem a outros problemas do foro psicológico, como por exemplo problemas de ansiedade. O Moodbuster 2.0 estará disponível em setembro de 2019

Quem pode utilizar o Moodbuster?

Cuidadores, profissionais que prestam serviços na área da saúde mental e terapeutas podem usar o Moodbuster no tratamento dos seus pacientes. O Moodbuster é uma plataforma de investigação: os tratamentos ocorrem no âmbito de projetos de investigação (ver também: Projetos).

O Moodbuster enquanto ferramenta de autoajuda
Enquanto variante de autoajuda, o Moodbuster permite aos utilizadores começarem a reduzir os seus problemas e a procurar soluções autonomamente, ou seja, sem a intervenção de um prestador de cuidados. O utilizador determina por si próprio onde e quando pretende fazê-lo.

O Moodbuster em terapia acompanhada
O Moodbuster contém de momento 6 módulos online. Estes podem ser usados para tratamentos online ou em combinação com terapia face-a-face. Esta combinação de conversas com um terapeuta e sessões de tratamento online chama-se terapia “combinada”. Esta terapia combinada foi alvo de investigação e considerada clinicamente eficaz (ver investigação).

Numa terapia combinada vão sendo intercaladas as conversas com o terapeuta e as sessões online. As conversas com o terapeuta ocorrem no local da terapia e as sessões online são conduzidas pelo utilizador de forma autónoma, em casa, a partir do seu computador. O terapeuta vai dando o seu feedback online.

Projetos

O Moodbuster foi desenvolvido, avaliado e utilizado em projetos em curso, bem como em projetos concluídos:

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O Moodbuster 1.0 foi desenvolvido no âmbito do projeto europeu ICT4DEPRESSION (7.º Programa-Quadro). Este projeto foi concluído em 2012. Para mais informações sobre o projeto de desenvolvimento, os parceiros e os resultados, consulte www.ict4depression.eu

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E-COMPARED: o projeto “European Comparative Effectiveness Research on Internet-based Depression Treatment” avaliou a eficácia clínica e a relação custo/eficácia de terapias combinadas para depressões graves em adultos em comparação com a terapia regular realizada nos cuidados regulares em nove países europeus, dos quais cinco trabalharam com o Moodbuster. Este projeto foi concluído com sucesso em 2017. (www.e-compared.eu)

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eMen: Trata-se de um projeto da UE/INTERREG cujo objetivo é contribuir para a inovação e a implementação da saúde mental online (e-mental health) através da colaboração de intervenientes públicos e privados na Holanda, Inglaterra, Alemanha, Bélgica e Alemanha. No âmbito deste projeto, o Moodbuster foi desenvolvido e avaliado para ser utilizado na prestação de cuidados de saúde primários (não acompanhados) e num ambiente hospitalar (acompanhados). Este projeto irá decorrer até 2020. Para mais informações: www.nweurope.eu/….emen

Protocol papers RCT’s in which Moodbuster has been applied

  1. Kemmeren, L. L., van Schaik, D. J., , Kleiboer, A. M., Bosmans, J. E., & Smit, J. H. (2016). Effectiveness of blended depression treatment for adults in specialised mental healthcare: Study protocol for a randomised controlled trial. BMC Psychiatry, 16(1), 113.doi:10.1186/s12888-016-0818-5
  2. Kleiboer, A., Smit, J., Bosmans, J., Ruwaard, J., Andersson, G., Topooco, N., Berger, T., Krieger, T., Botella, C., Baños, R., Chevreul, K., Araya, R., Cerga-Pashoja, A., Cieślak, R., Rogala, A., Vis, C., Draisma, S., van Schaik, A., Kemmeren, L., Ebert, D., Berking, M., Funk, B., Cuijpers, P., & . (2016). European COMPARative Effectiveness research on blended Depression treatment versus treatment-as-usual (E-COMPARED): Study protocol for a randomized controlled, non-inferiority trial in eight European countries. Trials17(1), 387. doi:10.1186/s13063-016-1511-1

Result papers in which Moodbuster has been featured

  1. Breedvelt, J. J., Zamperoni, V., Kessler, D., , Kleiboer, A. M., Elliott, I., Abel K.Gilbody S., &Bockting, C. L. (2019). GPs’ attitudes towards digital technologies for depression: an online survey in primary care. British Journal of General Practice69(680), e164-e170. doi:10.3399/bjgp18X700721
  2. Bremer, V., Funk, B., &  (2019). Heterogeneity Matters: Predicting Self-Esteem in Online Interventions Based on Ecological Momentary Assessment Data. Depression research and treatment2019doi:10.1155/2019/3481624
  3. Becker, D., van Breda, W., Funk, B., Hoogendoorn, M., Ruwaard, J., & Riper, H. (2018). Predictive modeling in e-mental health: A common language framework. Internet Interventions, 12, 57-67. doi:10.1016/j.invent.2018.03.002
  4. Mikus, A., Hoogendoorn, M., Rocha, A., Gama, J., Ruwaard, J., & . (2018). Predicting short term mood developments among depressed patients using adherence and ecological momentary assessment data. Internet Interventions, 12, 105-110. doi:10.1016/j.invent.2017.10.001
  5. Rocha, A., Camacho, R., Ruwaard, J., & . (2018). Using multi-relational data mining to discriminate blended therapy efficiency on patients based on log data. Internet Interventions, 12, 176-180. doi:10.1016/j.invent.2018.03.003
  6. Van de Ven, P., O’Brien, H., Henriques, R., Klein, M., Msetfi, R., Nelson, J., … & , on behalf of the E-COMPARED Consortium. (2017). ULTEMAT: A mobile framework for smart ecological momentary assessments and interventions. Internet Interventions9, 74-81. doi:10.1016/j.invent.2017.07.001
  7. Becker, D., Bremer, V., Funk, B., Asselbergs, J., Riper, H., & Ruwaard, J. (2016). How to predict mood? Delving into features of smartphone-based data. Proceedings of the Twenty-second Americas Conference on Information Systems (AMCIS 2016), San Diego, USA. https://aisel.aisnet.org/amcis2016/Health/Presentations/20/
  8. Van Breda, W., Pastor, J., Hoogendoorn, M., Ruwaard, J., Asselbergs, J., & . (2016). Exploring and comparing machine learning approaches for predicting mood over time. In Chen, Y., Tanaka, S., Howlett, R. J., & Lakhmi, C. J. (Eds.), International Conference on Innovation in Medicine and Healthcare(pp. 37-47). Cham, Switzerland: Springer International Publishing. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-39687-3_4
  9. Abro, A. H., Klein, M. C., & Tabatabaei, S. A. (2015). An agent-based model for the role of social support in mood regulation. In Highlights of Practical Applications of Agents Multi-Agent Systems, and Sustainability. Springer International Publishing. https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-19033-4_2
  10. Kop, R., Hoogendoorn, M., & Klein, M. C. (2014). A personalized support agent for depressed patients: Forecasting patient behavior using a mood and coping model. In 2014 IEEE/WIC/ACM International Joint Conferences on Web Intelligence (WI) and Intelligent Agent Technologies (IAT)(Vol. 3, pp. 302-309). IEEE. https://research.vu.nl/…patients.pdf
  11. Warmerdam, L., Riper, Klein, M., van den Ven P., Rocha, A., Ricardo Henriques, M., Tousset, E., Silva, H., Andersson, G., & Cuijpers, P. (2012). Innovative ICT solutions to improve treatment outcomes for depression: The ICT4Depression project. Studies in Health Technology and Informatics,181, 339-43. doi:10.3233/978-1-61499-121-2-339

Sobre nós

Entre em contato

Para mais informações ou dúvidas sobre o Moodbuster, você pode entrar em contato com a Khadicha Amarti,

tel +31 (0) 20 59 83348
email info@moodbuster.science

Equipe do projeto Moodbuster

Heleen Riper

Heleen Riper

Prof. dr. Heleen Riper, Research Director MoodBuster. Faculdade de Ciências do Comportamento e Movimento, Departamento de Psicologia Clínica, Neuro e do Desenvolvimento, seção Psicologia Clínica. Vrije Universiteit Amsterdam

Anneke van Schaik

Anneke van Schaik

Psiquiatra, GGZ inGeest / Amsterdam UMC

Khadicha Amarti

Khadicha Amarti

Coordenador de platform, Vrije Universiteit Amsterdam

Christiaan Vis

Christiaan Vis

Consultor Organizacional Moodbuster, Vrije Universiteit Amsterdam

Felix Bolinski

Felix Bolinski

Coordenador de educação, Vrije Universiteit Amsterdam

Geke Romijn

Geke Romijn

Desenvolvedor de intervenção Moodbuster, Vrije Universiteit Amsterdam

Simon Provoost

Simon Provoost

Desenvolvedor de intervenção Moodbuster, Vrije Universiteit Amsterdam

Artur Rocha

Artur Rocha

arquiteto de informação, INESC TEC

José Pedro Ornelas

José Pedro Ornelas

Chefe de tecnologia, INESC TEC

Carin Freid

Carin Freid

Consultor terapêutico

FAQ

Perguntas frequentes

A e-mental health é a utilização das Tecnologias de Informação e Comunicação no apoio à prestação de cuidados de saúde. Pode ser utilizada na prevenção, no tratamento e no acompanhamento posterior. Existem muitas formas diferentes de e-mental health, como a autoajuda online, a autoajuda acompanhada ou as terapias combinadas.

Os módulos que estão disponíveis de momento são orientados para o tratamento da depressão. Estes módulos têm por base a terapia cognitivo-comportamental (TCC). Uma forma de terapia na qual o utilizador investiga o modo como os pensamentos, os sentimentos e os comportamentos se relacionam entre si. A TCC é um tratamento eficaz da depressão, mesmo se for disponibilizado através da Internet.

Em breve deverão estar disponíveis na plataforma módulos para o tratamento de outros problemas mentais, como por exemplo problemas de ansiedade.

No caso de uma terapia combinada, as conversas com o terapeuta e as sessões online vão alternando entre si. As conversas com o terapeuta ocorrem no local da terapia e as sessões online são conduzidas pelo utilizador de forma autónoma, em casa, a partir do seu computador. O terapeuta vai dando o seu feedback online.

De momento, o Moodbuster está disponível em Holandês, Inglês, Alemão e Francês.