Последовательная интеграция оценок риска алгоритмами и клиницистами может расширить спектр прогнозирования риска переходного психоза, согласно результатам многосайтового продольного прогностического исследования, опубликованного в JAMA Psychiatry.
«Клинические критерии высокого риска (CHR) для психоза были установлены для выявления уязвимых людей как можно раньше, чтобы предотвратить развитие болезни», — сказал Николаос Кутсулерис , доктор медицины , кафедра психиатрии и психотерапии Университета Людвига-Максимилиана в Германии, и коллеги написали. «Эти критерии определяют популяцию пациентов с повышенной заболеваемостью по сравнению с общей популяцией, но только 22% пациентов с хронической сердечной недостаточностью, выявленной по критериям сверхвысокого риска, демонстрируют переходный психоз в течение 3-летнего периода. Клиническая применимость обозначения CHR может быть еще более ограничена, поскольку его установление является трудоемким и ограничивается специализированными, хорошо оснащенными услугами здравоохранения, которые недостаточно охватывают уязвимое население ».
Несмотря на разработку разнообразных моделей прогнозирования психозасреди пациентов с CHR-состояниями остается неясным, может ли эффективное сочетание клинических и биологических моделей и расширение спектра риска на молодых пациентов с депрессивными синдромами улучшить прогноз. Кутсулерис и его коллеги провели настоящее исследование в семи академических службах раннего распознавания в пяти европейских странах. Они проанализировали данные направленной выборки из 167 человек с синдромами CHR и 167 с недавно начавшейся депрессией. Всего у 26 психозов; 246 имели 18-месячные данные последующего наблюдения, которые использовались для обучения модели и перекрестной проверки исключения одного участка; 88 пациентов с непереходом предоставили подтверждение специфичности модели; и 334 здоровых добровольца предоставили нормативную выборку для оценки прогностической подписи. В дальнейшем, Три независимых швейцарских проекта внесли вклад в 45 случаев психоза с переходной стадией и 600 с непереходом для внешней проверки клинико-нейрокогнитивных, структурных и комбинированных моделей на основе МРТ. Точность и обобщаемость прогностических систем послужили основными результатами и мерами.
Исследователи включили в анализ 668 человек, из которых 334 были контрольными. Сбалансированная точность врачей составила 73,2% при специфичности 84,9% и чувствительности 61,5%. Алгоритмы продемонстрировали высокую чувствительность от 76% до 88%, но низкую специфичность от 53,5% до 66,8%. Калькулятор кибернетического риска, объединяющий алгоритмический и человеческий компоненты, имел сбалансированную точность прогноза психоза 85,5%, чувствительность 84,6% и специфичность 86,4%. Оптимальный прогностический рабочий процесс показал сбалансированную точность 85,9%, чувствительность 84,6% и специфичность 87,3%, а также значительно меньшую диагностическую нагрузку за счет последовательной интеграции клинико-нейрокогнитивных, экспертных, полигенных оценок риска и структурные оценки риска на основе МРТ, необходимые для данного пациента.
Загрузка...
