本文探讨了精神分裂症复发的早期预警信号,并对生态瞬时评估和数字设备的新预测方法进行了探索,为临床监测和预防策略提供了重要参考。
【CMT&CHTV 文献精粹】
导语:本文探讨了精神分裂症复发的早期预警信号,并对生态瞬时评估和数字设备的新预测方法进行了探索,为临床监测和预防策略提供了重要参考。
精神分裂症是一种严重的慢性精神疾病,影响全球约2000万人。尽管近年来在治疗手段上取得了显著进步,但疾病复发仍然是精神卫生领域的一大挑战。复发不仅给患者及其家庭带来沉重的心理和经济负担,也对医疗系统构成压力。当前,对于复发早期预警信号(Early Warning Signs,EWS)的识别和预防策略的研究存在一定的局限性和研究空白。
2024年1月,Clinical Psychology Review发表了一篇题为“Systematic review of early warning signs of relapse and behavioural antecedents of symptom worsening in people living with schizophrenia spectrum disorders”的综述,旨在整合当前关于精神分裂症复发预警信号的研究,填补知识空白,并推动临床实践的创新。
综述依据PRISMA指南,在EMBASE、MEDLINE、PsychINFO、Web of Science和SCOPUS数据库中挑选了72项研究,涵盖了6903名参与者。特别关注了利用生态瞬时评估(Ecological Momentary Assessment,EMA)和生态瞬时干预(Ecological Momentary Intervention ,EMI)及数字设备的被动感知数据,识别精神分裂症谱系障碍患者复发的早期预警信号。经过数据提取和质量评估,及叙事综合和Meta分析方法,评估了这些预警信号在预测复发方面的敏感性和特异性(见图1)。其核心目的是整合相关证据,评价早期预警信号的预测效能,进而优化精神分裂症患者的预防和管理措施。
研究结果
EWS的识别与分析
通过检索的研究发现,睡眠障碍、情绪波动和多疑症状是精神分裂症状恶化的关键预测指标。这些结果与临床观察相符,凸显了在患者日常生活中对这些症状进行持续监测的至关重要性。通过Meta分析,EWS在预测精神病性复发方面显示出71%的敏感性和64%的特异性,这表明这些预警信号对于预测复发具有重要的实用价值。
方法学创新的成效
综述中强调了EMA和被动感知技术在预测复发方面的应用。通过在日常生活中实时跟踪患者的行为和心理状态,提供了更精确的数据。特别是当EMA与被动感知数据相结合时,可以更准确地预测复发,达到了89%的敏感性和75%的特异性。
症状恶化的预测因素
研究结果深入地揭示了多种精神分裂症状恶化背后的预测因素。在妄想、偏执或怀疑症状的加剧过程中,发现负面情绪、不良的睡眠质量以及压力性事件是一致的预测信号。同样,在幻觉症状的恶化预测中,睡眠问题和多疑症状也再次被确认为关键的预测因素。
Meta分析的深入探讨
通过Meta分析,研究者们对EWS预测复发的能力进行了量化,发现其具有中等至大的效应量,尽管这一效应量未达到统计学意义。此外,研究还发现,研究设计(如观察性研究与随机对照试验)对预测效果有显著影响,其中随机对照试验设计显示出更强的预测效果。
研究质量的综合评估
在对研究质量的评估中,发现许多研究在样本量合理性、潜在混杂因素的控制以及参与者代表性方面存在缺陷,这些不足可能对结果的普遍适用性和可信度产生影响。
总结讨论
综述研究为精神分裂症EWS提供了新的见解,使临床医生能够更准确地监测复发迹象,有助于制定预防措施,降低复发风险,改善患者长期预后。研究凸显了睡眠和情绪管理在治疗中的重要性,为开发新的干预措施提供了方向。尽管存在复发定义不一致、样本代表性不足和混杂因素等挑战,但未来研究需将机器算法转化为实用的临床工具,同时保护患者隐私,促进共享决策。综述强调了加强理论构建的重要性,以深化对复发机制的理解,形成更有效的预防策略。
参考文献
GLEESON JF, MCGUCKIAN TB, FERNANDEZ DK, et al. Systematic review of early warning signs of relapse and behavioural antecedents of symptom worsening in people living with schizophrenia spectrum disorders[J]. Clin Psychol Rev. 2024 Feb;107:102357. doi: 10.1016/j.cpr.2023.102357
编辑:耳东
二审:薄荷
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排版:半夏
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