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정신증 예측: 개인화된 위험도 계산 모델 개발 및 내부 검증

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작성자 관리자2

작성일 2021-10-19 15:09 댓글 0건 조회 70회

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제목: Prediction of psychosis: model development and internal validation of a personalized risk calculator

저널: Psychological Medicine, 2020


지난 20년 동안 정신증의 조기 발결 및 조기 개입은 정신의학의 필수 목표였으나 고위험군(CHR)의 정신증을 예측하기에는 임상적으로 충분하지 않았다. 따라서 보다 객관적인 예측 모델이 필요하기 때문에 10년 이내의 정신증 전환을 예측하기 위한 모델을 개발하고 검증하는 연구를 진행하였다. 본 연구는 서울 청년 클리닉에서 진행하는 코호트 프로그램에 참여한 대상자들 중 CHR 기준을 충족하는 288명의 사람들을 대상으로 하였다. 분석 방법으로는 LASSO-벌점화 Cox 회귀 모형(LASSO-penalized cox regression)을 이용하여 정신증적 전환을 위한 예측 모델을 개발하였다. 또한 정신증의 위험을 계층화하기 위해 K-평균 클러스터링과 생존 분석을 수행하였다. 그 결과 임상 및 인지적 변수를 포함한 예측 모델은 6가지의 변수를 중요한 예측 변수로 식별하였다. 해당 변수로는 1) 1년 내의 GAF(전반적 기능 평가 척도) 점수의 감소 변화 %, 2) IQ, 3) California Verbal Learning Test 점수, 4) Strange Stories Test 점수, 5-6) 사회적 기능 척도의 2가지 도메인에서의 점수가 있다. 본 예측 모델은 예측 검증 과정에서 cross-validated Harrell’s C-index가 0.78로 나타났으며, 중요하게 다른 위험 레벨을 가진 3개의 하위 클러스터로 구분하였다. 결론적으로 해당 예측 모델은 예측 능력이 있는 것으로 보여지며, 고위험 대상자들의 각기 다른 위험에 대해 개인화된 치료적 접근이 가능하도록 촉진시켰다. 


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