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임상적 고위험군 청년에 대한 전구기 증상 관해의 개인화된 예측

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작성자 관리자1

작성일 2021-12-02 12:07 댓글 0건 조회 387회

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제목: Individualized Prediction of Prodromal Symptom Remission for Youth at Clinical High Risk for Psychosis

저널: Schizophrenia Bulletin, 2021


정신증의 경과를 이해하기 위해 정신증 첫 발병군 (First-Episode Psychosis; FEP)이 되기 이전인 임상적 고위험군(Clinical high risk for psychosis; CHR-P)에 대해 널리 연구되어 왔지만, 정신증으로 전환되지 않는 CHR-P에 대한 관심은 적었다. 정신증으로의 전환을 예측하는 모델과 같이 동일한 수행 능력과 일반화 가능성을 가진 관해 결과를 예측하는 다변량 모델이 개발될 수 있을지는 미지수이다. 참가자들은 The North American Prodrome Longitudinal Study (NAPLS3)에서 모집되었다. 경험적으로 도출된 임상 및 인구 통계학적 예측 변수가 Elastic Net 정규화 회귀모형과 함께 선택되었고, 전구기의 증상 관해를 예측하기 위해 Gradient boosting 기계학습 알고리즘 안에 포함되었다. 예측 모델은 비슷한 크기의 독립 표본(NAPLS2)에서 테스트되었다. NAPLS03 집단에서 개발된 분류 알고리즘은 독립 외부 샘플(NAPLS2)에서 테스트했을 때, 0.68의 민감도와 0.53의 특이도를 지닌 0.66(0.60-0.72) 곡선 아래 영역을 달성했다. 전반적으로 미래에 관해가 된 사람들은 관해가 되지 않은 사람들보다 더 낮은 전구기의 증상 기저선을 가지고 있었다. 이 연구는 정신증으로 전환되지 않은 개인들에게서 증상 관해의 임상적 및 인구 통계학적 예측 인자들을 평가하기 위해 data driven 기계학습 방식을 사용한 첫 연구이다. 연구에서 모델의 예측력은 관해가 독특한 임상 현상을 나타낸다는 것을 시사한다. 후속 연구에서는 CHR-P 상태에서 회복과 회복 탄력성에 기여하는 요소들을 이해하는 것이 필요하다.

 

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