[发明专利]一种精神病临床高危人群四因子风险预报方法

说明书

本发明公开了一种精神病临床高危人群四因子风险预报方法，利用精神病前驱症状的结构式访谈临床数据和MATRICS认知成套测验，将临床数据和认知数据进行量化；根据队列2年随访结果是否发病进行组间差异分析，遴选出14个存在显著差异的变量；通过探索性因子分析方法中的主成分分析，并对14个变量进行因子负荷的正交方差极大旋转，提取出4个符合因子；利用因子分析提取的四因子构建回归模型，对构建模型用Bootstrap重复，评价预测模型稳定性；募集精神病高危队列100例随访2年，对模型风险预测的效度进行验证。根据本预测模型计算出的风险度准确性在中国人群中应用显著优于现有技术，有利于对风险进行系统分析和精准控制。

技术领域

本发明属于精神病诊断技术领域，尤其涉及一种精神病临床高危人群四因子风险预报方法。

背景技术

以精神分裂症为代表的重性精神病性障碍，不但是精神医学的临床难题，也是脑科学研究的重大难题之一，但它恰恰也是关系中国1600万患者群体、关系到民生民事、社会家庭和谐的不可回避的问题。现有的治疗策略往往侧重于应对精神分裂症发病之后的症状和功能，疗效有限，使得精神病性障碍成为低缓解率、高复发率、高致残率的医学难题。鉴于此，有识之士纷纷将治疗的希望寄托在了早期或者超早期，这是精神医学进入预防医学的关键转变，也是阻断精神病发病进程的最佳时机。针对精神病超早期的人群临床概念和诊断已明确，主要是指精神病高危人群，具体指的是近期(多指定为1年内)出现精神病性症状，如幻觉、怪异的想法，但程度较轻往往具有一定的现实检验能力即自知力。多年来的研究已充分证实：高危人群未来的2-3年时间转化为精神分裂症等精神病性障碍的比例不足三分之一。

因此寻找能预测精神病发作的算法已成为各国学者们共同的目标。2016年Cannon等利用美国NAPLS-2(North American Prodrome Longitudinal Study-Phase 2)的高危队列及其随访结局开发了一款预测模型，预测2年内发生精神病的准确率在71％左右，并将这款产品在网络上公开(http://riskcalc.org:3838/napls/)。虽然该预测器具有很好的应用潜力，但对于中国人群而言面临了两个重要的壁垒，首当其冲的是地区人群的差异性，该算法完全基于北美人群的特征进行开发，是否在中国人群中适用存疑。SHARP项目组利用在中国上海从2011年至2015募集的300例随访2年的高危临床队列对该预测器的预测准度进行了验证，发现其准确性仅为63％，这就意味这可能有1/3的患者应用此预测器得到的结果是错误的，该结果于今年发表与美国精神病学杂志。其次，对于临床医生而言，仅仅知道高危人群的精神病发作的风险概率是不够，特别是NAPLS-2算法无法获得构成发病风险的因素，即只知其然不知其所以然，如果能进一步获得构成风险的因素，这一风险度的解析对于临床决策将具有更重要的价值。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种精神病临床高危人群四因子风险预报方法，能够快速准确确定高危患者的风险度，明确风险构成成分，实现风险精准识别，以解决现有技术中的不足。

为了达到上述目的，本发明的目的是通过下述技术方案实现的：

提供一种精神病临床高危人群四因子风险预报方法，其中，包括：

S1.利用精神病前驱症状的结构式访谈临床数据和MATRICS认知成套测验：连线测验、符号编码测验、即刻回忆测验、空间广度测验、迷宫测验、简易视觉空间记忆测验、动物命名测验、情绪管理测验、持续操作测验的相同配对版本，并将临床数据和认知数据进行量化；

S2.对临床数据和认知数据进行筛选，根据已有队列2年随访结果是否发病进行组间差异分析，遴选出14个存在显著差异的变量：阳性症状总分、社交性快感缺乏、兴趣动机缺乏、情感表达、情感与自我体验、构思丰富性、职业功能、怪诞思维、个人卫生、基线一般总体功能、一般总体功能下降、连线测验、符号编码测验、简易视觉空间记忆测验认知数据；