Refining E-detectioN Tools for Emerging mental disoRders (ENTER) to identify young people at clinical high risk for psychosis in the community: model development and internal validation
طورت الدراسة وصادقت داخلياً على أداة ENTER، وهي أداة فحص رقمية متعددة الوسائط أظهرت قدرة فائقة على التمييز والمعايرة مقارنة بحد القطع الخاص بـ PQ-16 المعتمد لتحديد الشباب المعرضين لخطر سريري للإصابة بالذهان في البيئات المجتمعية.
المؤلفون الأصليون:Oliver, D., Fusar-Poli, P., Brunner, G., Haining, K., Estrade, A., Azis, M., Bianciardi, B., Cooper, S., Ramesh, S., Wallman, P., Liang, X., Logeswaran, Y., Stefanelli, R., Damiani, S., Melillo, A., POliver, D., Fusar-Poli, P., Brunner, G., Haining, K., Estrade, A., Azis, M., Bianciardi, B., Cooper, S., Ramesh, S., Wallman, P., Liang, X., Logeswaran, Y., Stefanelli, R., Damiani, S., Melillo, A., Provenzani, U., McGuire, P., Brewster, S., Macdonald, S., San Vito, P. D. C., McConnachie, A., Haig, C., Spencer, T., Diederen, K., Uhlhaas, P. J.
المؤلفون الأصليون: Oliver, D., Fusar-Poli, P., Brunner, G., Haining, K., Estrade, A., Azis, M., Bianciardi, B., Cooper, S., Ramesh, S., Wallman, P., Liang, X., Logeswaran, Y., Stefanelli, R., Damiani, S., Melillo, A., Provenzani, U., McGuire, P., Brewster, S., Macdonald, S., San Vito, P. D. C., McConnachie, A., Haig, C., Spencer, T., Diederen, K., Uhlhaas, P. J.
غالبًا ما تبدأ تحديات الصحة العقلية بهدوء، قبل وقت طويل من اندلاع أزمة. بالنسبة للعديد من الشباب، تظهر أولى علامات الحالة الشديدة مثل الذهان على شكل تحولات طفيفة في التفكير أو الشعور أو الإدراك خلال مرحلة المراهقة أو أوائل مرحلة الشباب. هذه المرحلة المبكرة، المعروفة باسم "حالة الخطر السريري المرتفع"، هي نافذة فرصة حاسمة؛ فإذا تم تحديدها، فإنها تسمح بتقديم الدعم والرعاية التي يمكن أن تمنع الحالة من التطور الكامل أو تقلل من تأثيرها. ومع ذلك، فإن العثور على هؤلاء الأفراد أمر صعب. في الوقت الحالي، لا يتم التعرف على معظم الناس إلا بعد أن يطلبوا المساعدة من متخصص، مما يعني أن الكثيرين يتسربون عبر ثغرات النظام بينما لا تزال أعراضهم خفيفة ويمكن السيطرة عليها. ويكمن التحدي في إيجاد طريقة لرصد هذه المخاطر مبكرًا، وبدقة، ودون إثقال كاهل الموارد المحدودة المتاحة لرعاية الصحة العقلية.
لقد اتخذ فريق من الباحثين من جامعات ومستشفيات في جميع أنحاء المملكة المتحدة وإيطاليا خطوة مهمة نحو حل هذه المشكلة. فقد طوروا واختبروا أداة رقمية جديدة تسمى "ENTER"، مصممة لفحص الشباب في المجتمع بحثًا عن علامات خطر الذهان. قارنت هذه الدراسة، التي شملت أكثر من 2500 مشارك تتراوح أعمارهم بين 12 و35 عامًا، هذا النهج الجديد مقابل طريقة قياسية مستخدمة حاليًا في العيادات. تعتمد الطريقة القياسية على استبيان بسيط يسأل عن أفكار وتجارب غير عادية محددة. وبينما تنجح هذه الأداة الموجودة حاليًا في رصد معظم الأشخاص الذين قد يكونون معرضين للخطر، إلا أنها ترفع أيضًا العديد من الأشخاص الذين ليسوا كذلك، مما يؤدي إلى مواعيد متابعة غير ضرورية. أراد الباحثون معرفة ما إذا كان إضافة أنواع أخرى من المعلومات — مثل سرعة معالجة الشخص للمعلومات وخلفيته في الحياة — يمكن أن يجعل عملية الفحص أكثر دقة.
بنى الباحثون أداتهم الجديدة من خلال طلب إكمال استبيان عبر الإنترنت من المشاركين. تضمن هذا الاستبيان الاستبيان القياسي حول الأفكار غير العادية، ولكنه سأل أيضًا عن الضيق الذي تسببت فيه هذه الأفكار، وتضمن اختبارًا سريعًا لمدى سرعة الشخص في مطابقة الرموز بالأرقام، وجمع معلومات حول تاريخ حياتهم، مثل خلفيتهم العائلية، ومكان نشأتهم، وأي تعرض لصعوبات اجتماعية. استخدم الفريق بعد ذلك خوارزميات حاسوبية متقدمة لتحليل هذا المزيج من البيانات. وقارنوا نتائج هذا النهج الجديد متعدد الطبقات مقابل نتائج الاستبيان القياسي وحده. ولضمان موثوقية النتائج، اختبروا الأداة على مجموعة من الأشخاص الذين خضعوا بالفعل لمقابلة سريرية مفصلة ومعيارية لتأكيد ما إذا كانوا حقًا معرضين لخطر مرتفع.
أظهرت النتائج أن أداة "ENTER" الجديدة كانت أفضل بشكل ملحوظ في التمييز بين أولئك المعرضين لخطر مرتفع وأولئك غير المعرضين له. وبينما حددت الاستمارة القياسية الخطر بدقة في حوالي 62 حالة من كل 100 حالة، حسنت الأداة الجديدة هذه الدقة لتصل إلى حوالي 74 من كل 100. والأهم من ذلك، أن الأداة الجديدة كانت أفضل في تجنب الإنذارات الكاذبة. ومن الناحية العملية، يعني هذا أنه لكل 100 شخص يتم فحصهم، يمكن للطريقة الجديدة تحديد شخصين إضافيين يحتاجان حقًا إلى المساعدة، دون زيادة عدد الأشخاص الذين تم رصدهم بشكل خاطئ. ووجد الباحثون أن النسخة الأكثر نجاحًا من أداتهم استخدمت نوعًا محددًا من التعلم الحاسوبي الذي يمكنه اكتشاف الأنماط المعقدة في البيانات، بدلاً من مجرد النظر في العوامل واحدًا تلو الآخر. وقد سلط هذا النهج الضوء على أن الخطر لا يتعلق فقط بالأعراض؛ بل يتشكل أيضًا من خلال كيفية تفكير الشخص، ومدى شعوره بالضيق، والبيئة التي يعيش فيها.
على الرغم من هذه النتائج الواعدة، يحرص الباحثون على الإشارة إلى أن هذه دراسة تطويرية وليست حلاً نهائيًا. فقد تم اختبار الأداة داخليًا، مما يعني أنه تم تقييمها على نفس المجموعة من الأشالأ الذين ساعدوا في بنائها، ولم تثبت فعاليتها بعد في العيادات الواقعية أو في دول مختلفة. كما أقرت الدراسة بأن المجموعة التي تطوعت لم تكن ممثلة تمامًا للسكان العامين، مع وجود عدد أكبر من النساء والمنتمين لعرق أبيض عما قد يوجد في مجتمع نموذجي. علاوة على ذلك، تطلبت العملية من المشاركين الإجابة على أسئلة أكثر من الطريقة القياسية، مما قد يشكل عائقًا للبعض. ويؤكد المؤلفون أنه بينما تظهر الأداة الجديدة إمكانات كبيرة لتحسين كيفية العثور على الشباب المعرضين للخطر، إلا أن هناك حا perlu لمزيد من الاختبارات لتأكيد فائدتها في الممارسة اليومية. وحتى ذلك الحين، يعد هذا العمل بمثابة إثبات قوي للمفهوم بأن الجمع بين أنواع مختلفة من المعلومات يمكن أن يؤدي إلى صورة أوضح لمخاطر الصحة العقلية مقارنة بالنظر في الأعراض وحدها.
ملخص تقني: ENTER – الكشف عن مخاطر الذهان في المجتمع
بيان المشكلة يعد الكشف المبكر عن الأفراد المعرضين لخطر سريري للإصابة بالذهان (CHR-P) أمراً بالغ الأهمية لتحسين النتائج على المدى الطويل وتمكين الرعاية الوقائية. ومع ذلك، فإن معدلات الكشف الحالية منخفضة (تحديد 5-14% فقط من حالات النوبة الأولى خلال مرحلة CHR-P)، ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى الاعتماد على مسارات إحالة تعتمد على الموارد وتختلف باختلاف الظروف. توفر أدوات المسح المجتمعية الحالية، مثل استبيان الأعراض الأولية-16 (PQ-16) بحد قطع ≥6، حساسية مقبولة ولكن مع خصوصية ضعيفة، مما يؤدي إلى معدلات مرتفعة من الإيجابيات الكاذبة وعدم كفاءة في عملية الفرز. هناك حاجة لأساليب مسح رقمية قابلة للتوسع تدمج البيانات متعددة الوسائط (الأعراض، الإدراك، والعوامل البيئية) لتحسين التمييز والمنفعة السريرية في البيئات المجتمعية.
المنهجية قام الباحثون بتطوير والتحقق داخلياً من أداة E-DetectioN Tool for Emerging mental disoRders (ENTER)، وهي أداة مسح رقمية متعددة الوسائط، باستخدام بيانات من 2,522 مشاركاً تتراوح أعمارهم بين 12 و35 عاماً تم استقطابهم من المملكة المتحدة (غلاسكو، لندن) وإيطاليا (بافيا) في الفترة ما بين أبريل 2022 وديسمبر 2024.
جمع البيانات: أكمل المشاركون مسحاً عبر الإنترنت يقيم:
الأعراض: درجة PQ-16 وضيق PQ-16.
الإدراك: سرعة المعالجة عبر اختبار استبدال الرمز الرقمي (DSST).
البيئة: درجة مخاطر الذهان المتعددة (PPS) التي تضم 20 عاملاً من عوامل المخاطر البيئية (مثل الهجرة، الحرمان، عمر الوالدين، والتحضر).
التقييم المعياري الذهبي: خضع المشاركون الذين سجلوا ≥6 في PQ-16 لمقابلة التقييم الشامل للحالات العقلية المعرضة للخطر (CAARMS). كما تم تقييم مجموعة فرعية عشوائية من أولئك الذين سجلوا أقل من الحد الأدنى للحد من تحيز الاختيار.
التوسيم (Labeling): من بين 2,522 مشاركاً، خضع 495 منهم لتقييم CAARMS (124 حالة CHR-P+، و371 حالة CHR-P-). أما الـ 2,027 مشاركاً المتبقون فكانوا "غير موسومين".
استراتيجية التحقق: التحقق المتقاطع المتداخل المتكرر (5 طيات، 10 تكرارات) باستخدام التعلم شبه الموجه (SSL).
التعلم شبه الموجه: لاستخدام الحجم الكبير من البيانات غير الموسومة، تم استخدام إطار عمل التوسيم الزائف (pseudolabeling). قام نموذج أولي تم تدريبه على البيانات الموسومة بتوليد تقديرات للمخاطر للبيانات غير الموسومة. تم تعيين تسميات زائفة للتوقعات عالية الثقة (أعلى 5% وأدنى 5% باحتمالية ≤0.30) ودمجها بشكل تكراري مع بيانات التدريب لتعزيز مجموعة التدريب.
المعيار المرجعي: تمت مقارنة النماذج مع نموذج حد قطع PQ-16 (≥6) للانحدار اللوجستي.
التمييز: تفوقت نماذج ENTER متعددة الوسائط بشكل كبير على PQ-16 وحده.
حد قطع PQ-16: معامل C-index = 0.625 (فاصل ثقة 95%: 0.570–0.682).
نموذج الغابة العشوائية لـ ENTER: معامل C-index = 0.744 (فاصل ثقة 95%: 0.697–0.790).
نموذج الانحدار اللوجستي لـ ENTER: معامل C-index = 0.745 (فاصل ثقة 95%: 0.696–0.791).
نموذج XGBoost لـ ENTER: معامل C-index = 0.738 (فاصل ثقة 95%: 0.687–0.784).
المعايرة: أظهر نموذج الغابة العشوائية لـ ENTER معايرة فائقة مقارنة بالنماذج الأخرى، بميل قدره 1.02 (فاصل ثقة 95%: 0.78–1.32)، مما يشير إلى تقديرات مخاطر معايرة جيداً عبر النطاق بأكمله. أظهر حد قطع PQ-16 معايرة ضعيفة (ميل = 0.39).
أهمية المتغيرات: بالإضافة إلى العوامل المستمدة من PQ-16، كانت العوامل المتعلقة بالهجرة، والعوامل المتعلقة بالوالدين، وعوامل الحرمان (من PPS) هي المساهم الأكبر في التنبؤ بالمخاطر.
المنفعة السريرية: أشار تحليل منحنى القرار إلى أنه عند عتبة مخاطر بنسبة 25% (حيث يعتبر تفويت حالة ما أكثر ضرراً بثلاث مرات من التقييم غير الضروري)، قدم نموذج الغابة العشوائية لـ ENTER منفعة صافية قدرها 1.8% مقارنة بحد قطع PQ-16. وهذا يترجم إلى تحديد حوالي شخصين إضافيين من حالات CHR-P لكل 100 تقييم دون زيادة التقييمات غير الضرورية.
تحليل المجموعات الفرعية: لم تختلف القدرة على التمييز والمعايرة بشكل كبير حسب العمر أو الجنس أو البلد أو العرق، رغم أن الأداء العام (درجة براير) كان أسوأ للمشاركين من غير الثنائيين والآسيويين في نموذج الغابة العشوائية، ويرجع ذلك على الأرج Round لحجم العينة المحدود.
الأهمية والادعاءات يزعم المؤلفون أن أداة ENTER تظهر القيمة المحتملة للمسح الرقمي متعدد الوسائط والقابل للتوسع لتحديد الأفراد المصابين بـ CHR-P. ومن خلال دمج البيانات السريرية والإدراكية والبيئية، تعالج ENTER محدودية تأثير الكشف الحالي الذي يعتمد على الأعراض فقط.
تحسين الفرز: تشير الدراسة إلى أن المسح الرقمي متعدد الوسائط يمكن أن يدعم عملية فرز مجتمعية أكثر إفادة، مما قد يحدد حوالي 50 شخصاً إضافياً من حالات CHR-P في هذه العينة المحددة مقارنة بحد قطع PQ-16 وحده.
المساهمة المنهجية: يسمح التطبيق الناجح لإطار العمل شبه الموجه الموجه بتضمين البيانات غير الموسومة من الدراسات واسعة النطاق عبر الإنترنت، وهو تحدٍ شائع في ربط المسح الرقمي بالمقابلات السريرية المعيارية.
الآثار المترتبة على التنفيذ: يشير المؤلفون إلى أنه بينما أظهر نموذج الغابة العشوائية معايرة فائقة، فإن اختيار الخوارزمية ينطوي على مقايضات تنفيذية فيما يتعلق بالإيجابيات الكاذبة مقابل السلبيات الكاذبة. وهم يفترضون أن مثل هذه الأدوات يمكن أن تقلل من حواجز الوصول وتدعم تخصيص الموارد، لا سيما للسكان الذين تفتقر خدمات الصحة العقلية التقليدية إليهم.
تخلص الورقة إلى أنه بينما تبدو أداة ENTER واعدة، إلا أن هناك حاجة إلى التحقق الخارجي ودراسات التنفيذ لإثبات فائدتها في العالم الحقيقي. ويذكر المؤلفون صراحةً أن هذه النسخة التمهيدية لم تخضع لمراجعة الأقران ولا ينبغي استخدامها لتوجيه الممارسة السريلية.