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
Die Studie entwickelte und validierte intern den ENTER, einen multimodalen digitalen Screener, der im Vergleich zum etablierten PQ-16-Cut-off eine überlegene Diskriminierung und Kalibrierung bei der Identifizierung junger Menschen mit klinischem Hochrisiko für Psychosen in Gemeinschaftseinstellungen aufwies.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung eines Preprints, das nicht peer-reviewed wurde. Dies ist kein medizinischer Rat. Treffen Sie keine Gesundheitsentscheidungen auf Grundlage dieses Inhalts. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
Psychische Herausforderungen beginnen oft leise, lange bevor eine Krise ausbricht. Für viele junge Menschen zeigen sich die ersten Anzeichen einer schweren Erkrankung wie Psychose als subtile Veränderungen im Denken, Fühlen oder Wahrnehmen während der Adoleszenz oder des frühen Erwachsenenalters. Diese frühe Phase, bekannt als klinischer Hochrisikozustand, ist ein kritisches Zeitfenster der Chance. Wenn sie identifiziert wird, ermöglicht dies Unterstützung und Pflege, die verhindern können, dass sich die Erkrankung voll entwickelt oder deren Auswirkungen abmildern können. Es ist jedoch schwierig, diese Personen zu finden. Derzeit werden die meisten Menschen erst dann erkannt, wenn sie Hilfe bei einem Spezialisten suchen, was bedeutet, dass viele durch die Maschen des Systems schlüpfen, während ihre Symptome noch mild und handhabbar sind. Die Herausforderung besteht darin, einen Weg zu schaffen, um diese Risiken frühzeitig, präzise und ohne die begrenzten Ressourcen der psychischen Gesundheitsversorgung zu überlasten, zu erkennen.
Ein Team von Forschern von Universitäten und Krankenhäusern aus dem Vereinigten Königreich und Italien hat einen bedeutenden Schritt zur Lösung dieses Problems unternommen. Sie entwickelten und testeten ein neues digitales Werkzeug namens ENTER, das darauf ausgelegt ist, junge Menschen in der Gemeinschaft auf Anzeichen eines Psychoserisikos zu untersuchen. Die Studie, an der über 2.500 Teilnehmer im Alter von 12 bis 35 Jahren teilnahmen, verglich diesen neuen Ansatz mit einer derzeit in Kliniken verwendeten Standardmethode. Die Standardmethode stützt sich auf einen einfachen Fragebogen, der nach bestimmten ungewöhnlichen Gedanken und Erfahrungen fragt. Während dieses bestehende Werkzeug gut darin ist, die meisten Menschen abzufangen, die möglicherweise gefährdet sind, meldet es auch viele Personen, die es nicht sind, was zu unnötigen Folgeterminen führt. Die Forscher wollten sehen, ob das Hinzufügen anderer Arten von Informationen – wie etwa die Geschwindigkeit, mit der eine Person Informationen verarbeitet, und ihr lebensgeschichtlicher Hintergrund – die Screening-Verfahren präziser machen könnte.
Die Forscher bauten ihr neues Werkzeug auf, indem sie die Teilnehmer baten, eine Online-Umfrage auszufüllen. Diese Umfrage enthielt den Standardfragebogen über ungewöhnliche Gedanken, fragte aber auch nach der Belastung, die diese Gedanken verursachten, beinhaltete einen kurzen Test zur Geschwindigkeit, mit der eine Person Symbole Zahlen zuordnen konnte, und sammelte Informationen über die Lebensgeschichte der Teilnehmer, wie etwa den familiären Hintergrund, den Ort des Aufwachsens und jegliche Exposition gegenüber sozialen Härten. Das Team nutzte dann fortschrittliche Computeralgorithmen, um diese Mischung aus Daten zu analysieren. Sie verglichen die Ergebnisse dieses neuen, vielschichtigen Ansatzes mit den Ergebnissen des Standardfragebogens allein. Um sicherzustellen, dass die Ergebnisse zuverlässig waren, testeten sie das Werkzeug an einer Gruppe von Menschen, die bereits ein detailliertes, als Goldstandard geltendes klinisches Interview durchlaufen hatten, um zu bestätigen, ob sie tatsächlich ein hohes Risiko aufwiesen.
Die Ergebnisse zeigten, dass das neue ENTER-Werkzeug signifikant besser zwischen denen unterschied, die ein hohes Risiko hatten, und denen, die es nicht hatten. Während der Standardfragebogen das Risiko in etwa 62 von 100 Fällen korrekt identifizierte, verbesserte das neue Werkzeug diese Genauigkeit auf etwa 74 von 100 Fällen. Wichtiger noch: Das neue Werkzeug war besser darin, Fehlalarme zu vermeiden. In praktischer Hinsicht bedeutet dies, dass das neue Verfahren pro 100 untersuchten Personen etwa zwei zusätzliche Personen identifizieren könnte, die tatsächlich Hilfe benötigen, ohne die Anzahl der Personen zu erhöhen, die fälschlicherweise gemeldet wurden. Die Forscher fanden heraus, dass die erfolgreichste Version ihres Werkzeugs eine spezifische Art des maschinellen Lernens nutzte, die komplexe Muster in den Daten erkennen konnte, anstatt nur einzelne Faktoren isoliert zu betrachten. Dieser Ansatz verdeutlichte, dass Risiko nicht nur aus Symptomen besteht; es wird auch dadurch geformt, wie eine Person denkt, wie sehr sie unter Stress leidet und in welcher Umgebung sie lebt.
Trotz dieser vielversprechenden Ergebnisse weisen die Forscher vorsichtig darauf hin, dass dies eine Entwicklungsstudie und keine endgültige Lösung ist. Das Werkzeug wurde intern getestet, was bedeutet, dass es an derselben Gruppe von Menschen evaluiert wurde, die auch bei der Entwicklung geholfen haben, und es wurde noch nicht in realen Kliniken oder in anderen Ländern erprobt. Die Studie räumte zudem ein, dass die Gruppe der Freiwilligen nicht perfekt repräsentativ für die Allgemeinbevölkerung war, mit einem höheren Anteil an Frauen und Menschen weißer Ethnizität, als man es in einer typischen Gemeinschaft erwarten würde. Darüber hinaus erforderte der Prozess, dass die Teilnehmer mehr Fragen beantworteten als die Standardmethode, was für einige eine Barriere darstellen könnte. Die Autoren betonen, dass das neue Werkzeug zwar großes Potenzial bietet, um junge Menschen mit Risiko besser zu finden, weitere Tests jedoch notwendig sind, um seine Nützlichkeit in der täglichen Praxis zu bestätigen. Bis dahin dient die Arbeit als starker Beleg dafür, dass die Kombination verschiedener Arten von Informationen zu einem klareren Bild der psychischen Gesundheitsrisiken führen kann als die reine Betrachtung von Symptomen.
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