症状メカニズムに敏感なタスクのバッテリーを使用して,精神病の臨床的高いリスクを有する個人を特定する

科学分野:

• 神経科学
• 精神科
• 心理学について

背景:

• 精神病の臨床的高リスク (CHR-P) の個人を特定することは,早期の介入と病気の進行を理解するために不可欠です.
• 現在の識別方法は多くの場合リソースが集約され,費用がかかります.
• 精神病の症状の基礎にある神経認知のメカニズムに焦点を当てることで 改善されたスクリーニング戦略を提供することができます

研究 の 目的:

• 精神病の症状の 神経認知メカニズムを分析するために設計された 行動課題を評価する
• この電池がCHR-Pの個人を効果的に識別し 精神病のリスクの重さを予測できるかどうかを判断します

主な方法:

• CHR-P,非CHR-Pと精神病のような経験 (PLEs),臨床対照 (CLN) と健康的な対照 (HC) に分類して621人の参加者を募集した.
• 構造化された臨床面接,次元リスク計算機, 行動課題のバテリー.
• グループ差分分析とリスクスコア予測に多項論理回帰を用いた.

主要な成果:

• 行動課題は臨床グループ間で有意に差異がありました (p < 0. 001).
• CHR-P個体 (感度=0.87,PPV=0.51,NPV=0.77) を特定する際の有用性は良好であったが,特異性は変化していた.
• 特に環境の変動に関する信念の更新に関連したタスクのパフォーマンス,予測された精神病リスクの計算器のスコア (調整R2=0.12).

結論:

• 症状メカニズムに基づく行動課題は,CHR-P個体と対照群を区別することができます.
• 精神病のリスクのスクリーニングの 新しく効率的なツールとしての可能性を 示しています
• より広範な実施は,識別の障壁を軽減し,そうでなければ見逃されるかもしれない個人を検出するのに役立ちます.