跨诊断性前症的纵向演变到严重的精神障碍:通过自然语言处理和电子健康记录提供信息的动态时间网络分析
Maite Arribas1, Joseph M Barnby2,3,4, Rashmi Patel5
1Early Psychosis: Interventions and Clinical-Detection (EPIC) Lab, Department of Psychosis Studies, Institute of Psychiatry, Psychology & Neuroscience, King's College London, London, UK. maite.arribas@kcl.ac.uk.
这项研究使用时间网络分析来绘制严重精神障碍 (SMD) 的前兆特征. 攻击性和流性被确定为关键特征,这表明早期干预和跨诊断服务的目标.
科学领域:
- 精神病学和心理健康 精神病学和心理健康
- 网络科学 网络科学
- 计算社会科学 计算社会科学
背景情况:
- 要了解严重精神障碍 (SMD) 的前兆,需要分析随着时间的推移症状的演变和物质使用.
- 时间网络分析提供了一种方法来检测产物特征之间的因果关系.
研究的目的:
- 开发一个跨诊断时间网络,用于SMD的prodromal特征.
- 检查特定于单极情绪障碍 (UMD),双极情绪障碍 (BMD) 和精神病障碍 (PSY) 的子网络.
主要方法:
- 用电子健康记录对6462名被诊断为SMD的个人进行了回顾性队列研究.
- 自然语言处理在两年内提取了61个产物特征.
- 一般化的矢量自回归面板分析构建了时间网络.
主要成果:
- 全球中小企业网络显示出强烈的积极联系,其中攻击性和流是最主要的特征.
- 对于UMD,BMD和PSY的子网络显示出最小的差异.
- 社区分析揭示了一个精神病社区 (妄想,幻觉,偏执) 和两个行为社区.
结论:
- 这些发现支持SMD的跨诊断早期检测服务.
- 诸如攻击性和流之类的核心特征是潜在的干预目标.
- 这项研究提供了关于SMD中前性特征的纵向相互作用的广泛数据.
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