预测日常生活中的偏执和听觉语言幻觉经验,使用门诊传感器数据 - - 一项可行性研究
Felix Strakeljahn1, Tania M Lincoln1, Björn Schlier2
1Clinical Psychology and Psychotherapy, Institute of Psychology, Faculty of Psychology and Movement Sciences, University of Hamburg, Hamburg, Germany.
Psychological medicine
|April 10, 2025
概括
生理学数据可以准确地预测精神分裂症患者的听觉语言幻觉和偏执. 这些预测模型在12周内显示稳定性,支持在精神病干预中使用它们.
科学领域:
- 精神病学和数字健康
- 计算精神病学是一种计算精神病学.
- 心理生理学 心理生理学
背景情况:
- 早期发现精神病体验对于及时干预至关重要.
- 通过传感器被动收集数据可以减少监测心理健康的患者负担.
- 开发精确的精神病发作的预测模型是JITAI (即时适应性干预) 的一个关键目标.
研究的目的:
- 开发和评估使用门诊传感器数据的听觉语言幻觉 (AVH) 和偏执症预测模型的12周稳定性.
- 评估这些模型在检测精神病体验方面的准确性.
主要方法:
- 14名患有精神分裂症谱系障碍的人接受了为期12天的生态瞬间评估 (EMA),使用可穿戴传感器 (自主唤醒) 和每小时报告症状.
- 预测模型是使用具有嵌套交叉验证的随机森林构建的.
- 模型的稳定性通过将它们重新应用于12周后收集的4天随访EMA数据来评估.
主要成果:
- 预测模型使用生理数据实现了AVH (81%) 和偏执症 (69%-75%) 的高准确性.
- 包括基线症状水平在内,改善了AVH (86%) 和偏执狂 (80%-85%) 的准确性.
- 在12周的随访期间,模型准确性略有下降,但仍然很高 (73%-84%).
结论:
- 只有生理学数据可以在12周内实质性地和稳定地检测出精神病症状.
- 听觉语言幻觉比偏执更准确和稳定地预测.
- 基于心理生理学的预测模型显示出开发和增强JITAI用于精神病管理的前景.
