Los psiquiatras dirigidos por Nikolaos Koutsouleris de Ludwig-Maximilians-Universitaet LMU en Munich han utilizado un enfoque basado en computadora para asignar pacientes psicóticos diagnosticados como bipolares o esquizofrénicos a cinco subgrupos diferentes. El método podría conducir a mejores terapias para las psicosis.
Los métodos de diagnóstico capaces de discriminar entre los diversos tipos de psicosis reconocidos por los psiquiatras siguen siendo inadecuados. Hasta ahora, los médicos han asignado pacientes psicóticos a una de dos clases amplias: trastorno bipolar o esquizofrenia, esencialmente sintomáticos, centrándose enelementos compartidos de su historial psiquiátrico, el rango de síntomas mostrados y el patrón general de progresión de la enfermedad. Esta categorización sigue siendo una característica fundamental tanto de la práctica clínica como de la investigación psiquiátrica, aunque las observaciones detalladas indican que las enfermedades psicóticas y los factores genéticos de riesgo subyacentes sonmás heterogéneo de lo que sugiere la dicotomía diagnóstica convencional. Ahora los investigadores dirigidos por el psiquiatra de la UGL Nikolaos Koutsouleris han llevado a cabo un estudio de cohorte longitudinal en una muestra de 1223 pacientes durante un período de 18 meses. Los resultados obtenidos permitieron al equipo dividir a los pacientes en cinco bien definidossubgrupos, proporcionando así una diferencia másImagen ed de la patología de las psicosis, que tiene implicaciones para las intervenciones terapéuticas.
Los datos de 756 de los 1223 pacientes inscritos en el estudio se utilizaron para establecer el nuevo esquema de clasificación, que luego se validó de forma independiente para el subconjunto restante de participantes. Todos los 1223 pacientes habían sido diagnosticados con psicosis clásicas, según la evaluación de un totalde 188 variables clínicas relacionadas con la trayectoria de la condición del individuo, los síntomas, la capacidad para hacer frente a los desafíos de la vida cotidiana "funcionamiento" y el rendimiento cognitivo. El estudio se propuso determinar si su conjunto de datos clínicos de alta dimensión cubre un amplio espectroEl espectro de psicosis podría descomponerse en subgrupos definidos basados en la agrupación de variables estadísticamente correlacionadas. La estrategia analítica basada en datos adoptada se basa en el aprendizaje automático, que puede descubrir patrones que revelan 'estructura oculta' en grandes colecciones de datos multifactoriales.a su vez señalan diferencias en las relaciones causales que son relevantes para el diagnóstico ". Nuestro estudio muestra tde hecho, los análisis basados en computadora pueden ayudarnos a reevaluar cómo las personas con síntomas comprobados de psicosis pueden diferenciarse diagnósticamente ", dice el psicólogo de la LMU Dominic Dwyer, primer autor del estudio, que aparece en la revista Psiquiatría JAMA .
El análisis finalmente condujo al reconocimiento de cinco subgrupos claramente definidos entre la población experimental. "Además de las diferencias en su curso sintomático y funcional, los pacientes asignados a los diferentes subgrupos también podrían distinguirse sobre la base de huellas digitales clínicas definidas".dice Nikolaos Koutsouleris, quien dirigió el estudio. Los miembros de uno de los subgrupos también se diferenciaron de todos los demás en función de sus bajos puntajes de logro educativo, que se sabe que es un factor de riesgo potencial para la enfermedad psicótica.
Los investigadores utilizaron un enfoque matemático conocido como factorización matricial no negativa para detectar patrones en sus datos estadísticos. Mediante este procedimiento, pudieron reducir el conjunto de datos inicial, compuesto por 188 variables, a cinco subgrupos definidos por factores centrales.los factores codifican relaciones hasta ahora no reconocidas entre variables y descubren los enlaces funcionales que las conectan. "Al evaluar la importancia relativa de estos factores en casos individuales, es posible asignar pacientes a diferentes grupos sobre la base de sus puntajes generales", explica Dwyer.De esta manera, los autores del estudio pudieron definir los siguientes cinco subgrupos de psicosis: psicosis afectiva, psicosis suicida, psicosis depresiva, psicosis de alto funcionamiento y psicosis severa.
"Cada uno de estos subgrupos se puede delimitar claramente de todos los demás sobre la base de los datos clínicos", dice Koutsouleris. Por ejemplo, los pacientes asignados al Grupo 5 se caracterizan por los factores centrales: diagnóstico de esquizofrenia, niveles significativamente más bajos de educaciónlogro y baja inteligencia verbal. La mayoría de los pacientes en esta categoría eran varones y presentaban síntomas marcados de psicosis, pero no indicios de depresión o manía. En el Grupo 2, por otro lado, las tendencias suicidas estaban claramente presentes. Los resultados de la clasificaciónde esta población experimental que proporcionó los datos subyacentes para la construcción del modelo estadístico se confirmó para un grupo independiente de 458 sujetos.
Los análisis sugirieron que la agrupación imparcial basada en datos puede usarse para estratificar a los individuos en grupos que tienen diferentes firmas clínicas, trayectorias de enfermedades y fundamentos genéticos. En el futuro, tales categorizaciones asistidas por computadora pueden integrarse en la rutina clínica a través deuso de herramientas en línea. Koutsouleris y su equipo han desarrollado un prototipo de dicha herramienta en línea que se puede utilizar para estratificar a los nuevos individuos en los mismos grupos y predecir los resultados que se pueden probar en http://www.proniapredictors.eu .
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Materiales proporcionado por Ludwig-Maximilians-Universität München . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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