Forudsigelse af for tidlig behandlingsophør i indlagt psykoterapi: en maskinlæringstilgang

Formålet med undersøgelsen er at identificere risikofaktorer, der fører til eller forudsiger for tidlig behandlingsophør på psykosomatiske hospitaler. Studiet skal på sigt bidrage til at udvikle mere præcise forudsigelsesmodeller, der kan styrke kommunikationen mellem behandlere og patienter om potentielt frafald og om nødvendigt tilpasning af behandlingen ved brug af en feedback-loop.

Da det stadig ikke er klart, hvilke variabler der spiller en stor rolle i forudsigelsen af ​​behandlingsafslutning på psykosomatiske hospitaler, er undersøgelsesdesignet eksplorativt og omfatter en bred vifte af indtagspatientkarakteristika. Formålet med denne undersøgelse er hermed at udvikle en forudsigelsesmodel baseret på den information, der rutinemæssigt vurderes ved indtagelse. Derfor er tre slags variabler planlagt til at blive inkluderet: (1) demografiske og andre kliniske variabler (f.eks. alder, køn, ICD-10 diagnoser), (2) psykologiske spørgeskemadata (f.eks. PHQ, SF-12, EB-45, IIP-32, OPD-SFK) og (3) fysiologiske data (f.eks. rutinemæssige laboratoriedata, blodtryk). Til undersøgelsen vil alle patienter, der startede indlagt psykoterapi på lægehuset Heidelberg mellem 2015 og januar 2022, blive inkluderet, hvilket resulterer i en stikprøvestørrelse på cirka N = 2000. Da det gennemsnitlige frafald baseret på metaanalytiske resultater er omkring 20 %, kan man antage, at op mod 400 patienter for tidligt faldt ud af behandlingen.

For at beregne forudsigelsesmodellen er det planlagt at bruge en maskinlæringstilgang, som er yderst funktionel i store datasæt. Ved at bruge en Random Forest Model for binære udfald (regelmæssig behandlingslængde vs. for tidlig behandlingsafslutning) er det tænkt at identificere variabler, der bidrager til forudsigelsen af ​​for tidlig behandlingsafslutning ved indtagelse. Derudover vil ventelisteeffekter blive taget i betragtning ved at tage hensyn til ventetiden mellem den indledende indlæggelsessamtale og tidspunktet for hospitalsindlæggelsen. Derfor vil undersøgelsen for første gang undersøge en forudsigelsesmodel for for tidlig behandlingsafslutning i indlagt psykoterapi inklusive klinisk relevante fysiologiske data samt ventetidseffekter som forberedelse af den psykosomatiske behandling.