Las características de la esquizofrenia resistente al tratamiento desde el inicio de la enfermedad

Estudios previos de seguimiento a largo plazo en pacientes con un primer episodio de esquizofrenia han demostrado que hasta el 30% de los pacientes que nunca han recibido tratamiento con medicamentos antipsicóticos no experimentan alivio de los síntomas o tienen una mala respuesta al tratamiento después del tratamiento con medicamentos antipsicóticos estándar, convirtiéndose en tratamientos esquizofrenia resistente (TRS). Además, en el seguimiento a largo plazo, los pacientes con esquizofrenia resistente al tratamiento desde el inicio de la enfermedad (TRO) representan el 80% de todos los pacientes con TRS. Estudios preliminares en el extranjero han encontrado que los pacientes con TRO tienen características tales como edad temprana de inicio, predominio masculino, síntomas negativos prominentes, alta proporción de antecedentes familiares positivos y larga duración de psicosis no tratada, pero aún no hay una conclusión consistente sobre los mecanismos patológicos. Actualmente no existe ninguna investigación sobre este tipo de pacientes en China y existen dificultades en el diagnóstico temprano de pacientes con TRO en la práctica clínica. Este estudio tiene como objetivo establecer un modelo de predicción TRO integrando datos sobre demografía, características de la enfermedad, psicopatología, función social y neurocognición de una cohorte de pacientes con un primer episodio de esquizofrenia. Se utilizarán métodos de modelado matemático como K-Means/SVM y redes neuronales convolucionales. Por lo tanto, en pacientes con un primer episodio de esquizofrenia no tratado, la identificación temprana y precisa de los pacientes con TRO en la etapa de diagnóstico inicial y el tratamiento con clozapina es particularmente importante para acortar potencialmente el período de tratamiento y reducir la carga personal y social de los pacientes con TRO. Según el progreso de la investigación existente y el trabajo previo del equipo de investigación, especulamos que los pacientes con TRO tienen características clínicas únicas. Este proyecto establecerá un modelo de predicción TRO basado en datos clínicos multidimensionales utilizando métodos de modelado matemático. Desde una perspectiva de aplicación clínica, el estudio selecciona factores de predicción del modelo TRO basados ​​en métodos de evaluación clínica existentes, lo que hace que el modelo sea altamente aplicable y generalizable clínicamente. Al establecer un modelo de predicción de TRO, no sólo se pueden identificar temprano a los pacientes con TRO de alto riesgo en la etapa de diagnóstico inicial, lo que permite intervenciones de tratamiento clínico apropiadas, sino que también puede proporcionar nuevos conocimientos sobre el futuro tratamiento clínico de TRO, promover el desarrollo de tratamientos tempranos. e identificación y tratamiento de precisión personalizados de TRO, y mejorar el pronóstico a largo plazo y reducir la carga de la enfermedad para los pacientes.