Le caratteristiche della schizofrenia resistente al trattamento fin dall'esordio della malattia

Precedenti studi di follow-up a lungo termine su pazienti con schizofrenia al primo episodio hanno dimostrato che fino al 30% dei pazienti che non hanno mai ricevuto un trattamento con farmaci antipsicotici non sperimentano sollievo dai sintomi o hanno una scarsa risposta al trattamento dopo il trattamento con farmaci antipsicotici standard, diventando un trattamento schizofrenia resistente (TRS). Inoltre, nel follow-up a lungo termine, i pazienti con schizofrenia dall’esordio della malattia resistente al trattamento (TRO) rappresentano l’80% di tutti i pazienti con TRS. Studi preliminari all’estero hanno scoperto che i pazienti TRO hanno caratteristiche come età di esordio precoce, predominanza maschile, sintomi negativi prominenti, alta percentuale di storia familiare positiva e lunga durata di psicosi non trattata, ma non esiste ancora una conclusione coerente sui meccanismi patologici. Attualmente non esiste alcuna ricerca su questo tipo di pazienti in Cina e ci sono difficoltà nella diagnosi precoce dei pazienti TRO nella pratica clinica. Questo studio mira a stabilire un modello di previsione TRO integrando dati su dati demografici, caratteristiche della malattia, psicopatologia, funzione sociale e neurocognizione da una coorte di pazienti con schizofrenia al primo episodio. Verranno utilizzati metodi di modellazione matematica come K-Means/SVM e reti neurali convoluzionali. Pertanto, nei pazienti con schizofrenia al primo episodio non trattata, l’identificazione precoce e accurata dei pazienti TRO nella fase di diagnosi iniziale e il trattamento con clozapina sono particolarmente importanti per abbreviare potenzialmente il periodo di trattamento e ridurre il carico personale e sociale dei pazienti TRO. Sulla base del progresso della ricerca esistente e del lavoro precedente del gruppo di ricerca, ipotizziamo che i pazienti TRO abbiano caratteristiche cliniche uniche. Questo progetto stabilirà un modello di previsione TRO basato su dati clinici multidimensionali utilizzando metodi di modellazione matematica. Dal punto di vista dell’applicazione clinica, lo studio seleziona i fattori di previsione del modello TRO sulla base dei metodi di valutazione clinica esistenti, rendendo il modello altamente applicabile clinicamente e generalizzabile. Stabilendo un modello di previsione della TRO, non solo è possibile identificare precocemente i pazienti con TRO ad alto rischio nella fase iniziale della diagnosi, consentendo interventi di trattamento clinico appropriati, ma si possono anche fornire nuove informazioni sul futuro trattamento clinico della TRO, promuovere lo sviluppo di patologie precoci. e l’identificazione e il trattamento personalizzati e precisi della TRO, nonché il miglioramento della prognosi a lungo termine e la riduzione del peso della malattia per i pazienti.