Przewidywanie przedwczesnego zakończenia leczenia w psychoterapii szpitalnej: podejście oparte na uczeniu maszynowym

Celem badania jest identyfikacja czynników ryzyka prowadzących lub prognozujących przedwczesne zakończenie leczenia w szpitalach psychosomatycznych. W dłuższej perspektywie badanie pomoże w opracowaniu bardziej precyzyjnych modeli prognostycznych, które mogą usprawnić komunikację pomiędzy terapeutami a pacjentami na temat potencjalnego porzucenia leczenia i – w razie potrzeby – dostosowania leczenia z wykorzystaniem pętli informacji zwrotnej.

Ponieważ nadal nie jest jasne, które zmienne odgrywają główną rolę w przewidywaniu zakończenia leczenia w szpitalach psychosomatycznych, projekt badania ma charakter eksploracyjny i uwzględnia szeroki zakres cech pacjentów przyjmujących. Celem tego badania jest opracowanie modelu prognostycznego w oparciu o informacje rutynowo oceniane w momencie spożycia. Dlatego też planuje się uwzględnić trzy rodzaje zmiennych: (1) zmienne demograficzne i inne zmienne kliniczne (np. wiek, płeć, rozpoznania ICD-10), (2) dane z kwestionariusza psychologicznego (m.in. PHQ, SF-12, EB-45, IIP-32, OPD-SFK) oraz (3) dane fizjologiczne (np. rutynowe badania laboratoryjne, ciśnienie krwi). Do badania zostaną włączeni wszyscy pacjenci, którzy rozpoczęli psychoterapię szpitalną w centrum medycznym w Heidelbergu w latach 2015–11 2022, co daje wielkość próby wynoszącą około N = 2000. Ponieważ średni wskaźnik rezygnacji określony na podstawie wyników metaanaliz wynosi około 20%, można założyć, że nawet 400 pacjentów przedwcześnie przerwało leczenie.

Do obliczenia modelu predykcyjnego planuje się wykorzystanie podejścia uczenia maszynowego, które jest wysoce funkcjonalne w dużych zbiorach danych. Stosując model losowego lasu dla wyników binarnych (regularna długość leczenia vs. przedwczesne zakończenie leczenia), przewiduje się identyfikację zmiennych, które przyczyniają się do przewidywania przedwczesnego zakończenia leczenia w momencie rozpoczęcia leczenia. Dodatkowo uwzględniane będą skutki listy oczekujących, biorąc pod uwagę czas oczekiwania pomiędzy wstępną rozmową kwalifikacyjną a momentem przyjęcia do szpitala. Dlatego też w ramach badania po raz pierwszy zostanie zbadany model predykcyjny przedwczesnego zakończenia leczenia w psychoterapii stacjonarnej, uwzględniający klinicznie istotne dane fizjologiczne, a także wpływ czasu oczekiwania na przygotowanie leczenia psychosomatycznego.