Prevendo o término prematuro do tratamento em psicoterapia de pacientes internados: uma abordagem de aprendizado de máquina

O objetivo do estudo é identificar fatores de risco que levam ou predizem o término prematuro do tratamento em hospitais psicossomáticos. A longo prazo, o estudo ajudará a desenvolver modelos de previsão mais precisos que possam melhorar a comunicação entre terapeutas e pacientes sobre o potencial abandono e, se necessário, a adaptação do tratamento através da utilização de um ciclo de feedback.

Como ainda não está claro quais variáveis ​​desempenham um papel importante na previsão do término do tratamento em hospitais psicossomáticos, o desenho do estudo é exploratório e inclui uma ampla gama de características dos pacientes admitidos. O objetivo deste estudo é desenvolver um modelo de predição baseado nas informações que são avaliadas rotineiramente na ingestão. Portanto, está prevista a inclusão de três tipos de variáveis: (1) variáveis ​​demográficas e outras variáveis ​​clínicas (por exemplo, idade, sexo, diagnósticos da CID-10), (2) dados de questionários psicológicos (por ex. PHQ, SF-12, EB-45, IIP-32, OPD-SFK) e (3) dados fisiológicos (por exemplo dados laboratoriais de rotina, pressão arterial). Para o estudo, serão incluídos todos os pacientes que iniciaram psicoterapia hospitalar no centro médico de Heidelberg entre 2015 e janeiro de 2022, resultando em um tamanho de amostra de aproximadamente N = 2.000. Como a taxa média de abandono com base nos resultados meta-analíticos é de cerca de 20%, pode-se supor que até 400 pacientes abandonaram prematuramente o tratamento.

Para calcular o modelo de previsão, planeja-se usar uma abordagem de aprendizado de máquina altamente funcional em conjuntos de big data. Usando um modelo Random Forest para resultados binários (duração regular do tratamento vs. término prematuro do tratamento), pretende-se identificar variáveis ​​que contribuem para a previsão do término prematuro do tratamento na ingestão. Além disso, os efeitos da lista de espera serão considerados levando-se em consideração o tempo de espera entre a entrevista inicial de admissão e o momento da internação hospitalar. Portanto, o estudo irá, pela primeira vez, investigar um modelo de previsão para término prematuro do tratamento em psicoterapia de pacientes internados, incluindo dados fisiológicos clinicamente relevantes, bem como efeitos do tempo de espera na preparação do tratamento psicossomático.