As características da esquizofrenia resistente ao tratamento desde o início da doença

Estudos anteriores de acompanhamento de longo prazo em pacientes com primeiro episódio de esquizofrenia mostraram que até 30% dos pacientes que nunca receberam tratamento com medicação antipsicótica não experimentam alívio dos sintomas ou apresentam resposta deficiente ao tratamento após o tratamento com medicação antipsicótica padrão, tornando-se tratamento- esquizofrenia resistente (TRS). Além disso, no acompanhamento a longo prazo, os pacientes com esquizofrenia resistente ao tratamento desde o início da doença (TRO) representam 80% de todos os pacientes com TRS. Estudos preliminares no exterior descobriram que os pacientes com TRO apresentam características como idade precoce de início, predominância masculina, sintomas negativos proeminentes, alta proporção de história familiar positiva e longa duração de psicose não tratada, mas ainda não há uma conclusão consistente sobre os mecanismos patológicos. Atualmente não há pesquisas sobre esse tipo de paciente na China e há dificuldades no diagnóstico precoce de pacientes com TRO na prática clínica. Este estudo tem como objetivo estabelecer um modelo de predição de TRO integrando dados demográficos, características da doença, psicopatologia, função social e neurocognição de uma coorte de pacientes com primeiro episódio de esquizofrenia. Serão utilizados métodos de modelagem matemática como K-Means/SVM e redes neurais convolucionais. Portanto, em pacientes com primeiro episódio de esquizofrenia não tratado, a identificação precoce e precisa de pacientes com TRO na fase inicial do diagnóstico e o tratamento com clozapina são particularmente importantes para potencialmente encurtar o período de tratamento e reduzir a carga pessoal e social dos pacientes com TRO. Com base no progresso das pesquisas existentes e no trabalho anterior da equipe de pesquisa, especulamos que os pacientes com TRO apresentam características clínicas únicas. Este projeto estabelecerá um modelo de predição de TRO baseado em dados clínicos multidimensionais utilizando métodos de modelagem matemática. Do ponto de vista da aplicação clínica, o estudo seleciona fatores de predição do modelo TRO com base nos métodos de avaliação clínica existentes, tornando o modelo altamente aplicável clinicamente e generalizável. Ao estabelecer um modelo de previsão de TRO, não só os pacientes com TRO de alto risco podem ser identificados precocemente na fase de diagnóstico inicial, permitindo intervenções de tratamento clínico adequadas, mas também pode fornecer novos insights sobre o futuro tratamento clínico de TRO, promover o desenvolvimento de TRO precoce e identificação e tratamento precisos e personalizados de TRO, além de melhorar o prognóstico a longo prazo e reduzir a carga da doença para os pacientes.