Характеристики резистентной к лечению шизофрении с самого начала заболевания

Предыдущие долгосрочные исследования пациентов с первым эпизодом шизофрении показали, что до 30% пациентов, которые никогда не получали лечение антипсихотическими препаратами, не испытывают облегчения симптомов или имеют плохой ответ на лечение после стандартного лечения антипсихотическими препаратами, превращаясь в пациентов, не получающих лечения. резистентная шизофрения (ТРС). При этом в отдаленном периоде наблюдения пациенты с резистентной к лечению шизофренией от начала заболевания (ТРО) составляют 80% всех больных ТРС. Предварительные исследования за рубежом показали, что пациенты с ТРО имеют такие характеристики, как ранний возраст начала, преобладание мужчин, выраженные негативные симптомы, высокая доля положительного семейного анамнеза и длительная продолжительность нелеченного психоза, но до сих пор нет единого вывода о патологических механизмах. В настоящее время в Китае не проводятся исследования этого типа пациентов, а в клинической практике существуют трудности с ранней диагностикой пациентов с ТРО. Это исследование направлено на создание модели прогнозирования TRO путем интеграции данных о демографии, характеристиках заболевания, психопатологии, социальных функциях и нейрокогниции из когорты пациентов с первым эпизодом шизофрении. Будут использоваться методы математического моделирования, такие как K-Means/SVM и сверточные нейронные сети. Таким образом, у пациентов с нелеченым первым эпизодом шизофрении раннее и точное выявление пациентов с ТРО на этапе первоначального диагноза и лечение клозапином особенно важны для потенциального сокращения периода лечения и снижения личного и социального бремени пациентов с ТРО. Основываясь на результатах существующих исследований и предыдущей работе исследовательской группы, мы предполагаем, что пациенты с ТРО имеют уникальные клинические особенности. В рамках этого проекта будет создана модель прогнозирования TRO на основе многомерных клинических данных с использованием методов математического моделирования. С точки зрения клинического применения в исследовании выбираются факторы прогнозирования модели TRO на основе существующих методов клинической оценки, что делает модель высококлинически применимой и обобщаемой. Создав модель прогнозирования ТРО, можно не только выявлять пациентов с высоким риском ТРО на ранней стадии диагностики, что позволяет провести соответствующее клиническое лечение, но также может дать новое представление о будущем клиническом лечении ТРО, способствовать развитию раннего и персонализированная точная идентификация и лечение ТРО, а также улучшение долгосрочного прогноза и снижение бремени заболевания для пациентов.