條文本
PDF
摘要
目標這項研究的目的是確定那些報告自殘和自殺的飲食失調患者的危險因素。
設計及設置這項研究是一項回顧性隊列研究，在二級精神衛生服務，南倫敦和莫茲利國家衛生服務信托。beplay体育相关新闻
參與者包括2009年1月至2019年9月期間所有被診斷為F50的飲食障礙患者。
幹預與措施提取了這些患者的電子健康記錄(EHRs)，並使用兩種自然語言處理工具來確定其臨床記錄中的自殘和自殺記錄。這些工具在本研究中手動驗證了屬性一致性評分。
結果自我傷害和自殺的正麵提及精度的屬性一致性分別為0.96和0.80;這證明了一種“近乎完美”和“強烈”的一致性，並強調了工具在識別報告自殘或自殺的電子病曆方麵的可靠性。從2007年1月到2019年9月，研究中有7434名EHRs患者，並被診斷為飲食失調。其中，4591人(61.8%)在他們的記錄中提到過自殘，4764人(64.0%)提到過自殺;3899人(52.4%)同時提到了兩者。自殘或自殺傾向的患者更有可能被診斷為神經性厭食症(自殘，AN or =3.44, 95% CI 1.05至11.3,p=0.04;自殺傾向，AN OR=8.20, 95% CI 2.17 ~ 30.1;p = 0.002)。他們也更有可能被診斷為邊緣性人格障礙(p≤0.001)、雙相情感障礙(p<0.001)或藥物濫用障礙(p<0.001)。
結論被診斷為飲食失調的患者(> - 60%)中有很高的比例報告有自殘或自殺的想法。相對於其他飲食障礙，那些被診斷患有AN的人更有可能報告自殘或自殺的想法。精神病共病，特別是邊緣性人格障礙和藥物濫用，也與自殘和自殺的風險增加有關。因此，對被診斷為飲食失調的患者進行風險評估至關重要。
- 飲食失調
- 自殺和自殘
- 生物技術與生物信息學
- 流行病學
數據可用性聲明
應合理要求提供數據。出於隱私/道德考慮，數據可按要求提供。The data are made available under specific governance requirements: researchers need to have a contract with the South London and Maudsley NHS Trust, which can be applied for relevant research studies. Each research project is reviewed by a service-user led oversight committee of the National Institute of Health Research Biomedical Research Centre. On request, and after appropriate arrangements, the data and modelling employed in this study can be viewed within the secure system firewall.
這是一篇開放獲取的文章，根據創作共用署名非商業(CC BY-NC 4.0)許可證發布，該許可證允許其他人以非商業方式分發、混音、改編、在此基礎上進行構建，並以不同的條款許可其衍生作品，前提是正確引用原始作品，給予適當的榮譽，任何更改都已注明，並且使用是非商業性的。看到的:http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/．
數據來自Altmetric.com
本研究的優勢和局限性
隊列的規模超過7400名患者。
隨訪時間長(12.5年)。
有限數量的研究設計(大多數是橫斷麵)報告了飲食失調(EDs)患者的自殺行為。
用於檢測自殘和自殺的工具不能考慮與ED診斷相關的時間性;因此，自殺行為可能在診斷之前就被發現了。
臨床記錄是常規的臨床資料，主要不是為了研究而收集的，因此，依賴於臨床醫生的文件。
簡介
被診斷為進食障礙(EDs)的患者，包括神經性厭食症(AN)、神經性貪食症(BN)和未特別指明的ED (EDNOS)(精神疾病診斷與統計手冊，第五版(DSM-5)現在提到“特別指明的進食或ED”;但本文中包含的研究和數據使用了DSM-IV中等效的EDNOS術語)，與普通人群相比，他們的死亡風險更高。1 2死亡率增加的一個主要原因是急診患者完全自殺的風險較高。3.終身診斷為AN和BN的個體死於自殺的可能性分別是年齡匹配的一般人群對照組的18倍和7倍。4個5那些被診斷為EDNOS的人自殺的可能性是其他人的四倍。6因此，考慮到被診斷為EDs的患者自殺風險的升高，確定與這種風險相關的因素是至關重要的。7
自我傷害(SH)和自殺意念(SUI)都是隨後自殺的強預測因子。8SH可以定義為“在沒有死亡意圖的情況下故意傷害身體的自殘行為”。9SUI可以被定義為“自殺的想法，可能包括也可能不包括計劃”。10已經確定，在一般人群中，自殺未遂的一個常見的先決條件是自殺前有自殺史，高達60%的自殺未遂者之前有自殘史，大多數是在企圖自殺前的一年內。11日12終身SUI也與企圖自殺有關(高達30%);有自殺計劃的人完成自殺的風險增加(高達55%)，大多數自殺嚐試發生在SUI發病的第一年。13因此，確定報告終生SUI和SH的患者是後期自殺風險的重要臨床標誌。
以往的研究已經證實了自殺、SH和EDs之間的關係。14日至17日我們之前關於自殺企圖的研究表明，在EDs患者群體中，10年自殺企圖的累積發生率為6.8%。17據報道，AN的SH比率高達42%，BN的SH比率高達55%18EDNOS為26%。19最近的一項薈萃分析總結，22%的AN患者和33%的BN患者報告了終生SH。20.
在ED診斷類別的自殺企圖方麵，研究報告了不同的結果，21 - 24日許多ED亞型之間的自殺企圖沒有差異，一些AN亞型與BN亞型相比顯示出更高的自殺企圖率和SH17 23 25 26其他人報告說，BN患者比AN患者更頻繁地企圖自殺和產生意念。24日27此外，暴食性ED (BED)，一個相對較新的診斷類別，也與自殺傾向增加有關。22在其他研究中，暴飲暴食和排毒似乎與企圖自殺的風險增加特別相關，因為它們與衝動有關。26日28日其中一些異質性發現歸因於患者環境的差異(門診或住院)，21診斷子類型(例如，限製與狂掃AN)28或者用來判定自殺企圖的方法。26
一些研究集中在EDs患者中產生自殺行為的風險因素上。許多危險因素已被確定，如ED發病的年齡較輕，特定的人格特征，共病性疾病，消極生活事件和藥物濫用。17 26 29然而，過去的一些研究存在局限性，因為研究人群中自殺行為的數量較少，導致自殺能力較低。5改善這一問題的一種可能是使用縱向精神病學病例記錄，如電子健康記錄(EHRs)。這樣就能捕捉到表現出自殺行為的足夠多的人群，以確保有足夠的能量。30.
在醫院護理係統中越來越多地使用電子病曆，以及健康信息學的增長，使我們能夠開發可以分析這些大型臨床數據集的計算工具。31自然語言處理(NLP)工具允許我們從自由文本電子病曆中書寫的信息中確定有關症狀學的信息。32先前的研究表明，使用NLP應用程序增加了檢測患者自殺水平的陽性預測值(PPV)。33這對自殺行為特別有用，因為在精神病學評估和隨訪期間，自由文本中經常報告對自殺性和SH的積極和否定的提及。31 34 35
這項研究的目的是評估兩種NLP工具，一種是識別SH的提及，36另一個定義了自殺傾向35一組急診科患者為了實現這一點，我們使用之前定義的編碼規則，將NLP工具的性能與一組金標準的手動注釋文檔進行了比較。然後，我們使用這些工具來確定患者層麵上對SH或自殺傾向的積極提及，以評估在12年期間被診斷為EDs的患者中SH和自殺傾向的發生率。
方法
研究設計與設置
本研究是一項回顧性隊列研究，使用來自南倫敦和莫茲利國家衛生服務基金會信托基金(SLaM)的數據。這是一個心理健康服務beplay体育相关新闻機構，為倫敦東南部約200萬居民提供服務。患者來自倫敦的克羅伊登、薩瑟克、朗伯斯、劉易舍姆、布羅姆利、貝斯利和格林威治。自2006年以來，SLaM已經有了完全的電子記錄，國家衛生研究所資助的生物醫學研究中心支持提供匿名記錄供研究的基礎設施。我們將這些數據作為電子病曆中的“事件記錄”進行分析，無論這些數據是在住院期間、隨訪期間還是電話預約期間創建的。
患者和公眾參與
沒有病人參與。
納入標準和風險
通過臨床記錄交互檢索(CRIS)係統提取分析的隊列37並由接受國際疾病分類第十版(ICD-10)的個人組成38在2007年1月1日至2019年9月31日的12年觀察期內診斷為ED (F50.0-F50.9)。這些患者是通過電子病曆中的兩個可用數據源確定的。首先，從源記錄中的下拉字段獲得關於診斷的結構化信息。第二，使用文本工程軟件的通用架構生成的定製算法從開放文本字段中提取的結構化變量。39感興趣的共病暴露診斷為藥物濫用(F10-F19)、雙相情感障礙(F31)、焦慮症、抑鬱症(F32和F33)和人格障礙(PD) (F60)，由源記錄中下拉字段中電子病曆的結構化信息確定。
主要的結果
感興趣的結果是患者報告至少一次積極提及SH或一次積極提及自殺。這些結果的信息是使用先前在類似數據集中開發和使用的NLP應用程序提取的。31 34 35第一個應用程序使用基於規則的語言處理來識別臨床文本中對SH的積極提及，這包括曆史和當前的事件，但不包括SH的概念。第二個應用程序也是基於規則並使用詞彙資源的，包括被動和主動性質的SUI;這兩個結果都被記錄為二元結果。以前的研究中描述了用於識別SH和自殺的NLP工具的開發和評估的詳細描述。35 36 40
用於驗證NLP工具的工作流
圖1顯示了驗證NLP工具以確定主要結果的工作流程。2007年1月1日至2019年3月31日期間的所有F50診斷均納入驗證;由於驗證和最終統計分析之間存在滯後，這段時間比最終分析短了6個月。共有7188名患者符合納入標準，其中6972名患者至少有一份EHR文件可用。總的來說，這些患者有1 054 640份文件可用。對於6972名患者，NLP工具用於搜索自殺和SH的提及。總共有5456名患者積極提及了SH或SUI, 4741名患者提到了SH, 4528名患者提到了SUI, 3813名患者同時提到了SH和SUI。將手工標注與NLP工具標注進行比較，計算屬性協議。41
兩種NLP工具驗證的工作流程。NLP，自然語言處理;DSH / SH,自殘;SUI，自殺意念。
從這些病人身上，隨機抽取一份文件樣本。這是通過首先將患者限製為在第一和第三四分位數內擁有大量EHR文檔的患者來實現的，以消除文檔非常少或文檔過多的異常值。結果共2923例患者陽性提及SH或SUI(135 317篇文獻)，2431例患者陽性提及SH(114 962篇文獻))，2294例患者陽性提及SUI(110 399篇)，1802例患者陽性提及SH和SUI(90044篇)。每個患者至少有17份文件，最多99份文件。
隨機抽取500份文件樣本進行人工審查:100份隻正麵提到自殺傾向，100份隻正麵提到自殺傾向，100份同時提到自殺傾向和自殺傾向，200份兩者都沒有提及。三名手動編碼器，包括一名臨床訓練有素的精神病學家(CC, AS和SV)，被分配自殺(AS, 400份文件)，SH (SV, 400份文件)或兩者(CC, 500份文件)進行審查。這些集合被獨立分類，其中300個被三位作者交叉分類。
對於自殺性文件，兩名編碼員(CC和AS)分別將每份文件標記為自殺性、非自殺性或不確定。使用Cohen’s kappa和文檔級別的F1統計量來測量評分者之間的一致性，以確定評分者之間的可靠性。41任何不一致的地方都會被討論和澄清，以形成一套“黃金標準”的文件。同樣的原則也適用於文檔中提到的SH，由兩個編碼器(CC和SV)確定。文檔中任何提及SH的內容都被編碼為積極、消極以及相關或不相關，例如，積極代碼指的是提及個人SH行為的注釋，消極代碼指的是否認或否定SH行為。如果提及的是與患者無關的朋友或家庭成員，則編碼為不相關(參見圖1）.
測試算法
每個NLP工具的性能都是通過將應用程序的輸出與“金標準”的手動注釋和計算精度(PPV)和召回率(靈敏度)統計數據進行比較來測試的。在鑒定自殺性和SH時，科恩的kappa為0.80，表明NLP輸出和金本位之間具有良好的評級者之間的一致性。>0.80的分數表明了“強烈”的一致性和可靠的數據，>0.90的分數表示“幾乎完美”的一致性，>0.60的分數被認為是“中等”的一致性。41
協變量
出生年份和月份、性別、種族、貧困評分和婚姻狀況都是從CRIS數據庫中檢索的。年齡以年為單位，從觀察窗口中首次診斷ED開始計算，如果診斷先於觀察期，則從2007年1月開始計算。我們使用了“多重剝奪評分”，這是一種小區域層麵的社會經濟地位衡量方法，基於觀察窗口中最接近ED診斷的個人地址，涵蓋七個組成部分:就業、收入、教育、健康、住房和服務障礙、犯罪和特定權重的生活環境。多重剝奪指數是一個公認的衡量指標，在以往的研究中被廣泛用作區域社會經濟地位的指標;分數轉化為百分位數(1-100)，分數越高表明貧困程度越高。剝奪得分被分組為分位數(第33百分位數)，並轉換為分類變量。以前的研究使用了這種使用相同數據源的分類定義方法。2
統計分析
分析使用Strata (version 13)軟件完成。所有患者均符合分析條件。描述性統計被用來描述患者的特征。使用邏輯回歸計算95% ci以SH或自殺為“結果”，並以共病精神診斷為暴露的奇比。ED診斷分為AN(包括限製型和清除型)、BN和所有其他F50診斷。對於那些有多重診斷的患者，診斷等級為AN >BN>other。觀察期從診斷的第一天開始，如果在此之前診斷，則為2007年1月1日，到2019年9月31日結束(這比數據提取的驗證期長6個月)。使用單因素logistic回歸來評估ED的原發診斷、人口統計學特征和精神合並症對每個相關結局(SH和SUI)的影響。接下來，進行多變量分析，計算每個共病精神疾病診斷的調整OR和95% CI，同時控製人口統計學和ED診斷，精神疾病共病和人口統計學的影響。
結果
描述性統計
表1根據年齡總結了不同類型的ED診斷。平均年齡26.0歲(SD 11;範圍10 - 90)。
患者SH與自殺傾向的關係
關於SH和自殺性的最終文獻語料庫的屬性協議如下所示表2．這三個屬性包括“積極的”，即提到了自殺傾向或自殺傾向，“消極或非”，即否認了自殺傾向或自殺傾向，以及“相關的”，即提及與患者有關，而不是與家人或朋友有關。報告自殺傾向或自殺傾向者的年齡摘要顯示在表3．
sh在EDs患者中報告
報告有SH(過去或現在)的患者年齡更年輕(or =0.98, 95% CI 0.97 ~ 0.98;p<0.001)，女性的可能性較小(OR=0.67, 95% CI 0.58 ~ 0.79;p<0.001)更可能是白人(OR=1.40, 95% CI 1.10-1.78;p=0.006)，更有可能被診斷為AN (OR=3.44, 95% CI 1.05至11.3;p = 0.04)。他們也更有可能患有共病診斷;特別是邊緣性PD (BPD;OR=54.2, 95% CI 24.2 ~ 121.4;p<0.001)，雙相情感障礙(OR=9.57, 95% CI 5.57 ~ 15.4;p<0.001)和藥物濫用(OR=7.22, 95% CI 2.94 ~ 18.3; p<0.001); as displayed in表4．
EDs患者中有自殺傾向的報道
報告有自殺傾向的患者更年輕(OR=0.98, 95% CI 0.97 ~ 0.99;p<0.001)，白人(OR=1.59, 95% CI 1.23至2.10;p<0.001)，已婚或有伴侶的可能性較小(or =0.76, 95% CI 0.65至0.90;p=0.001，診斷為AN (OR=8.20, 95% CI 2.17 ~ 30.1;p = 0.002)。他們也更有可能患有共病診斷，特別是BPD (OR=26.2, 95% CI 14.4至47.7;p<0.001)，雙相情感障礙(OR=9.31, 95% CI 5.31 ~ 16.3;p<0.001)和酒精濫用(OR=6.59, 95% CI 3.56 ~ 12.2;P <0.001)，見表5．
共病精神病學診斷對SH和自殺傾向影響的多變量分析
在調整人口統計學和原發性ED診斷後，抑鬱症、雙相情感障礙、其他PD、藥物濫用和酒精使用障礙仍然與自殺行為顯著相關。然而，在對人口統計學進行調整後，BPD僅與SH相關(OR 2.84, 95% CI 0.84至9.68,p=0.09)，與自殺無關(OR=1.52, 95% CI 0.51至4.50,p=0.45)。焦慮症仍然與自殺傾向相關(OR=1.93, 95% CI 1.01至3.69,p=0.05)，但與SH無關(OR=1.47, 95% CI 0.81至2.65,p=0.20，見表6 a, B．
討論
NLP輸出的準確性
對SH的正麵提及精度的屬性一致性為>0.90，對自殺的屬性一致性為>0.80;與手動注釋相比，這證明了“強”和“近乎完美”的一致性41演示工具的有效性。然而，兩種工具的負極性似乎都不太準確，這表明NLP工具在臨床記錄中更好地拾取對SH和自殺的積極和相關提及，而不是消極提及。這可能是由於識別否定所需要的語言預處理中的錯誤。由於我們依賴至少一個正麵的提及來確定那些過去或現在有自殺行為史的人，這不太可能顯著影響結果的有效性。
臨床表現討論
這項研究強調，在住院和門診診斷為EDs的患者中，SH和自殺的終身患病率都很高(>60%)。自殺行為發生率高的一種解釋是，急症患者患精神合並症的風險增加，1 2尤其是情緒障礙、藥物濫用和pd。29日42有充分的文獻證明，有合並症的患者更有可能發生SH和企圖自殺。43 44然而，研究表明，即使對共病障礙進行了調整，EDs患者的自殺行為風險仍然高於普通人群，而共病障礙隻是進一步提高了這種風險。17 42 45
在我們的研究中，精神病共病與自殺行為增加有關。特別是，BPD在調整前與SH和自殺傾向的高幾率相關。調整後，BPD增加了SH的幾率，但有趣的是，沒有自殺的幾率;盡管這種調整後的聯係可能反映出缺乏統計能力，因為細胞大小小，ci寬。這與之前的研究一致，BPD表現為情緒失調和衝動;與SH和ED症狀相關，如暴食或瀉胃。18 46此外，旨在支持那些被診斷為BPD和SH的心理療法已被證明對支持診斷為ED的患者也有效。47 48
同樣，那些被診斷為酒精或藥物濫用的人報告SH和自殺的幾率更高。濫用藥物和酒精與衝動有關;衝動與暴飲暴食、排毒和自殺行為有關49-51這已經被證明會增加自殺的風險。52 53在對人口統計學和初次ED診斷進行調整後，雙相情感障礙也與自殺行為幾率增加5倍顯著相關。這與之前的研究一致，表明患有雙相情感障礙的急診科患者與沒有患雙相情感障礙的患者相比，住院自殺企圖的風險增加。17
相對於BN和其他急症患者，AN表現出最高的自殺行為風險，特別是自殺傾向。這與先前的研究報告一致，與BN或其他EDs患者相比，AN患者的自殺企圖和自殺完成率更高。5 17 23然而，重要的是要考慮到自殺行為在BN中最普遍的研究數量。24 51 54我們的結果與上述發現之間的差異的一個解釋是，目前的研究使用AN >BN>EDNOS的診斷層次來對患者進行初步ED診斷;我們知道在EDs之間有一個公認的診斷交叉，50%最初被診斷為AN的患者被重新診斷為BN或AN暴掃亞型。55證據還表明，經曆診斷交叉的個體可能具有特別高的自殺風險。56因此，可能會有一種特殊的興趣;未來的調查應集中在診斷通量和自殺行為風險是否與波動的ED症狀相關。26
這項研究強調了進一步了解自殺行為和ED診斷的共同機製的重要性。對於SH和自殺的高風險有各種各樣的假設解釋;一些研究表明，這兩種情況都有共同的遺傳因素。57 58其他人認為情緒失調與EDs有關，其他人則表明，調整共病精神障礙會削弱任何關聯。22 57 58對疼痛耐受力的增強和對死亡的無畏是診斷為EDs患者風險增加的其他假設。59自殺的人際理論描述，更高的致命企圖既需要死亡的欲望，也需要自殺的能力;自殺的能力一直被認為是在逐漸長期暴露於痛苦的ED行為和對恐懼和疼痛的習慣化之後發展起來的。60 61因此，極端限製性飲食可能會將AN與其他EDs區分開來，增加SH和自殺能力。61
優勢和局限性
本研究的主要優勢在於隊列的規模(>7400)、縱向研究設計和長時間隨訪(12.5年)，並使用了CRIS數據庫。目前，關於急診科患者自殺行為的相關因素和風險因素的研究有限，以往的研究數量較少，但大量使用橫斷麵研究以及報告偏倚風險研究。26用於從電子病曆的敘述文本中提取SH和自殺的臨床醫生文件的NLP方法降低了報告偏倚的風險，並允許訪問從電子病曆結構化字段中無法獲得的詳細臨床信息。30 35
這項研究的主要局限性是，這些工具不能考慮報告自殺或SH相對於ED診斷的時間。因此，報告的自殺行為可能是在ED診斷之前;NLP工具的改進將包括時間性，以了解SH或報告的自殺風險的具體時間周期。另一個考慮因素是，由於2007-2020年隨訪期和BED的ICD-11代碼的引入之間的診斷代碼發生了變化，我們不得不將除AN和BN之外的所有急症納入一個異質診斷組“其他急症”。這是必要的，以確保在一段時間內的一致性，並避免回歸分析中的小群體問題。此外，鑒於電子病曆包括常規臨床數據，主要不是為了研究目的而收集的，該研究依賴於臨床醫生的文件，其中可能包括非語法錯誤、行話和特殊縮寫;所有這些都可能增加NLP誤分類的幾率。35然而，通過使用每位患者可用的所有文件，這種情況得到了緩解。因此，有多種機會捕捉自殺信息，以彌補缺乏敏感性的工具。最後，數據依賴於臨床遭遇後自殺和SH的記錄。這可能會導致文件層麵的一些異質性，因為一些醫療保健專業人員可能更有可能討論或記錄SH或自殺想法，這取決於他們的經驗水平、臨床背景或他們先前對患者的了解。然而，由於隻需要有一個積極提及SH或一個積極提及自殺，在患者水平上，檢測這兩種結果的閾值都很低。
臨床和研究意義
這項研究強調了對所有被診斷為ED的患者進行風險評估篩查的重要性，特別強調了那些被診斷為AN和ED患者並伴有精神病診斷的患者。本研究還強調了電子病曆數據庫的潛在用途，通過使用NLP技術進一步研究自殺和SH。這些工具有可能在急診科服務的風險預測方麵得到進一步發展;在臨床醫生報告的決策中使用它們可以幫助預測急診科患者未來的自殺行為。13個30
數據可用性聲明
應合理要求提供數據。出於隱私/道德考慮，數據可按要求提供。The data are made available under specific governance requirements: researchers need to have a contract with the South London and Maudsley NHS Trust, which can be applied for relevant research studies. Each research project is reviewed by a service-user led oversight committee of the National Institute of Health Research Biomedical Research Centre. On request, and after appropriate arrangements, the data and modelling employed in this study can be viewed within the secure system firewall.
倫理語句
患者發表同意書
倫理批準
CRIS數據庫已獲得二次分析的倫理批準:Oxford REC C，參考文獻18/SC/0372。
參考文獻
腳注
推特@charlot1903, @rina_dutta
貢獻者CC領導項目，進行數據分析並撰寫最終稿件;RD對標題、分析和最終手稿進行監督和支持。美國貢獻了最終的手稿和主題的專業知識。AB, SV和HS進行數據提取和分析。AS和KV對最終稿進行了數據分析和支持。CC是擔保人。
資金作者沒有從任何公共、商業或非營利部門的資助機構宣布對這項研究的具體資助。RDwas funded by a Clinician Scientist Fellowship (research project e-HOST-IT) from the Health Foundation in partnership with the Academy of Medical Sciences. This work was supported by the the National Institute for Health Research (NIHR) Biomedical Research Centre at South London and Maudsley NHS Foundation Trust and King’s College London. The views expressed are those of the author(s) and not necessarily those of the NHS, the NIHR or the Department of Health and Social Care.
相互競爭的利益沒有宣布。
患者和公眾參與患者和/或公眾沒有參與本研究的設計、實施、報告或傳播計劃。
出處和同行評審不是委托;外部同行評審。