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文摘
目標檢查是否抑鬱症狀預測收據精神病(CBTp)認知行為治療的精神病患者。
設計回顧橫斷麵分析電子健康記錄(EHRs)的臨床隊列。
設置二次國家衛生服務精神衛生保健服務提供倫敦南部的四個區,英國。beplay体育相关新闻
參與者20 078名病人被診斷為國際疾病分類,版本10 (icd - 10)代碼F20和29日之間從一個電子健康檔案數據庫中提取。
主要和次要結果的措施主:記錄是否抑鬱症狀預測CBTp會話收據,定義為至少一個會議CBTp確定從結構化EHR字段加上一個自然語言處理算法。二級:年齡,性別,種族,症狀資料(積極的,消極的,躁狂和雜亂無章的症狀),共病診斷的抑鬱,焦慮或雙相情感障礙,一般CBT收據前主要精神病診斷日期或類型的精神病診斷預測CBTp收據。
結果患者的精神障礙,隻有8.2%接受CBTp。個人記錄,至少有一個抑鬱症狀抑鬱症症狀嚴重程度和12的15個人的獨立預測抑鬱症狀CBTp收據。女性性別,白人種族和共病的情感障礙或主要分裂情感性診斷是獨立與CBTp呈正相關收據在整個樣本和提到的前25%的抑鬱症狀。
結論精神障礙患者曾記錄了抑鬱症狀明顯更有可能收到CBTp會話,CBTp看齊的指導方針管理相關的抑鬱症狀的精神體驗。然而,整體收到CBTp低和更常見的在特定的人群,並且需要增加。
- 精神分裂症與精神疾病
- 抑鬱和情緒障礙
- 成人精神病學
- 衛生信息學
- 精神病學
數據可用性聲明
合理的請求數據。由於道德和信息治理方麵的審批和臨床數據的來源,短劍數據集必須保持在倫敦南部與馬氏NHS信托基金會(大滿貫)防火牆。從這項研究中使用的所有數據可以從cris.administrator@slam.nhs訪問請求。英國的建立一個適當的研究護照或大滿貫榮譽合同。
這是一個開放的分布式依照創作共用署名4.0條Unported (4.0) CC許可,允許他人複製、分配、混音、轉換和發展這項工作為任何目的,提供了最初的工作是正確地引用,執照的鏈接,並表明是否變化。看到的:https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
來自Altmetric.com的統計
本研究的優點和局限性
據我們所知,這是第一個電子健康記錄(EHR)研究衡量臨床症狀預測認知行為治療精神病(CBTp)收據,提供洞察力在大樣本是否個人可能更需要CBTp更可能有一個會話。
我們複製先前發現性別和種族不平等的現實CBTp治療收到樣品在一個大型異構。
EHR的自然語言處理方法允許自動處理文本在規模和可以評估比手動進行大樣本情況下注意審計;這可能會因此更經常使用監控CBTp收據。
本研究僅限於一個服務提供者;然而,結果確定主題與以前一致CBTp提供其他服務的研究。
分析電子醫療紀錄以這種方式可以識別CBTp收據,但不太適合調查CBTp是否提供與否,或量化的質量或焦點。進一步發展,它不能用於檢查CBTp完成率和有效性。
介紹
有各種各樣的認知和情感過程的精神病症狀的發展,1以強烈的痛苦新興的障礙。內容陽性症狀通常反映了抑鬱的思考過程,2這意味著治療需要個人經曆更多的抑鬱症狀。特定的抑鬱症狀,常伴有精神障礙絕望、社交回避和形成關係的問題。3大約50%的精神病患者至少經曆過自殺意念報告一次,4和大約40%的精神分裂症患者報告的臨床水平的抑鬱和自卑。5重要的是,個人報告這些情感上的困難和產生的社會排斥比他們的精神病症狀更衰弱。6必然地,個人的負麵評價的精神病的經曆可能會導致社會目標的損失,提高了恥辱,預測後來絕望和postpsychotic蕭條。7這個共病抑鬱的可能性增加的生活質量較低,功能、動機、貧窮的社會關係,降低藥物依從性精神病複發。8 9因此,治療應側重於精神病症狀和更廣泛的痛苦他們生產,建立自尊,自信和自我控製和目的。10此外,關注情緒症狀,比如自尊和悲觀可以幫助區分抑鬱症狀和消極的精神病症狀,常常表現出明顯的臨床重疊。5
越來越認可的是,藥物治療是不夠的應對精神病症狀。11在英國,國家健康和臨床研究所12建議,認知行為治療對精神病(CBTp)提供普遍患有精神病。基於脆弱模型,13CBTp關注減少痛苦與幻覺和妄想,通過針對負麵信念和提高自尊。14會話通常關注目標設定和情感等問題重建自我,積極和接受。11雖然研究的特點CBTp強有力的證據表明CBTp改善抑鬱症狀的精神病,專門與長期減少自殺行為,14日15服務提供的幹預仍然遠遠低於普遍獲得推薦。11
考慮針對這些症狀在CBTp會話的影響,是非常重要的監控內收到CBTp精神病樣本。而CBTp條款顯示中度每年增加(2014年到2013年的14.8% 12.8%),治療仍隻有一小部分個體,11好普遍獲得建議。12先前的研究調查CBTp收據進行耗時的審計在有限樣本大小;這些可以受到漏報。另一方麵,英國國家精神健康的最小數據集報告不需要記錄在一個給定的CBT幹預beplay体育相关新闻個人的記錄。自然語言處理(NLP)技術16提供機會從自由文本中提取這些信息在電子健康記錄(EHRs)大量精神病患者,和最近的研究開發和應用NLP在這方麵,尋找更高水平的收據比之前報道的審計、高支持的陽性預測值(PPV)和技術的靈敏度(分別為95%和96%)。11
同時研究了一般CBTp收據在精神病患者,沒有研究檢驗了抑鬱症狀之間的聯係和CBTp收據。11因此,我們調查精神病患者抑鬱症狀預測CBTp收據是否將這些以前數據提取技術應用於二次精神醫療電子病曆為倫敦南部大流域的人口。beplay体育相关新闻二級預測收據的類型的精神病診斷(精神分裂症、分裂情感性障礙或其他精神分裂症譜係障礙),概要文件(負的,躁狂或雜亂無章),症狀一般CBT收據精神病診斷之前,共病抑鬱,焦慮或雙相障礙診斷和socio-demographic因素(種族,性別和年齡)。
方法
在這項研究中,我們提取的數據對個人與公認的診斷精神分裂症光譜診斷的情況下注冊表倫敦南部與馬氏國家衛生服務信托基金會(大滿貫)。這是一個大型二級護理精神衛生保健提供者,提供約130萬居民在克beplay体育相关新闻羅伊登,倫敦朗伯斯區,劉易舍姆和南華克區。大滿貫保健涵蓋所有專業精神衛生保健,包括早期幹預服務,聯絡和危機beplay体育相关新闻小組和社區和住院服務。電子醫療紀錄已被用於所有大滿貫服務自2006年以來,與臨床記錄互動搜索係統(短劍)成立於2008年,以方便檢索鑒定數據從這些記錄病人以前或目前收到來自大滿貫的精神衛生保健。beplay体育相关新闻17源EHR包含非結構化自由文本字段的對應,個人曆史,心理健康檢查和管理計劃,以及結構化字段編碼人口統計信息,如年齡和種族。beplay体育相关新闻實現數據從所有這些領域減少選擇性偏差僅使用特定的EHR的信息來源。因此,一個大的工作計劃已經開發出了一係列的NLP算法在過去的十年裏,他的詳細描述和性能數據都包含在開放獲取目錄。18
我們提取的數據對所有個體接收大滿貫關心2007年1月至2020年6月,國際疾病分類的初步診斷,10版(icd - 10)定義精神分裂症譜係障礙(F20-F29)和18歲以上的當時原來的轉介接受。協變量定義的索引日期是最早的診斷在這個分組。個人可能是活躍在服務索引日期之前,讓我們來提取數據之前CBT的收據。樣本僅限於那些所有變量的數據。
轉診的種族,年齡和性別也被提取。種族分為六類進行分析:“英國白人”(英國),“白色其他”(愛爾蘭或其他白色背景),“黑”(加勒比地區、非洲或任何其他黑色背景),“亞洲”(印度,孟加拉國,巴基斯坦,中國或任何有亞洲背景),“其他雜”(白人和亞洲人,白人和加勒比黑人,白人和黑人的非洲,其他族群)和“不聲明”。
精神分裂症的診斷分為三個子組(icd - 10編碼F20.0-F20.9),分裂情感性障礙(F25.0-F25.9)和其他精神分裂症譜係障礙(F21、F22.0-F22.9 F23.0-F23.9, F24, F28和F29)。在數據收集階段,二級診斷抑鬱症(icd -: F32或F33),焦慮(icd -: F40或F41)或雙相情感障礙(icd -: F31)也從結構化字段數據中提取。
NLP算法為每個特定的症狀是用來識別記錄症狀資料內的參與者。被歸類為抑鬱症狀,積極的,消極的,躁狂或雜亂無章。這些症狀一直被先天的NLP算法由開發人員最初的獨立症狀。症狀可能被標記在多個類別分析、多重共線性測試使用R函數vif()在(汽車包)避免與重疊問題進行預測變量。所有的變量包括由於其VIF值低於5。然而,陽性症狀被排除在使用分類症狀變量回歸模型(至少一個內提到她),作為這個因素變量隻有一個級別,由於所有的參與者有至少有一個積極的症狀。整體症狀和隨後的重新編碼可以在列表表1。存在至少一個提到五類中的任何症狀被計算為一個二進製變量(0/1)。
第一個和最後一個的日期一般CBT會話索引日期之前提取。這是編碼為一個二進製變量,與個人之前CBT的收據組中有至少一個會話提到前索引日期。這是包括作為經驗的預測調整的具體認知行為治療幹預。提到提取使用相同的NLP隨後提到的CBTp結果測量工具。
主要結果是CBTp收據,確認使用結構化字段和NLP的組合。16NLP算法對於一般CBT PPV和靈敏度高,12符合其他NLP算法如藥物劑量和診斷。19第一CBTp會話或之後的日期索引日期提取和計算作為一個二進製變量,因此,個人“CBTp收據”組中至少有一個CBTp會議提到索引後的日期。
統計分析
為了避免過度擬合,我們遵循“十分之一”規則,即一個預測可以測量每10事件。作為數據包括1647 CBTp事件,我們的研究能夠包括所有12個預測在相同的回歸模型。
所有使用R (V.1.3.9)進行了統計分析。為人口和臨床變量描述性統計報告頻率為分類變量和連續變量手段和SD(年齡推薦)。χ2測試也為分類變量計算,研究年齡測量差異在那些/ CBT的收據。描述性統計也提供年度CBT索引日期和CBTp收據後索引日期之前數據提取的時間內(2007 - 2020)時期。
二元邏輯回歸是用來檢查抑鬱症狀之間的聯係,並收到至少一個CBT會話在整個樣本。為此,三個回歸模型進行分析。模型1是一個未經調整的模型作為預測變量隻有抑鬱症狀。由於前CBTp出現顯著提供差異的研究,11模型2(部分調整模型),調整為社會人口變量(年齡在轉診、種族、性別),初步診斷組和共病的診斷(焦慮、抑鬱和雙相情感障礙)。模型3(完全調整模型)也為之前CBT收據在指數調整日期(第一次精神病診斷日期)和症狀提到(躁狂,消極的和雜亂無章的症狀)。積極的精神病症狀並不包括在這些模型,作為個體都有至少一個提到在他們的筆記。
這項研究的主要目的是探討抑鬱症狀的預測CBTp收據,我們也把抑鬱症狀類別分成15個具體的抑鬱症狀在整個樣本應用程序。模型4是一個未經調整的模型與15個症狀預測變量。模型5是一個完全調整模型,模型3中調整了所有的變量。我們還進行了靈敏度分析,調查結果是如何影響負麵或抑鬱症狀重疊的注釋,通過移除負麵症狀從邏輯回歸模型預測。
此外測量個體的抑鬱症狀能否預測CBTp收據,我們也還測量了整體是否抑鬱嚴重程度預測CBTp收據。混亂,這些邏輯回歸模型涉及轉換抑鬱狂躁,正麵和負麵症狀為連續變量,即提到的許多不同的個體症狀嚴重程度反映在每一個構建症狀。這使得對陽性症狀也被包括在回歸模型。模型6是一個未經調整的模型,與抑鬱症狀嚴重程度的預測CBTp收據。模型7和8部分和完全調整模型,控製相同的變量作為模型2和3,除了將症狀歸類為連續而不是類別變量。
最後,比較差異一般樣本與抑鬱症狀的前25%數量,我們進行了兩個進一步的回歸模型。這個子樣品進行分析研究預測CBTp收據,一個明確的臨床適應症在場,補充的整體結果。模型9部分調整的社會人口因素、診斷組和共病診斷和模型10完全調整前CBT,另外消極和雜亂無章的症狀。這一組都有至少一個躁狂和精神病症狀,所以這些變量並不包括在模型中。
病人和公眾參與
臨床記錄交互係統作為數據資源開發和運行與廣泛的病人參與。然而,這種特定的分析沒有涉及到病人在其設計或實現。
結果
參與者
包含的隊列由20 078人診斷,1647(8.2%)人CBTp至少收到一個會議後首次診斷日期。隊列的平均年齡為42.4歲(SD = 16.5)。分布頻率可以在所有分類變量表2。χ2測試結果相比,這個表代表那些有或沒有CBTp收據。所有提到的變量顯示顯著差異,p < 0.001除了性別(沒有CBTp組女性= 41.4%,CBTp交付組雌性= 43.5%;χ2= 2.75,p = 0.097)。這些重要的變量包括抑鬱症診斷(χ2= 87.36),雙相情感障礙的診斷(χ2(χ= 71.94),焦慮診斷2(χ= 118.28)和前CBT收據2= 497)。此外,韋爾奇兩樣本t檢驗發現顯著差異(t = 15.34, p < 0.01)。在那些已經收到CBTp較低平均年齡(M = 33.12 SD = 11.5)相比,那些沒有(M = 35.88, SD = 13.08)。重要的結果證實了通過回歸模型需要進一步分析。積極的精神病症狀被排除在χ2和回歸分析所有患者至少有一個積極的精神症狀。
一般提到回歸分析抑鬱症狀
未經調整的結果(模式1),部分調整模型(2)和完全調整回歸(模式3)顯示在表4。回歸模型1發現,一般提到的至少一個15個潛在抑鬱症狀顯著預測CBTp收據。關於模型2和3,至少一個抑鬱的人,提到負麵或雜亂無章的症狀,女性性別,白人種族,之前CBT收據和共病的獨立情緒失調與CBTp收據呈正相關。
回歸分析與個體的抑鬱症狀
未經調整的結果(4)模型和完全調整(5)模型回歸分析顯示每個15個人的抑鬱症狀表5(N = 078)。每一個症狀是指存在至少一個提到的病人筆記而不提。在未經調整模型中的所有變量都顯著p < 0.001,完全調整模型減少構想自殺觀念的意義(p < 0.01)和幹擾睡眠(p < 0.01),與快感缺乏、無力、冷漠和情感遲鈍成為非重要(p > 0.05)。
敏感性分析
某些抑鬱症狀的非重要結果(快感缺乏和無力)可能是由於他們的類別,包含在陰性症狀造成的彙率模型。為了驗證這一點,進行了敏感性分析,全麵調整回歸(模式3)不包括陰性症狀作為協變量。而所有重要變量仍然重要,快感缺乏和冷漠還發現非重大的結果。因此,我們報告與陰性症狀完全調整模型作為分組變量和個人抑鬱症狀關聯。
一般抑鬱症狀嚴重性回歸分析
未經調整的結果(6)模型,部分調整模型(7)和完全調整回歸模型(8)顯示在表6。回歸模型6發現抑鬱症狀嚴重程度顯著預測CBTp收據。關於模型7和8、抑鬱症狀嚴重性,陽性症狀嚴重性,焦慮診斷和年齡較大或被白人種族獨立積極預測CBTp收據。模型7內,女性也積極CBTp收據的可能性增加。之前在模型8,負麵症狀嚴重程度和CBT顯著預測CBTp另外收據。
討論
我們相信這是第一份研究之間的關係的臨床症狀和CBTp收據在精神病患者的樣本在自然的社區環境。一般來說,隻有8.2%的人接受了CBTp 13年的時間框架內的研究中,顯示收到的低流行率盡管當前的臨床指南。這個發現顯示了一個減少CBTp條款與之前的研究相比2013年(12.8%)和2014年(14.8%),11由描述性的頻率進一步支持的結果,顯示下降CBT和近年來CBTp收據。這需要進一步檢查,目前尚不清楚為什麼收據內減少考慮CBTp提到的重要性普遍獲得建議。12
百分之九十一的患者至少有一個記錄提到抑鬱症狀。至少一個抑鬱症狀的人提到兩倍至少有一個CBTp會話完全調整模型(表4),這表明少數不存在任何抑鬱症狀很可能收到CBTp。這可能是由於臨床醫生傾向於引用所指的抑鬱症狀,當個體與心理治療精神病。此外,抑鬱症狀的嚴重程度,以及至少一個記錄提到顯著增加的可能性有至少一個CBTp會話。在樣本的數目最多的抑鬱症狀(25%),CBTp收據和共病焦慮診斷之間的關係,年齡,性別,種族,CBT之前,消極且混亂的精神病症狀仍然(效應值從0.08到1.34)。這表明這些預測在一個合理的樣本的重要性更高的患者臨床需要CBTp收據。
整體,因此低患病率CBTp收據在這些抑鬱症狀。的抑鬱症狀的最強預測介入完全調整模型幹擾睡眠。有睡眠問題的高發人群,20 21被一些研究者描述為一個“精神分裂症的固有特性,22降低生活質量,降低應對和加劇陽性症狀。23之間的重要聯係失眠和psychotic-like症狀,如偏執,也出現在非臨床人群。24進一步發展,推薦的第一行的治療睡眠問題在這個示例是CBT。25注意力不集中是下一個最強的抑鬱症狀fully-adjusted模型預測,支持先前的研究與精神病的脆弱性。26無助的意義、內疚和絕望鏡子CBTp研究發現顯著減少後處理無望,self-depreciation使用卡爾加裏和內疚為精神分裂症抑鬱量表。27其他重要抑鬱症狀與低自尊和消極的自我評價和情感被發現嚴重影響開發和陽性症狀的嚴重性。28這可能是因為陽性症狀發展的心理防禦低自尊29日和蕭條(great depression)有罪。30.因此,可以認為每個抑鬱症狀的意義通常是與精神病症狀和CBTp有效性。然而,盡管有證據表明在精神分裂症的臨床抑鬱症狀的影響,對選擇的治療必須被視為探索,需要獨立的複製。雖然可能性可能是臨床醫生假設某些抑鬱症狀可能比其他人更適應CBTp,可能還有其他未知原因治療選擇,需要進一步調查。一般這種幹預的結果表明,收據需要個體之前的這個人口增加與這些特定的症狀可能是有針對性的。
對於陰性症狀,與特定的陰性症狀之間的聯係(與抑鬱症狀重疊)和CBTp收據需要特定的進一步測試。這不是在當前研究由於主要目的關注抑鬱症狀。然而,從我們的結果在特定的抑鬱症狀表5與陰性症狀,症狀重疊(快感缺乏、無力、冷漠和情感遲鈍)CBTp不相關收據。此外,陰性症狀明顯減少的可能性CBTp收據在前25%的人提到有抑鬱症狀。總的來說,這引發了擔憂,個人與這些特定的負麵/抑鬱症狀更不可能和不可能收到CBTp比沒有這些症狀。可能,這是由於臨床醫生不傾向於把這些人,因為他們做nt認為幹預是有效的。這是符合CBTp審查隨機控製實驗,發現與陰性症狀的減少,31日也許由於縮小到具體目標陽性症狀的治療。32然而,應進行進一步研究,驗證個人不否認了一個潛在有益的幹預,因為他們的症狀。
CBT收據之前,共病障礙的存在和具體症狀(躁狂、混亂和消極的)也成為獨立的預測因素CBTp收據樣本和數字在前25%的抑鬱症狀。在表4,人有任何記錄CBT收據索引日期前1.29倍曾記錄了CBTp收據。同時,額外的共病障礙患者的0.32 - -0.73倍收到CBTp相比之下,那些隻是一個精神病的診斷。然而,在前25%的人表7與之前CBT,個人不太可能接受CBTp的0.40倍。這一發現的影響需要進一步的研究來理解之前CBT和陰性症狀CBTp收據在不同的精神病次級樣本。此外,那些焦慮的人0.47倍接收CBTp和那些混亂的症狀是1.18倍,分別。CBTp收入增加後,可能會有一個方法來將更多的注意力放在患者不同類型的精神病症狀和共病情感診斷。進一步發展,未來的研究可以探討的人是否通用CBT將受益於CBTp之前,還是那些沒有任何經驗發展認知行為技能應該有針對性的治療。33
至關重要的是,也有顯著差異在不同的種族和性別組之間CBTp收據。男性患者的0.20倍不太可能在一般樣品,前25%的抑鬱症狀記錄CBTp收據。黑人,亞洲人,其他和混合族群之間的0.21和0.49倍不太可能有一個記錄CBTp會話與個體在一般和前25%的白人種族抑鬱症狀樣本。不公平的訪問CBTp已被確認在之前CBTp在精神病研究樣本來自2017年相同的數據資源,尋找女性患者更有可能收到CBTp和個人的白人種族有CBT收據的可能性顯著高於黑色或其他種族群體。11這也支持從CBTp最近的一項研究結果特別關注民族差異CBTp條款在大滿貫中,他發現英國白人的人相比,那些來自黑人民族與精神病或躁鬱症是明顯不太可能有一個記錄CBTp會話。這是特別重要的在考慮在英國人口BAME精神病患病率高。33不平等在CBTp收據可能是由於民族CBTp訂婚的變化。其中一些障礙在一定社區可能增加的恥辱,害怕由臨床醫生、臨床醫生服務使用者或服務用戶機構種族主義在精神衛生服務或non-culturally適當的治療。beplay体育相关新闻34民族之間的差異在記錄CBTp收據已經記錄了三種不同的文件在這個服務,必須進行進一步的工作來增加提供CBTp群體內部不太可能接受治療。這可能包括針對性的拓展課程和文化適應的幹預措施34在這些少數民族。
本研究有很多的優點和局限性。一般來說,關注更多樣的功能,患者發病率和症狀嚴重程度水平幫助研究識別更多的預測因子的臨床結果。這個可以通過我們的結果,負的,躁狂和雜亂無章的症狀顯著預測CBTp收據,以及最近的異構的研究,32是第一個發現抑鬱症的一個重要預測積極post-CBTp症狀改善。這突出關注臨床異類樣本的重要性實際上確定CBTp收據的重要預測因子。第二,使用一個NLP方法自動化測量原本需要手動進行審計記錄和案例指出,增加病例數,可以調查和提供一個方法,可以使用更多的常規監測CBT的收據。使我們能夠確定臨床大樣本大小的差異現實管理CBTp精神病群體之內,我們能夠調整多個臨床變量和伴隨疾病的診斷提供了一個更實際的了解抑鬱symptom-CBTp收據的關係。這個時間框架是廣泛允許包含盡可能多的接受CBTp活躍的病人,此外繞過月度/季節性變化CBTp收據。
該研究的不足之處是嚴格的遺漏時間段CBTp之前提到的臨床症狀管理。不幸的是,使用這種方法將涉及實現時間上的所有其他臨床症狀和變量,這將很難考慮變量的數量,需要控製。此外,NLP症狀算法目前不區分過去或現在的症狀。因此,提到記錄症狀後CBTp收據日期可能指的是之前提到的症狀發生CBTp收據,減少使用時間的有效性。後隨訪時間索引日期也不成立,這意味著參與者包括在隊列日後可能是不太可能有CBTp會話,由於他們有限的時間內服務。另外,我們沒有數據關於這類型的服務提供CBTp為每個病人(例如,早期幹預服務與其他社區服務)。未來的研究應該檢查是否CBTp收到不同取決於服務,特別是考慮到如何有效CBTp規定可能會在那些超高風險。
當我們使用額外的查詢文本字段允許我們確定一個顯著更多的CBTp比單獨使用結構化數據集,我們不能量化的差距CBTp轉診和CBTp收據。這是因為CBTp NLP算法檢測CBTp收據而不是CBTp提供,由於廣泛的微妙的措辭用於後者更複雜的實體。結果結合影響CBTp提供的可能性,在會話與收據後報價。雖然這可能影響我們的結果,之前的服務審計表明,抑鬱症狀的嚴重程度和發生顯著降低CBT的收據。35因此,如果隻收到直接測量,我們期望看到相似的結果。此外,畢業率和有效性的CBTp沒有測量,這意味著我們無法量化的質量或焦點。最後,分析僅限於18歲以上病人,減少結果的generalisability那些開發這個年齡後精神分裂症譜係障礙。然而,感興趣的結果是CBTp收據在一個相對同質的服務工作年齡結構服務,而不是年輕人在治療兒童和青少年服務。未來的研究應該檢查是否CBTp收據在這些服務有所不同。
未來的發展方向
計劃提高獲得心理治療計劃等嚴重的精神疾病,早期幹預訪問和項目來減少等待時間推薦開發目標這一臨床人口。然而,訪問仍然低於建議和針對特定精神病診斷是不公平的,年齡和種族。11因此,鑒於CBTp對抑鬱症狀的影響,36也許它更務實專注於患者額外的抑鬱症狀。監測CBTp收據隨著時間的推移可以破譯這些行動是否有效地增加通用訪問那些精神病,和特定的訪問為不同社會人口組和那些額外的抑鬱症狀(誰最可能受益)。
重要的次要臨床和社會人口變量需要進一步分析為了充分理解服務的條款。這可能包括關注獨立在負麵症狀,躁狂和雜亂無章類別以類似的方式具體回歸模型分析了抑鬱症狀。進一步的研究也可以探索為什麼共病焦慮和雙相情感障礙的存在在這個示例預測CBTp收據。此外,研究結果顯示需要反思以來所采取的步驟之前的服務研究中,34關於性別和種族之間的不平等在CBTp收據,由於一致的重要結果。關於使用電子健康檔案數據,未來的工作可能涉及發展中一個單獨的NLP算法確定為臨床醫生提供CBTp或提供另一個結構化字段來完成。然而,額外的文本字段看起來一個不太可能的方法,作為臨床醫生優先考慮文本字段數據通信CBTp會話為自己和他們的同事而不是收集數據為了研究結構。因此,正如前麵提出的,11重要的是接受混合結構文本字段的方法,仍將在醫療記錄數據,也許時間是最好的花在改善NLP算法來檢測幹預和臨床結果數據的微妙之處。然而,我們的研究結果的影響及其一致性3年後第一個CBTp服務論文建議需要使用這個或未來服務監控獨立於這些改進算法。
數據可用性聲明
合理的請求數據。由於道德和信息治理方麵的審批和臨床數據的來源,短劍數據集必須保持在倫敦南部與馬氏NHS信托基金會(大滿貫)防火牆。從這項研究中使用的所有數據可以從cris.administrator@slam.nhs訪問請求。英國的建立一個適當的研究護照或大滿貫榮譽合同。
倫理語句
病人同意出版
倫理批準
短劍數據平台獲得科研倫理批準作為次要的匿名數據資源分析(牛津研究倫理委員會C,參考18 / SC / 0372)。
確認
本文就不會完成沒有羅布·斯圖爾特博士的幫助。我還想感謝傑西卡·歐文的援助統計分析和一般的手稿。
引用
補充材料
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補充數據
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腳注
貢獻者計劃協議,分析了數據和寫的手稿。RS是保證人,提供對數據的訪問,望編輯和修改的手稿。本文的數據是通過議員的幫助和JS。特定於應用程序用來獲取數據CBTp由CC和直流。協助統計分析。
資金本文的獨立研究是由國家衛生研究所(NIHR)生物醫學研究中心倫敦南部與馬氏NHS信托基金會和倫敦國王學院。RS是部分:(1)美國國家衛生研究所(NIHR)生物醫學研究中心倫敦南部與馬氏NHS信托基金會和倫敦國王學院;(2)一個醫學研究理事會(MRC)心理健康數據探路者獎:倫敦國王學院;beplay体育相关新闻(3)一個NIHR高級調查員獎;(4)國家衛生研究所(NIHR)應用研究協作南倫敦大學國王學院(倫敦南部NIHR弧)醫院NHS信托基金會。作者的觀點是,不一定的NIHR或衛生部和社會關懷。通訊作者(我)有權授予代表所有作者和格蘭特是代表所有作者獨家許可證(或非排他性的政府雇員)在全球的基礎上本文英國醫學雜誌出版集團允許(如果接受)發表在BMJ版本和其他BMJPGL產品和sublicences等使用和利用所有子公司的權利,在我們的許可。
相互競爭的利益沒有宣布。
病人和公眾參與病人和/或公眾沒有參與設計,或行為,或報告,或傳播本研究計劃。
出處和同行評議不是委托;外部同行評議。
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