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目的:构建精神分裂症患者社区综合风险预测模型.方法:以疾病监测系统中完成随访的7944例精神分裂症患者为建模队列,并随机抽取其中20%(1603例)作为验证队列,在2018年4月收集基线资料,7月、10月收集随访数据.基于建模队列数据,用logistic回归模型分析暴力行为的影响因素.用纳入模型的危险因素系数β建立风险评分表,以AUC评价其预测能力,用验证队列验证外部预测准确性,用所建模型对建模队列患者进行风险等级划分.结果:纳入精神分裂症社区管理风险的因素有11个.建模队列AUC=0.78(95%CI:0.74-0.81),风险评分>14分提示患者处于暴力行为高风险,模型敏感度62%,特异度88%,准确度87%.经所建模型划分风险等级,其中高风险占3.2%,较高风险占11.0%,一般风险占69.2%,较低风险占16.6%.结论:基于社区监测的精神分裂症患者暴力行为综合风险模型预测能力较好,简单易行,在精神障碍防治中有一定应用价值.

作者:张伟波;陈春梅;何思源;王娜;朱益;王彦凤;朱有为;谢斌;蔡军

来源:中国心理卫生杂志 2022 年 36卷 10期

知识库介绍

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作者:
张伟波;陈春梅;何思源;王娜;朱益;王彦凤;朱有为;谢斌;蔡军
来源:
中国心理卫生杂志 2022 年 36卷 10期
标签:
精神分裂症 综合风险 预测模型 社区
目的:构建精神分裂症患者社区综合风险预测模型.方法:以疾病监测系统中完成随访的7944例精神分裂症患者为建模队列,并随机抽取其中20%(1603例)作为验证队列,在2018年4月收集基线资料,7月、10月收集随访数据.基于建模队列数据,用logistic回归模型分析暴力行为的影响因素.用纳入模型的危险因素系数β建立风险评分表,以AUC评价其预测能力,用验证队列验证外部预测准确性,用所建模型对建模队列患者进行风险等级划分.结果:纳入精神分裂症社区管理风险的因素有11个.建模队列AUC=0.78(95%CI:0.74-0.81),风险评分>14分提示患者处于暴力行为高风险,模型敏感度62%,特异度88%,准确度87%.经所建模型划分风险等级,其中高风险占3.2%,较高风险占11.0%,一般风险占69.2%,较低风险占16.6%.结论:基于社区监测的精神分裂症患者暴力行为综合风险模型预测能力较好,简单易行,在精神障碍防治中有一定应用价值.