抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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導入治療抵抗性統合失調症(TRS)は,機能と高い治療コストの有意な障害と関連する。初期診断におけるTRSのリスクが高い患者の同定は,臨床転帰を有意に改善し,社会的および機能的障害を最小化する可能性がある。著者らは,最初のEpisode Schizophrenia患者におけるTRSのリスクを予測するための予後モデルを開発し,その潜在的有用性と臨床決定ツールとしての受容性を調べた。方法および分析:著者らは,2つのよく特性化された英国ベースの最初のエピソード精神病コホート:AESOP-10およびGAPを社会人口統計学的および臨床的特徴に関して収集した。現在の文献と利害関係者の相談に基づくモデルのための候補予測因子を同定する。モデル開発は,利用可能なサンプルサイズとイベント率に従って制限された候補予測子の数とともに,すべてのデータを使用する。TRSのリスクを予測するためのモデルは,複数の補完を用いて扱われたデータがないペナルティ回帰に基づいて開発されるであろう。内部検証はブートストラップにより行い,モデル性能の楽観主義調整推定値を得た。臨床的に関連するリスク閾値に関するモデルの臨床的有用性は,純利益と決定曲線(競合戦略に比較)を用いて評価される。患者および臨床利害関係者による相談は,治療意思決定のリスクの潜在的閾値を決定する。臨床ツールとしてのモデル埋込みの受容性を,早期介入サービスにおける臨床医のフォーカスグループを用いて探索する。倫理と普及は,倫理的承認が場所にある既存のコホートからの匿名化データに基づくであろう。倫理承認は,精神病サービス(Ref:MH-210174)における早期介入内の定性的フォーカスグループのためのKeleele大学から得た。調査結果は,ピアレビュー出版物,会議プレゼンテーションおよびソーシャルメディアを通して共有されるであろう。コラボレータウェブサイトに関して,レイリー要約が発表された。本研究O_LIの強度と限界は,治療抵抗性統合失調症の同定のための予測モデルと決定ツールの設計と評価に向けた道路に関する最初のステップである。これは,治療計画の共有意思決定と改善において,臨床医,患者,およびそれらの医療提供者にとって有益であった。2つの既存のコホートからのC_LIO_LIIndividual参加者データを用いて,予後モデルを開発,内部的に検証した。混合法設計のC_LIO_LIUは,臨床状況におけるツールの限界を理解する能力を改善し,より効果的な開発の基礎を創り出す。このツールの開発のC_LIO_LIA限界は,TRSを有する人々の数が,予測モデルの外部妥当性のモデルC_LIO_LIFurther試験に対する全ての潜在的予測子を考慮するのに十分に大きくないかもしれないということであり,これはC_LIを必要とするであろう。【JST・京大機械翻訳】
