個人レベルデータのメタ解析に基づいた、臨床ハイリスク群の精神病発症予測モデル
概要
臨床ハイリスク群の精神病発症（CHR-P）は予防精神医学に不可欠なものです。次に臨床現場で進めるべきこととして、個人レベルでより正確な予後推定ができる方法を策定する必要があります。個人レベルデータのメタ解析は、個々人の予後予測モデルを開発し、検証できる有力な方法です。そこで本研究では、システマティックレビューによって43論文を抽出し、その中で個人レベルのデータが使用可能な15論文、1676名分のデータを用いて解析を行いました。これらの論文内でCHR-Pの適格基準、評価方法、発症の定義、提供された治療方法に大きなばらつきがありました。内的妥当性予測モデルの精度は有意であったものの中等度でした（Harrell’s C-statistic 0.655, 95%信頼区間, 0.627–0.682）。今後さらに確からしい予測モデルを構築するため、研究間のばらつきを減らす必要があると考えられます。
論文情報
＜Title＞
Individualized Prediction of Transition to Psychosis in 1,676 Individuals at Clinical High Risk: Development and Validation of a Multivariable Prediction Model Based on Individual Patient Data Meta-Analysis
DOI : 10.3389/fpsyt.2019.00345/full
＜Authors＞
Aaltsje Malda, Nynke Boonstra, Hans Barf, Steven de Jong, Andre Aleman, Jean Addington, Marita Pruessner, Dorien Nieman, Lieuwe de Haan, Anthony Morrison, Anita Riecher-Rössler, Erich Studerus, Stephan Ruhrmann, Frauke Schultze-Lutter, Suk Kyoon An, Shinsuke Koike, Kiyoto Kasai, Barnaby Nelson, Patrick McGorry, Stephen Wood, Ashleigh Lin, Alison Y. Yung, Magdalena Kotlicka-Antczak, Marco Armando, Stefano Vicari, Masahiro Katsura, Kazunori Matsumoto, Sarah Durston, Tim Ziermans, Lex Wunderink, Helga Ising, Mark van der Gaag, Paolo Fusar-Poli and Gerdina Hendrika Maria Pijnenborg
＜Journal＞
Frontiers in Psychiatry