Autor:innen:
Marlene Rosen, Köln (Germany)
Nathalie Kaiser, Köln (Germany)
Theresa Lichtenstein, Köln (Germany)
Mauro Seves, Köln (Germany)
Tanja Pilgram, Köln (Germany)
Linda T. Betz, Köln (Germany)
Frauke Schultze-Lutter, Düsseldorf (Germany)
Stefan Borgwardt, Basel (Switzerland)
Paolo Brambilla, Mailand (Italy)
Eva Meisenzahl-Lechner, Düsseldorf (Germany)
Christos Pantelis, Melbourne (Australia)
Stephan Ruhrmann, Köln (Germany)
Raimo Salokangas, Turku (Finland)
Rachel Upthegrove, Birmingham (United Kingdom)
Stephen Wood, Birmingham (United Kingdom)
Joseph Kambeitz, Köln (Germany)
Nikolaos Koutsouleris, München (Germany)
Marlene Rosen, Köln (Germany)
Mit Psychosen verbundene Einschränkungen im psychosozialen Funktionsniveau stellen sowohl für das Individuum als auch für das Gesundheitssystem eine erhebliche Belastung dar. Auch bei Patienten mit einem klinisch erhöhten Psychoserisiko (CHR) konnte ein erniedrigtes Funktionslevel festgestellt werden, welches oft unabhängig vom Verlauf der Risikosymptomatik fortbesteht. Ziel der vorliegenden Studie war es, zeit- und kosteneffiziente klinische Modelle zur individuellen Prädiktion sozialen und Rollenfunktionsniveaus zu entwickeln und in einer unabhängigen Stichprobe zu testen.
Im Rahmen der PRONIA Studie (Personalized Prognostic Tools for Early Psychosis Management) wurden 114 CHR-Patienten untersucht. Die Methode der multivariaten Mustererkennung ermöglichte, dass erstmals aus einer Vielzahl klinischer, umweltbezogener, soziodemographischer sowie persönlichkeitsbezogener potentieller Prädiktoren die prädiktivsten Variablen identifiziert werden konnten.
Auf Basis der 5 bis 20 identifizierten prädiktivsten Faktoren für soziales und Rollenfunktionsniveau konnten Modelle erstellt werden, die im Trainingsdatenset eine Balanced Accuracy (BAC) von 77 bzw. 73 für soziales bzw. Rollenfunktionsniveau erreichten. In einem unabhängigen Testsample zeigten diese Modelle eine BAC von bis zu 69 für die Prädiktion von sozialem Funktionsniveau sowie eine BAC von bis zu 67 für die Prädiktion von Rollenfunktionsniveau.
Insbesondere die Prädiktion des multi-faktoriell determinierten Konstrukt des Rollenfunktionsniveaus konnte durch den Einbezug der Vielzahl potentieller Prädiktoren im Vergleich zu anderen Studien profitieren. Zudem wurden erstmals klinische Funktionsprädiktionsmodelle in einem unabhängigem Testsample validiert. Ein Fokus auf die prädiktivsten Variablen ermöglicht ein besseres Verständnis zugrunde liegender Mechanismen und verbundener Interventionsmöglichkeiten sowie einen effizienteren Diagnostikprozess.