一种酒精使用障碍临床预后不良预测模型及其构建方法技术

本发明专利技术公开了一种酒精使用障碍临床预后不良预测模型及其构建方法。本发明专利技术主要是根据心理评估指标、电生理标志物的预测价值来建立酒精使用障碍临床预后不良预测模型。采用本发明专利技术构建的酒精使用障碍临床预后不良预测模型可达到早期筛选预后不良患者的临床目标，用于判断酒精使用障碍的临床预后，使早期预测预后并早期及时干预、改善预后成为可能，具有重要的临床意义。的临床意义。

【技术实现步骤摘要】
一种酒精使用障碍临床预后不良预测模型及其构建方法


[0001]本专利技术属于医学
，具体涉及一种酒精使用障碍临床预后不良预测模型及其构建方法。

技术介绍

[0002]酒精使用障碍是目前严重的精神障碍之一，也是严重的公共卫生问题。据2019年的流行病学调查显示，我国酒精使用障碍的终身患病率为4.4％，已成为我国最普遍的物质滥用。
[0003]目前对于酒精使用障碍的治疗手段不多，治疗效果欠佳，对其临床预后的评估更缺乏相应的方法和标准，因此也影响了对该病临床治疗效果的客观评价。
[0004]在临床研究中，已经发现该病患者除了有酒精使用的异常行为外，还存在一定的认知功能缺陷、电生理指标的异常、负面情绪问题等，因此，研究进一步提出，可以使用部分电生理指标如P300的异常等作为评估酒精使用障碍的潜在内源性指标，甚至是疾病复发的生物学标记。然而，至今还没有深入研究来探讨具体的临床预后评估方法，更缺乏相应的指标体系来系统评价酒精使用障碍的临床预后。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是为了克服现有技术中的缺陷，提供一种酒精使用障碍临床预后不良预测模型及其构建方法。
[0006]本专利技术的第一个目的是提供一种酒精使用障碍临床预后不良预测模型，所述的预测模型方程为：预测因子总分＝第一预测因子分+第二预测因子分，其中，第一预测因子分＝治疗后事件相关电位P300在Pz点的波幅
×
88.9/550nV，第二预测因子分＝治疗前与治疗后的PSQI得分减分率
×/>85.3/35.71％。
[0007]本专利技术的第二个目的是提供一种酒精使用障碍临床预后不良预测模型的构建方法，包括以下步骤：
[0008](1)收集酒精使用障碍患者治疗前后的个体因素数据、心理因素数据和认知功能因素数据，个体因素数据包括日饮酒剂量，心理因素数据包括AUDIT得分、PHQ
‑
9得分、GAD
‑
7得分和PSQI得分，认知功能因素数据包括DSST得分和事件相关电位P300在Fz、Cz和Pz点的潜伏期、波幅；
[0009](2)以治疗前与治疗后的AUDIT得分减分率≥20％将患者分为2组：治疗前与治疗后的AUDIT得分减分率≥20％的患者为临床症状持续稳定好转组，治疗前与治疗后的AUDIT得分减分率<20％的患者为临床预后不良组；
[0010](3)对临床症状持续稳定好转组和临床预后不良组的治疗后各因素数据、治疗前与治疗后各因素数据差值、治疗前与治疗后各因素数据减分率进行组间配对T检验、Wilcoxon秩和检验统计学分析，筛选出与酒精使用障碍临床预后不良显著相关的评价指标，采用多元Logistic回归分析，建立Logistic回归模型，根据显著性大小，确定酒精使用
障碍临床预后不良显著相关的标志物，所述的标志物为治疗后事件相关电位P300在Pz点的波幅、治疗前与治疗后的PSQI得分减分率；根据标志物的预测价值建立酒精使用障碍临床预后不良预测模型。
[0011]优选，所述的酒精使用障碍临床预后不良预测模型的方程为：预测因子总分＝第一预测因子分+第二预测因子分，其中，第一预测因子分＝治疗后事件相关电位P300在Pz点的波幅
×
88.9/550nV，第二预测因子分＝治疗前与治疗后的PSQI得分减分率
×
85.3/35.71％。
[0012]优选，所述的酒精使用障碍临床预后不良预测模型的判别方法：若预测因子总分为0分，对应酒精使用障碍患者经过治疗后临床预后不良发生的概率为100％，若预测因子总分为174.2分，对应酒精使用障碍患者经过治疗后临床预后不良发生的概率为0％，若预测因子总分>174.2分，对应酒精使用障碍患者经过治疗后临床预后良好。
[0013]本专利技术主要是根据心理评估指标、电生理标志物的预测价值来建立酒精使用障碍临床预后不良预测模型。采用本专利技术构建的酒精使用障碍临床预后不良预测模型可达到早期筛选预后不良患者的临床目标，用于判断酒精使用障碍的临床预后，使早期预测预后并早期及时干预、改善预后成为可能，具有重要的临床意义。
具体实施方式
[0014]为更好的说明本专利技术的目的、技术方案和优点，下面结合具体实施例对本专利技术作进一步说明，而不是对本专利技术的限制。
[0015]实施例1
[0016]酒精使用障碍临床预后不良预测模型的构建方法，包括以下步骤：
[0017](1)入组148例酒精使用障碍患者和96例正常对照人群，收集个体因素数据包括性别、年龄、受教育水平、日饮酒剂量、饮酒时限，以受试者AUDIT(酒精使用障碍筛查量表)得分、PHQ
‑
9(患者健康问卷)得分、GAD
‑
7(广泛性焦虑量表)得分、PSQI(匹茨堡睡眠质量指数量表)得分分别作为酒精使用严重程度、抑郁、焦虑、睡眠症状的心理因素数据，以受试者DSST(数字符号替换测试)得分、事件相关电位P300在Fz、Cz和Pz点的潜伏期、波幅资料作为认知功能因素数据。
[0018]148例酒精使用障碍患者给予8周药物治疗，并以治疗前与治疗后的AUDIT得分减分率≥20％将患者分为2组：治疗前与治疗后的AUDIT得分减分率≥20％者为临床症状持续稳定好转组(34例)，治疗前与治疗后的AUDIT得分减分率<20％者为临床预后不良组(114例)。比较治疗前正常对照、临床症状持续稳定好转、临床预后不良组之间的上述因素数据(见表1)。表2为治疗后临床症状持续稳定好转、临床预后不良组的各因素数据。治疗前与治疗后的AUDIT得分减分率＝(治疗前AUDIT得分
–
治疗后AUDIT得分)/治疗前AUDIT得分
×
100％。
[0019]表1治疗前正常对照、临床预后不良组、临床症状持续稳定好转组的各因素数据
[0020][0021]表2治疗后临床预后不良组、临床症状持续稳定好转组的各因素数据
[0022][0023](2)对上述两组酒精使用障碍患者(临床症状持续稳定好转组、临床预后不良组)在经过8周治疗后各因素数据、治疗前与治疗后各因素数据差值、治疗前与治疗后各因素数据减分率进行配对T检验、Wilcoxon秩和检验统计学分析，筛选出与酒精使用障碍临床预后不良显著相关的评价指标(差异显著)，所述的评价指标包括治疗后的日饮酒剂量(g/day)、治疗前与治疗后的AUDIT得分减分率、PHQ
‑
9得分减分率、GAD
‑
7得分减分率、PSQI得分减分率、DSST得分减分率、治疗后事件相关电位P300在Fz、Cz和Pz点的潜伏期、波幅(见表3)。
[0024]表3与酒精使用障碍临床预后不良显著相关的评价指标
[0025][0026][0027]注：治疗前与治疗后因素数据减分率＝(治疗前因素数据
–
治疗后因素数据)/治疗前因素数据
×<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种酒精使用障碍临床预后不良预测模型，其特征在于，所述的预测模型方程为：预测因子总分＝第一预测因子分+第二预测因子分，其中，第一预测因子分＝治疗后事件相关电位P300在Pz点的波幅
×
88.9/550nV，第二预测因子分＝治疗前与治疗后的PSQI得分减分率
×
85.3/35.71％。2.一种酒精使用障碍临床预后不良预测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)收集酒精使用障碍患者治疗前后的个体因素数据、心理因素数据和认知功能因素数据，个体因素数据包括日饮酒剂量，心理因素数据包括AUDIT得分、PHQ
‑
9得分、GAD
‑
7得分和PSQI得分，认知功能因素数据包括DSST得分和事件相关电位P300在Fz、Cz和Pz点的潜伏期、波幅；(2)以治疗前与治疗后的AUDIT得分减分率≥20％将患者分为2组：治疗前与治疗后的AUDIT得分减分率≥20％的患者为临床症状持续稳定好转组，治疗前与治疗后的AUDIT得分减分率&lt;20％的患者为临床预后不良组；(3)对临床症状持续稳定好转组和临床预后不良组的治疗后各因素数据、治疗前与治疗后各因素数据差值、治疗前与治疗后各因素数据减分率进行组间配对T检验、Wilcoxon秩和...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨建中，彭英，元静，王新，孟骏宇，曾婷婷，曾晓舟，冯祖幸，金于雄，范昕昕，王鸿轩，
申请(专利权)人：昆明医科大学第二附属医院，
类型：发明
国别省市：