Analitički model može bolje predvidjeti tko će razviti PTSP
Novo razvijeni analitički model može sa značajnom točnošću predvidjeti koje će žrtve traume najvjerojatnije razviti kronični posttraumatski stresni poremećaj (PTSP).
Nalazi su objavljeni u časopisu Svjetska psihijatrija.
Budući da je kronični PTSP toliko težak za liječenje, znajući ubrzo nakon izlaganja traumi koliko je vjerojatno da će preživjeli razviti poremećaj, kliničari mogu znati hoće li započeti ranu terapiju - čak i na hitnoj, gdje se većina žrtava traume prvi put vidi.
Međunarodni istraživački tim predvođen psihijatrima na Medicinskom fakultetu Sveučilišta New York (NYU) analizirao je medicinsku evidenciju gotovo 2500 pacijenata u 10 longitudinalnih studija preživjelih civilne traume liječenih na hitnim odjelima u Sjedinjenim Državama, Australiji, Japanu, Nizozemskoj, Švicarskoj i Izrael.
Sudionici studije, koji su svi doživjeli traume u rasponu od prometnih nesreća i nesreća na radnom mjestu do napada i terorističkih napada, isprva su procijenjeni pomoću ljestvice za DSM-IV (CAPS) koju kontrolira kliničar, koja se smatra "zlatnim standardom" za procjenu PTSP-a.
Svi su ispitanici imali CAPS intervju u roku od 60 dana od njihovog traumatičnog događaja, a sljedeći razgovor četiri do 15 mjeseci kasnije.
Istraživači su uzeli ove CAPS rezultate i dalje ih analizirali koristeći Brier Score, mjerenje razvijeno 1950-ih, kao i druge metode provjere valjanosti za procjenu rizika svakog pojedinca od razvoja PTSP-a devet do 15 mjeseci kasnije.
Znanstvenici su otkrili da bi ovaj pristup zaista mogao s velikom pouzdanošću predvidjeti kronični PTSP i sa sličnom točnošću izračunati dodatni rizik vezan uz druge čimbenike poput spola, nižeg obrazovanja ili životnog iskustva međuljudskih trauma.
Posebno je istraživački tim otkrio da je prevalencija PTSP-a nakon praćenja u prosjeku iznosila 11,8 posto kod osoba izloženih traumatičnom događaju: 9,2 posto kod muškaraca i 16,4 posto kod žena.
Također su otkrili da žene s nižim obrazovanjem i prethodnim izlaganjem međuljudskim traumama, poput zlostavljanja djece ili seksualnog napada, imaju mnogo veći rizik od kroničnog PTSP-a.
Ostali ranije poznati čimbenici rizika kao što su dob, bračno stanje i vrsta traume nisu povećali rizik osobe za razvoj PTSP-a.
Istraživači kažu da bi pacijenti s višim početnim CAPS rezultatima mogli zahtijevati raniju intervenciju, dok bi niži rezultati mogli opravdati pristup „budnog čekanja“ s dodatnim naknadnim procjenama.
"Prelazimo s gotovo nemogućeg zadatka pokušaja predviđanja tko će razviti PTSP na preciznije utvrđivanje rezultata rizika za svakog pojedinca koji je bio izložen traumatičnom događaju", rekla je dr. Med. Arieh Y. Shalev, profesor psihijatrije Barbara Wilson na Medicinskom fakultetu u New Yorku i vodeći autor izvještaja. ”
Znanje da osoba ima povećani rizik od PTSP-a pomoći će mu brže ublažavanje i s manje rezidualnih posljedica. "
„Rani simptomi, za koje se prije znalo da globalno predviđaju rizik od PTSP-a među preživjelima traume (npr. 11 posto u prometnim nesrećama ili 38 posto nakon terora u našem prethodnom radu), nisu nam mogli reći tko je u skupini bio posebno visok rizik. Sada možemo precizno predvidjeti rizik svakog pojedinca, prelazeći tako na procjenu PTSP-a na personaliziraniju i individualiziraniju procjenu rizika. "
Na primjer, novi model analize može pomoći utvrditi da će određeni pacijent vjerojatno ostati s kroničnim PTSP-om ako se ne liječi, dok drugi iz iste ispitivane skupine može imati samo 2 posto rizika. "To je neposredniji poziv na akciju koji prethodne procjene skupine nisu mogle pružiti", kaže Shalev.
Istraživači kažu da se novi model procjene PTSP-a pridružuje velikoj obitelji internetskih alata koji se koriste u drugim kliničkim područjima, poput bolesti srca i raka, kako bi se na temelju trenutnih podataka (npr. Kolesterola, težine) odredila vjerojatnost razvoja bolesti ili recidiva. i povijest pušenja kod srčanih udara).
U Sjedinjenim Državama 70 posto odraslih doživjelo je neku vrstu traume, a preko 10 posto će razviti PTSP.
Objavljena studija uključuje mrežni alat koji kliničarima omogućuje neposredan pristup modelu procjene rizika.
Izvor: NYU Langone Health / Medicinski fakultet NYU
