基于外周血液分析物网络特征对临床高危人群向精神病性症状转化的预测作用

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目的

基于外周血液分析物网络特征,构建临床高危(CHR)人群向精神病性症状转化的预测模型。

方法

选取2021年5月至2022年5月温州医科大学附属康宁医院收治的50例首发精神分裂症(FES)患者作为观察组,同期50例临床高危(CHR)人群作为对照组。两组均留存外周血液标本并采用Luminex平台液相芯片多因子检测、Bioplex技术测定及机器学习技术将多类别血液标志物建立样本数据库。观察组症状严重程度采用阳性-阴性症状量表(PANSS)进行评估,对照组症状严重程度采用总体功能评定量表(GAF)和思维、言语和交流综合评定量表(TLC),两组患者认知功能均采用MATRICS认知成套测验(MCCB)评估。应用XGBoost算法进行建模,以"转化型0-不转化型1"作为目标变量,带入一般资料、临床评估量表数据、血样数据,应用5折交叉验证法获取重要变量(重要性得分>0分),综合其权重和阈值,对数据进行构建关联分析及决策树,构建基于外周血液标志物网络矩阵的高危个体转化预测模型。

结果

与对照组比较,观察组MCCB各项得分(处理速度、注意警觉、工作记忆、语言记忆、视觉记忆和推理能力)均更低(均P

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