RU2657193C9 - Method for predicting the development of a chronic course of a depressive disorder - Google Patents
Method for predicting the development of a chronic course of a depressive disorder Download PDFInfo
- Publication number
- RU2657193C9 RU2657193C9 RU2017122900A RU2017122900A RU2657193C9 RU 2657193 C9 RU2657193 C9 RU 2657193C9 RU 2017122900 A RU2017122900 A RU 2017122900A RU 2017122900 A RU2017122900 A RU 2017122900A RU 2657193 C9 RU2657193 C9 RU 2657193C9
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- risk
- depressive disorder
- chronic course
- duration
- factors
- Prior art date
Links
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B10/00—Other methods or instruments for diagnosis, e.g. instruments for taking a cell sample, for biopsy, for vaccination diagnosis; Sex determination; Ovulation-period determination; Throat striking implements
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
Abstract
Description
Предлагаемое изобретение относится к области медицины, а именно к психиатрии.The present invention relates to medicine, namely to psychiatry.
Известно, что депрессии с хроническим течением характеризуются не только большой распространенностью, но и значительным уровнем коморбидных психических расстройств, высоким риском самоубийства, частыми госпитализациями, существенным снижением качества жизни и социального функционирования, высокими экономическими затратами и увеличением использования ресурсов здравоохранения.It is known that depressions with a chronic course are characterized not only by a high prevalence, but also by a significant level of comorbid mental disorders, a high suicide risk, frequent hospitalizations, a significant decrease in the quality of life and social functioning, high economic costs and an increase in the use of health care resources.
Известен способ прогнозирования терапевтически резистентных депрессий при эндогенных психических заболеваниях, включающий выявление выраженности депрессии по шкале Гамильтона, подсчет лейкоцитарной формулы клинического анализа крови, определение в цельной крови количественного содержания фосфатидилэтаноламинов, сфингомиелинов, фосфатидилхолинов и расчет показателя содержания этих фосфолипидов. Терапевтически резистентные депрессии у больных эндогенными психическими заболеваниями прогнозируют при показателе выраженности депрессивной симптоматики 20,9±2,2 балла, значении показателей фосфатидилэтаноламинов 30,2±1,3%, сфингомиелинов 28,6±2,4% и фосфатидилхолинов 28,1±1,9% и наличии моноцитоза и лимфоцитоза более 5% и 25% соответственно (Пат. 2298190 Российская Федерация, МПК: G01N 33/92, G01N 33/52 G01N 33/48. Способ прогнозирования терапевтически резистентных депрессий при эндогенных психических заболеваниях / Покровский Д.Г.; заявитель и патентообладатель ГОУ ВПО Тверская ГМА Росздрава. - №2005135544/15; заявл. 16.11.2005; опубл. 27.04.2007, бюл. №12).A known method for predicting therapeutically resistant depressions in endogenous mental illnesses, including detecting the severity of depression on a Hamilton scale, counting the leukocyte formula of a clinical blood test, determining the quantitative content of phosphatidylethanolamines, sphingomyelins, phosphatidylcholines in the whole blood and calculating the content of these phospholipids. Therapeutically resistant depressions in patients with endogenous mental diseases are predicted with a depressive symptomatology score of 20.9 ± 2.2 points, phosphatidylethanolamines 30.2 ± 1.3%, sphingomyelins 28.6 ± 2.4% and phosphatidylcholines 28.1 ± 1.9% and the presence of monocytosis and lymphocytosis of more than 5% and 25%, respectively (Pat. 2298190 Russian Federation, IPC: G01N 33/92, G01N 33/52 G01N 33/48. A method for predicting therapeutically resistant depression in endogenous mental diseases / Pokrovsky DG; applicant and patent holder DU VPO Tver State Medical Academy - №2005135544 / 15;. Appl 16.11.2005, published 27.04.2007, Bul №12)....
К недостаткам данного способа следует отнести то, что он предназначен для прогнозирования терапевтически резистентных депрессий при эндогенных психических заболеваниях без дифференциации на биполярное аффективное расстройство, рекуррентное депрессивное расстройство или приступообразную шизофрению с аффективными нарушениями, т.е. известный способ не позволит осуществить прогноз развития хронического течения депрессивного расстройства. Кроме того, для осуществления прогноза необходимо провести клинические и биохимические лабораторные исследования крови пациента.The disadvantages of this method include the fact that it is designed to predict therapeutically resistant depression in endogenous mental diseases without differentiation into bipolar affective disorder, recurrent depressive disorder or paroxysmal schizophrenia with affective disorders, i.e. the known method does not allow to make a forecast of the development of the chronic course of depressive disorder. In addition, for the prognosis, it is necessary to conduct clinical and biochemical laboratory tests of the patient’s blood.
Наиболее близким по технической сущности к предлагаемому является способ прогнозирования риска рекуррентности в течение депрессивных расстройств после проведения антидепрессивной терапии. Регистрируют показатель индивидуальной минуты в секундах. При уменьшении суммарного балла по шкале депрессии Бека на 30% и более, увеличении среднего значения балла теста осознавания времени на 14% и более, увеличении показателя индивидуальной минуты на 40% и более на 14 или 28 дни лечения по сравнению с этими данными до лечения определяют лечение как эффективное. Увеличение показателя индивидуальной минуты на 19% и менее на 28 день лечения по сравнению с этим показателем до лечения прогнозирует последующее рекуррентное течение депрессивного расстройства (Пат.2266048. Российская Федерация, МПК: A61B 5/16. Способ прогнозирования риска рекуррентности в течение депрессивных расстройств после проведения антидепрессивной терапии / Симуткин Г.Г., Головин О.Д.; заявитель и патентообладатель ГУ НИИ психического здоровья ТНЦ СО РАМН - №2004103706/14; заявл. 09.02.2004; опубл. 20.12.2005, бюл. №35).Closest to the technical nature of the proposed is a method for predicting the risk of recurrence during depressive disorders after antidepressant therapy. An individual minute in seconds is recorded. With a decrease in the total score on the Beck depression scale by 30% or more, an increase in the average value of the time awareness test score by 14% or more, an increase in individual minutes by 40% or more by 14 or 28 days of treatment compared to these data before treatment, determine treatment as effective. An increase in individual minutes by 19% or less on the 28th day of treatment compared with this indicator before treatment predicts a subsequent recurrent course of depressive disorder (Pat.2266048. Russian Federation, IPC: A61B 5/16. Method for predicting the risk of recurrence during depressive disorders after antidepressant therapy / Simutkin G.G., Golovin O.D .; applicant and patentee of the Research Institute of Mental Health Scientific Research Center of the Siberian Branch of the Russian Academy of Medical Sciences - No. 2004103706/14; claimed. 02/09/2004; publ. 12/20/2005, bull. No. 35).
К недостаткам известного способа, как и аналогичного, следует отнести то, что он не позволит осуществить прогноз развития хронического течения депрессивного расстройства, так как предназначен для прогнозирования только риска рекуррентности в течение депрессивных расстройств и только после проведения антидепрессивной терапии.The disadvantages of this method, as well as similar, should be attributed to the fact that it will not allow to predict the development of a chronic course of depressive disorder, as it is intended to predict only the risk of recurrence during depressive disorders and only after antidepressant therapy.
Также к недостаткам известного способа следует отнести и его трудоемкость, так как такие показатели, как тест осознавания времени (ТОВ) и регистрация показателя индивидуальной минуты в секундах, проводятся до лечения, на 14-й и 28-й дни лечения.The disadvantages of this method include its complexity, as indicators such as a time awareness test (TOV) and registration of an individual minute indicator in seconds are carried out before treatment, on the 14th and 28th days of treatment.
Кроме этого в известном способе в качестве прогностических признаков не учитывают такие важные факторы, как: наследственная отягощенность психическими заболеваниями, преморбидные личностные особенности, наличие экзогенной компрометации мозга и сопутствующей сосудистой патологии, неблагоприятный ранний детский опыт и пролонгированные психотравмирующие ситуации, длительность заболевания и периода допсихиатрического наблюдения, резистентность к ранее проводимой психофармакотерапии.In addition, in the known method, as prognostic signs, important factors such as hereditary burden of mental illness, premorbid personality traits, the presence of exogenous compromise of the brain and associated vascular pathology, unfavorable early childhood experience and prolonged psycho-traumatic situations, duration of the disease and the period of pre-psychiatric observation are not taken into account resistance to previously conducted psychopharmacotherapy.
Задачей заявляемого изобретения является разработка способа прогнозирования развития хронического течения депрессивного расстройства, основанного на оценке совокупности признаков, влияющих на риск его возникновения.The task of the invention is to develop a method for predicting the development of a chronic course of depressive disorder, based on an assessment of the totality of symptoms that affect the risk of its occurrence.
Технический результат заявляемого способа заключается в обеспечении индивидуального прогноза развития хронического течения депрессивного расстройства.The technical result of the proposed method is to provide an individual prognosis of the development of the chronic course of depressive disorder.
Технический результат заявляемого способа достигается тем, что определяют факторы риска из анамнеза жизни, болезни и клинико-динамических показателей.The technical result of the proposed method is achieved by determining risk factors from the anamnesis of life, illness and clinical and dynamic indicators.
Отличительными приемами заявляемого способа также является то, что из анамнеза жизни устанавливают следующие факторы риска: неблагоприятный ранний детский опыт (смерть родителя, воспитание в неблагополучной семье, физическое и сексуальное насилие), продолжение трудовой деятельности, вдовство, наследственную отягощенность психическими заболеваниями (расстройства настроения, шизофрения, алкоголизм, расстройства личности, суицид), экзогенную компрометацию головного мозга (перинатальная патология, тяжело протекающие инфекции детского возраста, перенесенные ЧМТ), сосудистую патологию головного мозга (дисциркуляторная энцефалопатия 2 стадии), гармоничные преморбидные личностные особенности, длительность периода допсихиатрического наблюдения в месяцах, длительность заболевания от манифеста в годах, пролонгированные психотравмирующие ситуации, постепенный (до нескольких месяцев) темп начала текущего депрессивного эпизода, резистентность к ранее проводимой адекватной психофармакотерапии.Distinctive techniques of the proposed method is also that the following risk factors are established from the life history: unfavorable early childhood experience (death of a parent, parenting in a dysfunctional family, physical and sexual abuse), continued work, widowhood, hereditary burden of mental illness (mood disorders, schizophrenia, alcoholism, personality disorders, suicide), exogenous compromise of the brain (perinatal pathology, severe infections in children age suffered by TBI), vascular pathology of the brain (stage 2 discirculatory encephalopathy), harmonious premorbid personality traits, the duration of the period of pre-psychiatric observation in months, the duration of the disease from manifest in years, prolonged traumatic situations, a gradual (up to several months) rate of onset of the current depressive episodes, resistance to previously conducted adequate psychopharmacotherapy.
Отличие способа заключается и в том, что установленным факторам риска присваивают градации (X1…12) и числовые значения, где:The difference of the method lies in the fact that the assigned risk factors are assigned gradations (X1 ... 12) and numerical values, where:
X1 - неблагоприятный ранний детский опыт (смерть родителя, воспитание в неблагополучной семье, физическое и сексуальное насилие): нет - 0, есть - 1;X1 - unfavorable early childhood experience (death of a parent, parenting in a dysfunctional family, physical and sexual abuse): no - 0, yes - 1;
Х2 - продолжение трудовой деятельности: нет - 0, есть - 1;X2 - continuation of labor activity: no - 0, there is - 1;
Х3 - вдовство: нет - 0, есть - 1;X3 - widowhood: no - 0, there is - 1;
Х4 - наследственная отягощенность психическими заболеваниями (расстройства настроения, шизофрения, алкоголизм, расстройства личности, суицид): нет - 0, есть - 1;X4 - hereditary burden of mental illness (mood disorders, schizophrenia, alcoholism, personality disorders, suicide): no - 0, there is 1;
Х5 - экзогенная компрометация головного мозга (перинатальная патология, тяжело протекающие инфекции детского возраста, перенесенные ЧМТ): нет - 0, есть - 1;X5 - exogenous compromise of the brain (perinatal pathology, severe infections of childhood, suffered a head injury): no - 0, yes - 1;
Х6 - сосудистая патология головного мозга (дисциркуляторная энцефалопатия 2 стадии): нет - 0, есть - 1;X6 - vascular pathology of the brain (discirculatory encephalopathy of 2 stages): no - 0, there is 1;
Х7 - гармоничные преморбидные личностные особенности: нет - 0, есть - 1;X7 - harmonious premorbid personal characteristics: no - 0, there is - 1;
Х8 - длительность периода допсихиатрического наблюдения в месяцах;X8 - the duration of the period of pre-psychiatric follow-up in months;
Х9 - длительность заболевания от манифеста в годах;X9 - the duration of the disease from the manifest in years;
X10 - пролонгированные психотравмирующие ситуации: нет - 0, есть - 1;X10 - prolonged traumatic situations: no - 0, there is - 1;
X11 - постепенный (до нескольких месяцев) темп начала текущего депрессивного эпизода: нет - 0, есть - 1;X11 - gradual (up to several months) rate of onset of the current depressive episode: no - 0, there is - 1;
Х12 - резистентность к ранее проводимой адекватной психофармакотерапии: нет - 0, есть - 1.X12 - resistance to previously conducted adequate psychopharmacotherapy: no - 0, there is - 1.
На основании дискриминантного анализа авторами предлагаемого способа определена прогностическая ценность факторов риска и выведены линейные дискриминантные уравнения:Based on a discriminant analysis, the authors of the proposed method determined the prognostic value of risk factors and derived linear discriminant equations:
F1=-2,769+0,238⋅X1-0,495⋅Х2+0,249⋅Х3+0,236⋅Х4+0,142⋅Х5+0,381⋅Х6-0,689⋅Х7+0,507⋅Х8-0,304⋅Х9+0,849⋅Х10+1,252⋅X11+0,703⋅Х12,F1 = -2.769 + 0.238⋅X1-0.495⋅X2 + 0.249⋅X3 + 0.236⋅X4 + 0.142⋅X5 + 0.381⋅X6-0.689⋅X7 + 0.507X8-0.304⋅X9 + 0.849⋅X10 + 1.252⋅X11 + 0.703 ⋅X12,
F2=-0,629-0,1⋅X1+0,209⋅Х2-0,105⋅Х3-0,1⋅Х4-0,06⋅Х5-0,161⋅Х6+0,291⋅Х7-0,214⋅Х8+0,128⋅Х9-0,358⋅Х10-0,529⋅X11-0,297⋅Х12,F2 = -0.629-0.1 X1 + 0.209 X2-0.105 X3-0.1 X4-0.06 X5-0.161 X6 + 0.291 X7-0.214 X8 + 0.128 X9-0.358 X10 -0.529⋅X11-0.297⋅X12,
где X1, 2…12 - стандартизированные величины градации факторов риска.where X1, 2 ... 12 - standardized gradation values of risk factors.
Величины градации факторов риска были стандартизированы по формуле:The gradation values of risk factors were standardized by the formula:
где i - от 1 до 12,where i is from 1 to 12,
Si - стандартное отклонение.Si is the standard deviation.
Установленные авторами предлагаемого способа средние значения и стандартные отклонения величин градаций выявленных факторов риска представлены в нижеприведенной таблице.The average values and standard deviations of the gradation values of the identified risk factors established by the authors of the proposed method are presented in the table below.
В дискриминантных уравнениях F1 и F2 суммируется константа дискриминантного уравнения и произведение величин градаций факторов риска в стандартизованном виде на их дискриминантные коэффициенты. В результате получаются две оценочные функции: F1 и F2.The discriminant equations F1 and F2 summarize the constant of the discriminant equation and the product of the gradation values of the risk factors in a standardized form by their discriminant coefficients. The result is two evaluation functions: F1 and F2.
Авторами предлагаемого способа установлено, что при абсолютной величине F1 большей абсолютной величины F2, прогнозируют высокий риск развития хронического течения депрессивного расстройства, а при F2 большей или равной F1 - низкий риск развития хронического течения депрессивного расстройства.The authors of the proposed method found that with an absolute value of F 1 greater than the absolute value of F 2 , a high risk of developing a chronic course of depressive disorder is predicted, and with F 2 greater than or equal to F 1 , a low risk of developing a chronic course of depressive disorder.
Проведенный сопоставительный анализ с прототипом показал, что предлагаемый способ отличается от известного вышеперечисленными приемами и, следовательно, соответствует критерию изобретения «новизна».A comparative analysis with the prototype showed that the proposed method differs from the known above methods and, therefore, meets the criteria of the invention of "novelty."
Из проведенного анализа патентной и специальной литературы авторами установлено, что предполагаемый способ имеет признаки, отличающие его не только от прототипа, но и других технических решений в данной и смежных областях медицины. В доступной литературе не выявлено способа прогнозирования развития хронического течения депрессивного расстройства по вышеприведенным факторам риска.From the analysis of patent and specialized literature, the authors found that the proposed method has features that distinguish it not only from the prototype, but also other technical solutions in this and related fields of medicine. In the available literature, no method has been identified for predicting the development of the chronic course of depressive disorder according to the above risk factors.
Клинические наблюдения авторов заявляемого способа свидетельствуют о том, что использование предлагаемого технического решения позволяет осуществить прогноз развития хронического течения депрессивного расстройства у конкретного больного. При этом точность прогноза развития хронического течения депрессивного расстройства составила 90,3% (данные анализа 310 пациентов). Это позволяет сделать вывод о соответствии технического решения критерию «изобретательский уровень».Clinical observations of the authors of the proposed method indicate that the use of the proposed technical solution allows us to predict the development of the chronic course of depressive disorder in a particular patient. Moreover, the accuracy of the forecast for the development of the chronic course of depressive disorder was 90.3% (analysis data of 310 patients). This allows us to conclude that the technical solution meets the criterion of "inventive step".
Способ прогнозирования развития хронического течения депрессивного расстройства, составляющий заявляемое изобретение, предназначен для использования в здравоохранении. Осуществление его возможностей подтверждено описанными в заявке приемами и средствами. Из изложенного следует, что заявляемое изобретение соответствует условию патентоспособности «промышленная применимость».A method for predicting the development of a chronic course of depressive disorder that makes up the claimed invention is intended for use in healthcare. The implementation of its capabilities is confirmed by the methods and means described in the application. From the above it follows that the claimed invention meets the condition of patentability "industrial applicability".
Предлагаемый способ осуществляют следующим образом.The proposed method is as follows.
Больному с депрессивным расстройством проводят общеклиническое обследование. На основании анамнестических, клинико-динамических и инструментальных данных присваивают соответствующие градации и числовые значения установленных факторов риска.A patient with depressive disorder undergoes a general clinical examination. Based on anamnestic, clinical-dynamic and instrumental data, appropriate gradations and numerical values of established risk factors are assigned.
Затем по формулам определяют величины прогностических коэффициентов F1 и F2, сравнивают их числовые характеристики, по которым и оценивают риск развития хронического течения депрессивного расстройства.Then, according to the formulas, the values of prognostic factors F 1 and F 2 are determined, their numerical characteristics are compared, by which the risk of developing a chronic course of depressive disorder is assessed.
Если абсолютная величина F1 больше или равна таковой F2, то обследуемому(ой) прогнозируют высокий риск развития хронического течения депрессивного расстройства, что позволяет обоснованно назначать более интенсивные терапевтические мероприятия и проводить коррекцию управляемых факторов риска. При значении F2 больше F1 прогнозируют низкий риск развития хронического течения депрессивного расстройства.If the absolute value of F 1 is greater than or equal to that of F 2 , then the subject (s) is predicted to have a high risk of developing a chronic course of depressive disorder, which makes it possible to reasonably prescribe more intensive therapeutic measures and to correct controlled risk factors. If F 2 is greater than F 1, a low risk of developing a chronic course of depressive disorder is predicted.
Предложенный способ прогнозирования развития хронического течения депрессивного расстройства поясняется примерами конкретного выполнения.The proposed method for predicting the development of the chronic course of depressive disorder is illustrated by examples of specific performance.
Пример 1. Больная Б., 45 лет. Диагноз: Рекуррентное депрессивное расстройство, текущий депрессивный эпизод с хроническим течением.Example 1. Patient B., 45 years old. Diagnosis: Recurrent depressive disorder, current depressive episode with a chronic course.
У данной больной были определены следующие показатели факторов риска: неблагоприятный ранний детский опыт (X1=1), продолжение трудовой деятельности (Х2=0); вдовство (Х3=1), наследственная отягощенность психическими заболеваниями (Х4=1), экзогенная компрометация головного мозга (Х5=1), сосудистая патология головного мозга (Х6=0), гармоничные преморбидные личностные особенности (Х7=0), длительность периода допсихиатрического наблюдения в месяцах (Х8=72); длительность заболевания от манифеста в годах (Х9=9); пролонгированные психотравмирующие ситуации (X10=1), постепенный темп начала текущего депрессивного эпизода (X11=0); резистентность к ранее проводимой адекватной психофармакотерапии (X12=1). В скобках представлены соответствующие величины градаций факторов риска.In this patient, the following indicators of risk factors were determined: adverse early childhood experience (X1 = 1), continued work (X2 = 0); widowhood (X3 = 1), hereditary burden of mental illness (X4 = 1), exogenous compromise of the brain (X5 = 1), vascular pathology of the brain (X6 = 0), harmonious premorbid personality traits (X7 = 0), duration of the pre-psychiatric period observations in months (X8 = 72); the duration of the disease from the manifest in years (X9 = 9); prolonged traumatic situations (X10 = 1), a gradual rate of onset of the current depressive episode (X11 = 0); resistance to previously conducted adequate psychopharmacotherapy (X12 = 1). In parentheses are the corresponding gradations of risk factors.
В дискриминантных уравнениях величины градации факторов риска приведены в стандартизированном виде:In the discriminant equations, the gradations of risk factors are given in a standardized form:
F1=-2,769+0,238⋅1,849-0,495⋅(-0,778)+0,249⋅(-0,368)+0,236⋅(-0,751)+0,142⋅1,327+0,381⋅(-0,345)-0,689⋅(-0,7)+0,507⋅0,062-0,304⋅1,261+0,849⋅0,918+1,252⋅1,2+0,703⋅2,199=1,798F1 = -2.769 + 0.238⋅1.849-0.495⋅ (-0.778) + 0.249⋅ (-0.368) + 0.236⋅ (-0.751) + 0.142⋅1.327 + 0.381⋅ (-0.345) -0.689⋅ (-0.7) + 0.507⋅0.062-0.304⋅1.261 + 0.849⋅0.918 + 1.252⋅1.2 + 0.703⋅2.199 = 1.798
F2=-0,629-0,1⋅1,849+0,209⋅(-0,778)-0,105⋅(-0,368)-0,1⋅(-0,751)-0,06⋅1,327-0,161⋅(-0,345)+0,291⋅(-0,7)-0,214⋅0,062+0,128⋅1,261-0,358⋅0,918-0,529⋅1,2-0,297⋅2,199=-2,557F2 = -0.629-0.1⋅1.849 + 0.209⋅ (-0.778) -0.105⋅ (-0.368) -0.1⋅ (-0.751) -0.06⋅1.327-0.161⋅ (-0.345) + 0.291⋅ ( -0.7) -0.214⋅0.062 + 0.128⋅1.261-0.358⋅0.918-0.529⋅1.2-0.297⋅2.199 = -2.557
Следовательно, F1 больше F2. У пациентки высокий риск возникновения хронического течения депрессивного расстройства. Длительность текущего депрессивного эпизода составила 27 месяцев, что соответствует критериям депрессивного эпизода с хроническим течением. Пациентка нуждается в интенсификации лечебно-реабилитационных мероприятий.Therefore, F 1 is greater than F 2 . The patient has a high risk of a chronic course of depressive disorder. The duration of the current depressive episode was 27 months, which meets the criteria for a depressive episode with a chronic course. The patient needs to intensify treatment and rehabilitation measures.
Пример 2. Больная Ч., 47 лет. Диагноз: Рекуррентное депрессивное расстройство, текущий депрессивный эпизод длительностью 6 месяцев.Example 2. Patient Ch., 47 years old. Diagnosis: Recurrent depressive disorder, current depressive episode lasting 6 months.
У данной больной были определены следующие показатели факторов риска: неблагоприятный ранний детский опыт (Х1=0), продолжение трудовой деятельности (Х2=0); вдовство (Х3=0), наследственная отягощенность психическими заболеваниями (Х4=0), экзогенная компрометация головного мозга (Х5=1), сосудистая патология головного мозга (Х6=0), гармоничные преморбидные личностные особенности (Х7=0), длительность периода допсихиатрического наблюдения в месяцах (Х8=10); длительность заболевания от манифеста в годах (Х9=3); пролонгированные психотравмирующие ситуации (X10=0), постепенный темп начала текущего депрессивного эпизода (X11=1); резистентность к ранее проводимой адекватной психофармакотерапии (X12=0). В скобках представлены соответствующие величины факторов риска.In this patient, the following indicators of risk factors were determined: unfavorable early childhood experience (X1 = 0), continued work (X2 = 0); widowhood (X3 = 0), hereditary burden of mental illness (X4 = 0), exogenous compromise of the brain (X5 = 1), vascular pathology of the brain (X6 = 0), harmonious premorbid personality traits (X7 = 0), duration of the pre-psychiatric period observations in months (X8 = 10); the duration of the disease from the manifest in years (X9 = 3); prolonged traumatic situations (X10 = 0), a gradual rate of onset of the current depressive episode (X11 = 1); resistance to previously conducted adequate psychopharmacotherapy (X12 = 0). In parentheses are the corresponding values of risk factors.
В дискриминантных уравнениях величины градации факторов риска приведены в стандартизированном виде.In the discriminant equations, the gradations of risk factors are given in a standardized form.
F1=-2,769+0,238-(-0,539)-0,495⋅(-0,777)+0,249⋅(-0,368)+0,236⋅(-0,751)+0,142⋅1,327+0,381⋅(-0,345)-0,689⋅(-0,699)+0,507⋅(-0,342)-0,304⋅(-0,594)+0,849⋅(-1,086)+1,252⋅1,199+0,703⋅(-0,454)=-1,976F1 = -2.769 + 0.238 - (- 0.539) -0.495⋅ (-0.777) + 0.249⋅ (-0.368) + 0.236⋅ (-0.751) + 0.142⋅1.327 + 0.381⋅ (-0.345) -0.689⋅ (-0.699) + 0.507⋅ (-0.342) -0.304⋅ (-0.594) + 0.849⋅ (-1.086) + 1.252⋅1.199 + 0.703⋅ (-0.454) = - 1.976
F2=-0,629-0,1⋅(-0,539)+0,209⋅(-0,777)-0,105⋅(-0,368)-0,1⋅(-0,751)-0,06⋅1,327-0,161⋅(-0,345)+0,291⋅(-0,699)-0,214⋅(-0,342)+0,128⋅(-0,594)-0,358⋅(-1,086)-0,529⋅1,199-0,297⋅(-0,454)=-0,964F2 = -0.629-0.1⋅ (-0.539) + 0.209⋅ (-0.777) -0.105⋅ (-0.368) -0.1⋅ (-0.751) -0.06⋅1.327-0.161⋅ (-0.345) + 0.291⋅ (-0.699) -0.214⋅ (-0.342) + 0.128⋅ (-0.594) -0.358⋅ (-1.086) -0.529⋅1.199-0.297⋅ (-0.454) = - 0.964
Следовательно, F2 больше F1. У больной низкий риск возникновения хронического течения депрессивного расстройства:Therefore, F 2 is greater than F 1 . The patient has a low risk of a chronic course of depressive disorder:
Длительность текущего депрессивного эпизода составила 6 месяцев. Пациентке назначена монотерапия антидепрессантом с редукцией депрессивной симптоматики через 8 недель терапии.The duration of the current depressive episode was 6 months. The patient was prescribed monotherapy with an antidepressant with a reduction in depressive symptoms after 8 weeks of therapy.
Клинические исследования заявляемого способа проведены на базе ОГКУЗ Иркутской областной клинической психиатрической больницы №1. С 2007 года было обследовано 310 человек. Основная группа состояла из 92 пациентов (84 женщины и 8 мужчин) с текущим хроническим (длительность более 2 лет) депрессивным эпизодом (ДЭ по МКБ-10) в рамках аффективного психоза и манифестом заболевания в возрасте 25-55 лет. Группу сравнения составили 218 пациентов (188 женщин и 30 мужчин) с рекуррентным депрессивным расстройством без затяжного и хронического течения со средней длительностью депрессивного эпизода 5,4±2,2 мес.Clinical studies of the proposed method were conducted on the basis of the OGKUZ Irkutsk Regional Clinical Psychiatric Hospital No. 1. Since 2007, 310 people have been examined. The main group consisted of 92 patients (84 women and 8 men) with a current chronic (duration of more than 2 years) depressive episode (DE according to ICD-10) as part of affective psychosis and a manifest manifestation of the disease at the age of 25-55 years. The comparison group consisted of 218 patients (188 women and 30 men) with recurrent depressive disorder without a protracted and chronic course with an average duration of a depressive episode of 5.4 ± 2.2 months.
Для проведения дискриминантного анализа в обучающую выборку были включены 23 больных. Точность прогноза составила 87,0% (данные о 23 пациентах).To conduct discriminant analysis, 23 patients were included in the training set. The forecast accuracy was 87.0% (data on 23 patients).
Таким образом, применение предлагаемого способа прогнозирования депрессивного расстройства с хроническим течением, позволит повысить эффективность и целенаправленность профилактических и лечебных мероприятий, коррекцию «управляемых» факторов в группе пациентов с высоким риском хронического течения депрессивного расстройства.Thus, the application of the proposed method for predicting a depressive disorder with a chronic course will increase the effectiveness and focus of preventive and therapeutic measures, the correction of “controlled” factors in a group of patients with a high risk of a chronic course of depressive disorder.
Claims (17)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2017122900A RU2657193C9 (en) | 2017-06-28 | 2017-06-28 | Method for predicting the development of a chronic course of a depressive disorder |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2017122900A RU2657193C9 (en) | 2017-06-28 | 2017-06-28 | Method for predicting the development of a chronic course of a depressive disorder |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2657193C1 RU2657193C1 (en) | 2018-06-08 |
| RU2657193C9 true RU2657193C9 (en) | 2018-08-03 |
Family
ID=62559899
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2017122900A RU2657193C9 (en) | 2017-06-28 | 2017-06-28 | Method for predicting the development of a chronic course of a depressive disorder |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2657193C9 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2767699C1 (en) * | 2021-09-02 | 2022-03-18 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук» (Томский НИМЦ) | Method for prediction of comorbid course of affective disorders and alcoholism based on determination of blood serum proteins |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2726470C1 (en) * | 2019-12-25 | 2020-07-14 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук" (Томский НИМЦ) | Method for assessing the risk of suicidal behavior of patients with bipolar affective disorder |
| CN111297381B (en) * | 2020-02-12 | 2023-02-07 | 中国人民解放军总医院第八医学中心 | Psychological detection method based on military training injury |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2003109661A (en) * | 2003-04-04 | 2004-10-10 | Государственное учреждение Научно-исследовательский институт психического здоровья Томского научного центра СО РАМН | METHOD FOR FORECASTING DEPRESSION REACTIONS |
| RU2266048C2 (en) * | 2004-02-09 | 2005-12-20 | Государственное учреждение научно-исследовательский институт психического здоровья Томского научного центра Сибирского отделения Российской академии медицинских наук | Method for predicting recurrent risk in clinical course of depressive disorders after carrying out antidepressant therapy |
| RU2338194C2 (en) * | 2006-12-04 | 2008-11-10 | Людмила Ивановна Кательницкая | Method of worried depressions prediction in patients suffering from cardium infarction |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2239190C1 (en) * | 2003-04-04 | 2004-10-27 | Государственное учреждение Научно-исследовательский институт психического здоровья Томского научного центра СО РАМН | Method for predicting the flow of depressive reactions |
-
2017
- 2017-06-28 RU RU2017122900A patent/RU2657193C9/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2003109661A (en) * | 2003-04-04 | 2004-10-10 | Государственное учреждение Научно-исследовательский институт психического здоровья Томского научного центра СО РАМН | METHOD FOR FORECASTING DEPRESSION REACTIONS |
| RU2266048C2 (en) * | 2004-02-09 | 2005-12-20 | Государственное учреждение научно-исследовательский институт психического здоровья Томского научного центра Сибирского отделения Российской академии медицинских наук | Method for predicting recurrent risk in clinical course of depressive disorders after carrying out antidepressant therapy |
| RU2338194C2 (en) * | 2006-12-04 | 2008-11-10 | Людмила Ивановна Кательницкая | Method of worried depressions prediction in patients suffering from cardium infarction |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| FRASURE-SMITH N. et al. Depression and health-care costs during the first year following myocardial infarction. J Psychosom Res. 2000 Apr-May; 48(4-5): 471-8 (), найдено из базы данных PubMed. * |
| БАКЛАНОВ В. В. и др. Методические рекомендации. Диагностика и лечение депрессии в учреждениях здравоохранения, оказывающих первичную медико-санитарную помощь населению. Сыктывкар, 2011, с. 9-11. * |
| БАКЛАНОВ В. В. и др. Методические рекомендации. Диагностика и лечение депрессии в учреждениях здравоохранения, оказывающих первичную медико-санитарную помощь населению. Сыктывкар, 2011, с. 9-11. FRASURE-SMITH N. et al. Depression and health-care costs during the first year following myocardial infarction. J Psychosom Res. 2000 Apr-May; 48(4-5): 471-8 (реферат), найдено из базы данных PubMed. * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2767699C1 (en) * | 2021-09-02 | 2022-03-18 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук» (Томский НИМЦ) | Method for prediction of comorbid course of affective disorders and alcoholism based on determination of blood serum proteins |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2657193C1 (en) | 2018-06-08 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Miglis et al. | Biomarkers of conversion to α-synucleinopathy in isolated rapid-eye-movement sleep behaviour disorder | |
| RU2657193C9 (en) | Method for predicting the development of a chronic course of a depressive disorder | |
| Ruge et al. | Health-related quality of life and cognitive functioning in adult patients with supratentorial WHO grade II glioma: status prior to therapy | |
| Saad et al. | Venous glucose, serum lactate and base deficit as biochemical predictors of mortality in patients with polytrauma | |
| Klein et al. | Rehabilitation outcome of patients with severe and prolonged disorders of consciousness after aneurysmal subarachnoid hemorrhage (aSAH) | |
| RU2504782C1 (en) | Method for prediction of risk of early development of atherosclerosis in patients with chronic prostatitis | |
| Wiener et al. | Reduced serum levels of neuron specific enolase (NSE) in drug-naive subjects with major depression and bipolar disorder | |
| Mathuramon et al. | Correlation of internal organ weight with body weight and length in normal Thai adults | |
| Jiang et al. | Responses of mental stress–induced myocardial ischemia to escitalopram treatment: background, design, and method for the Responses of Mental Stress Induced Myocardial Ischemia to Escitalopram Treatment trial | |
| Shaaban et al. | Physical activity and cerebral small vein integrity in older adults | |
| Jin et al. | Identification of sepsis-associated encephalopathy risk factors in elderly patients: a retrospective observational cohort study | |
| Kakkad et al. | A Study to Find Out Strongest Predictive Factor for Functional Outcome After Stroke: An Exploratory Study. | |
| RU2332170C1 (en) | Method of forecasting occasional ischemic stroke development | |
| RU2528901C1 (en) | Method for selecting adolescents to risk group of developing arterial hypertension | |
| RU2703424C1 (en) | Method for prediction of metabolic syndrome development in schizophrenic patients receiving antipsychotic therapy | |
| Makino et al. | Light intensity physical activity is beneficially associated with brain volume in older adults with high cardiovascular risk | |
| Maruf et al. | Positive impacts of leisure-time physical activity on cardiorespiratory fitness, co-morbidity level, cardiovascular health and quality of life among midlife adults: a cross-sectional study of a Nigerian population | |
| Galkin et al. | Electroencephalogram Coherence and Peripheral Markers of Nervous Tissue Damage in Depressive Disorders | |
| Min et al. | Jaewon Kim1, Hayeon Lee2, Jinseok Lee2, Sang Youl Rhee1, Jae Il Shin3, Seung Won Lee4, Wonyoung Cho1 | |
| Gümüşer et al. | Comparison of temperamental features, anxiety, and depression levels between non-cardiac angina and acute coronary syndrome | |
| RU2587036C1 (en) | Method for diagnosis of vegetative dystonia syndrome on hypotonic type | |
| Galimberti et al. | Progress in multiple sclerosis research in the last year | |
| Michalczyk et al. | A pilot study of the associations between inflammatory markers and the presence of „deficit syndrome” in schizophrenia patients | |
| RU2535447C2 (en) | Method for prediction of stage of multiple sclerosis taking into account biochemical status values | |
| Böttcher et al. | General and Disease-Specific Health Indicator Changes Associated with Inpatient Rehabilitation |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| TK4A | Correction to the publication in the bulletin (patent) |
Free format text: CORRECTION TO CHAPTER -FG4A- IN JOURNAL 16-2018 FOR INID CODE(S) (72) |
|
| TH4A | Reissue of patent specification | ||
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20190629 |