Разработан алгоритм прогнозирования развития посттравматического стрессового расстройства

Просмотров: 219

Опубликовано 18.03.2015, 21:00 (мск) Клара Галиева в Новости, Психиатрия, Травматология

Очень плохая статьяПлохая статьяТак себе статьяХорошая статьяОтличная статья (Читатели ещё не оценили запись, станьте первым!)
Загрузка...
посттравматическое стрессовое расстройство

«Это исследование расширяет наши возможности для эффективного прогнозирования», — заявляет доктор Шалев.

Исследователи разработали метод, который сможет идентифицировать 800 различных способов, вызывающих посттравматическое стрессовое расстройство (ПТСР). Симптомы расстройства могут варьироваться по интенсивности с течением времени и длятся в течение нескольких месяцев и даже лет.

«Наше исследование показывает, что люди с высокой степенью риска после перенесенного травматического события могут быть обнаружены менее чем за две недели после того, как они попали в отделение неотложной помощи», — говорит автор исследования Арье Шалев (Arieh Shalev). «До сих пор мы не имели инструмента, который обеспечит индивидуальный подход в оценке риска».

Посттравматическое стрессовое расстройство вызывается воздействием травмирующих событий. Это может привести к постоянным воспоминаниям, ночным кошмарам и беспокойствам, и серьезно нарушает повседневную жизнь пациента.

Цель нового исследования состояла в том, чтобы найти способ, который можно использовать для построения алгоритма. Исследователи использовали данные 4743 участников, которые находились в отделении реанимации после травм.

При изучении данных, собранных в течение 10 дней после получения травмы, алгоритм показал, что можно точно предсказать, у каких людей будет развиваться стрессовое расстройство.

«Это исследование расширяет наши возможности для эффективного прогнозирования», — заявляет доктор Шалев.

Он утверждает, что необходимы дальнейшие тестирования для уточнения алгоритма, и необходимо использовать больше данных, для того чтобы обеспечить надежные прогнозы при любых обстоятельствах.

Подробнее в научной статье:

Karstoft, Karen-Inge; Galatzer-Levy, Isaac; Statnikov, Alexander; Li, Zhiguo; Shalev, Arieh et al. (2015) Bridging a translational gap: using machine learning to improve the prediction of PTSD // BMC Psychiatry — vol. 15 (1) — p. 30


Клара Галиева (3887 Статей)

Должность — Автор новостного блока.

Врач-невропатолог. г. Санкт-Петербург.