Новият подход може да подобри прогнозирането на риска от самоубийство за млади хора

Въпреки че самоубийството е втората водеща причина за смърт в САЩ сред тези на възраст от 15 до 34 години, способността за прогнозиране на суицидно поведение все още е малко по-добра от случайността. Изследователи от Медицинския факултет на Университета в Питсбърг вярват, че новият метод може по-добре да открие тези с висок риск чрез проследяване на колебанията и тежестта на симптомите на депресия.

Изследователите смятат, че новата стратегия е много по-добра при прогнозирането на риск от суицидно поведение при млади възрастни в риск, отколкото при използването само на психиатрични диагнози.

Техните констатации, които включват описанието на нов рейтинг за риск от прогнози, се появяват в Психиатрия JAMA. Изследователите вярват, че новият инструмент ще помогне на клиницистите по-добре да идентифицират пациентите с риск от суицидно поведение и ще улесни по-ранна намеса от сегашния стандарт.

„Прогнозирането на суицидно поведение е една от най-предизвикателните задачи в психиатрията, но за резултат, който е толкова животозастрашаващ, определено не е приемливо, че се справяме само малко по-добре от шанса“, каза старшият автор Надин Мелхем, д-р. Д., доцент по психиатрия в Медицинския факултет на Пит.

Лекарите разчитат силно на психиатрични диагнози, когато оценяват риска от самоубийство, но въпреки че са доста полезни, диагнозите сами по себе си не вършат чудесна работа, защото са етикети, които често не се променят.

Вместо това Мелхем искаше да разработи предсказващ модел, който да идентифицира симптоми, които могат да се променят с течение на времето, тъй като такъв модел, предполага тя, би бил по-точен при сигнализиране за вероятността от суицидно поведение при млади възрастни в риск.

В проучването Мелхем, заедно с колегата на Пит Дейвид Брент, доктор по медицина, и Джон Ман, доктор по медицина, професор по психиатрия в Колумбийския университет, проследяват 663 млади възрастни, които са изложени на висок риск от суицидно поведение, тъй като родителите им са диагностицирани с разстройства на настроението.

В продължение на 12 години родителите и техните деца периодично се оценяват чрез стандартни оценки за психиатрични диагнози и симптоми на депресия, безнадеждност, раздразнителност, импулсивност, агресивност и импулсивна агресия.

След анализ на данните за всички тези симптоми, изследователите установиха, че наличието на тежки депресивни симптоми и голяма вариабилност на тези симптоми с течение на времето е най-точният предиктор за суицидно поведение. Тежестта и вариабилността на импулсивността и агресивността с течение на времето не допринасят за модела за прогнозиране.

Изследователският екип комбинира тази мярка за вариабилност в симптомите на депресия, заедно с други важни фактори като по-млада възраст, разстройства на настроението, малтретиране в детска възраст и лична и родителска история на опити за самоубийство за разработване на оценка за риск от прогнозиране.

Те стигнаха до заключението, че резултат от 3 или повече от тези рискови фактори показва по-висок риск от суицидно поведение. Използвайки този праг в изследваната популация, те откриха, че прогностичният тест е 87% чувствителен, много по-добър от наличните в момента модели.

Моделът трябва да бъде тестван независимо и да бъде възпроизведен в различни популации и ще са необходими бъдещи изследвания, които да включват обективни биологични маркери, за да направят оценката на риска за прогнозиране по-точна, каза Мелхем.

"Нашите открития показват, че когато лекуват пациенти, клиницистите трябва да обърнат особено внимание на тежестта на настоящите и минали депресивни симптоми и да се опитат да намалят тежестта и колебанията си, за да намалят риска от самоубийство", каза тя.

„Оценката на риска за прогнозиране е ценно допълнение към инструментариума на лекаря, който помага да се предскаже рискът от самоубийство при лица с висок риск и може да се направи с малко разходи, тъй като необходимата информация вече се събира като част от стандартните оценки.“

Източник: Университет в Питсбург / EurekAlert