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FI
8.45
2016 Schizophrenia Bulletin
Mejorando la precisión pronóstica en sujetos con alto riesgo clínico de psicosis: revisión sistemática de modelos predictivos y simulación meta-analítica de pruebas secuenciales
Schmidt A, Cappucciati M, Radua J, Rutigliano G, Rocchetti M, Dell'Osso L, Politi P, Borgwardt S, Reilly T, Valmaggia L, McGuire P, Fusar-Poli P

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Abstract

Discriminar los sujetos con alto riesgo clínico (CHR) de psicosis que van a desarrollar psicosis de los que no es un requisito previo para tratamientos preventivos. Sin embargo, todavía no es posible hacer cualquier predicción personalizada de inicio de la psicosis basándose únicamente en la evaluación inicial clínica inicial. A continuación, presentamos en primer lugar una revisión sistemática de los parámetros de precisión de pronóstico de los estudios de modelos predictivos utilizando clínica, biológica, neurocognitivo, del medio ambiente, y combinaciones de predictores. En un segundo paso, hemos realizado simulaciones estadísticas para probar diferentes estrategias de ensayo de 3 etapas secuenciales probabilísticos destinados a mejorar la precisión pronóstica en la parte superior de la evaluación de referencia clínica. La revisión sistemática reveló que el mejor modelo predictivo del medio ambiente se obtuvo un modesto valor predictivo positivo (VPP) (63%). Por el contrario, los mejores modelos predictivos en otros dominios (clínicos, biológicos, neurocognitivos y modelos combinados) dio PPVs de por encima de 82%. Usando sólo los datos de modelos validados, las simulaciones de 3 etapas mostraron que la más alta PPV se logró mediante el uso de una forma secuencial (clínica + electroencefalografía) en combinación, formación de imágenes por resonancia magnética después estructural y a continuación un modelo de marcadores de la sangre. En concreto, PPV se estimó en 98% (número necesario a tratar, NNT = 2) para una persona con 3 pruebas positivas secuenciales, 71% -82% (NNT = 3) con 2 pruebas positivas, 12% -21% (NNT = 11-18) con 1 positivo de la prueba, y el 1% (NNT = 219) para una persona sin pruebas positivas. Este trabajo sugiere que los sujetos de prueba secuencialmente CHR con modelos de predicción a través de múltiples dominios pueden mejorar sustancialmente la predicción de la psicosis después de la evaluación inicial de la CDH. evaluación secuencial de etapas múltiples puede permitir la estratificación del riesgo individual de las personas de la CDH y optimizar la predicción de la psicosis.
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Darrera modificació: 20/02/2020
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