Predicting response to Cognitive Processing Therapy for PTSD: A machine-learning approach.

この研究について認知処理療法（CPT）を開発したPatricia A. Resick氏が共著の研究です。治療の効果ではなく、誰が回復するかを早い段階で予測できるかを調べたものです。回復する人は見分けられたが、回復しない人は正確に見分けられなかったという結果です。開発者が設計・監督に関与しています。

効果を検証した研究原著・その他

著者: Nixon R.D.V.・King M.W.・Smith B.N.・Gradus J.L.・Resick P.A.・Galovski T.E.
掲載誌: Behaviour research and therapy
巻号ページ: 144巻論文番号103920
発行年月日: 2021年6月24日
PMID: 34252700
技法: CPT
研究デザイン: 原著・その他

この研究のまとめ

P｜対象

対人トラウマの被害を受けた女性179名。CPTを完了した4件の無作為化試験のデータを統合。

E｜介入

CPT（認知処理療法）。治療反応の予測に機械学習（分類木のランダムフォレスト）を適用。

C｜比較

比較対照：なし。ベースライン（人口統計・トラウマ歴・併存症）とセッションごとのPTSD・抑うつ症状得点から、転帰の軌跡を予測できるかを検討。

O｜結果

遅れて反応する人（早期の変化はないが12週後に完全に反応する人）と、部分的にしか反応しない人あるいはまったく反応しない人との判別については、一貫しない結果が示された。判別の程度は、検討した評価時点と選んだ比較群に依存していた。一方、明確に早期から反応する人は、第4セッションまでに他の群から確実に判別できた。著者らは、CPTのプロトコルの中盤までにPTSDから回復する人を同定することは可能だが、最終的に回復しない人を正確に同定するにはさらなる作業が必要だと述べている。

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