Who will respond to intensive PTSD treatment? A machine learning approach to predicting response prior to starting treatment.
効果を検証した研究対象:PTSD原著・その他全文が読めます
- 著者
- Held P.・Schubert R.A.・Pridgen S.・Kovacevic M.・Montes M.・Christ N.M.・Banerjee U.・Smith D.L.
- 掲載誌
- Journal of psychiatric research
- 巻号ページ
- 151巻78-85頁
- 発行年月日
- 2022年4月18日
- PMID
- 35468429
- 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
PTSDをもつ退役軍人432名。3週間の集中PTSD治療プログラムの参加者。
E|介入
認知処理療法(CPT)に基づく3週間の集中PTSD治療プログラム。
C|比較
比較対照:初回セッション前に得られた人口統計・臨床データから、機械学習・統計の6手法を比較(速い反応者と最小限の反応者の予測)。
O|結果
速い反応の分類では勾配ブースティングモデルがAUC-PR 0.466で最良、最小限の反応の分類ではエラスティックネットが平均交差検証AUC-PR 0.628で最良であった。最良の分類器を用いると、治療開始前に速い反応者(AUC-ROC 0.765)と最小限の反応者(同0.826)をいずれも比較的高い精度で予測できた。ただし著者らは、臨床家が適応・除外の判断をこれらの分類器のみに委ねられる精度ではないと述べている。
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