Predicting the outcome of psychological treatments for borderline personality disorder and posttraumatic stress disorder: a machine learning approach to predict long-term outcome of Narrative Exposure Therapy vs. Dialectical Behavioral Therapy based treatment.
この研究についてNET（ナラティヴ・エクスポージャー・セラピー）を開発したThomas Elbert氏が共著の研究です。どちらが効くかではなく、誰に効くかを機械学習で予測したものです。各群40名と小規模で、この規模の予測モデルは過剰に当てはまりやすい点をふまえてお読みください。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対象：PTSD原著・その他全文が読めます
- 著者
- Blaß J.・Iffland B.・Herzog P.・Kaiser T.・Elbert T.・Steuwe C.
- 掲載誌
- European journal of psychotraumatology
- 巻号ページ
- 16巻1号 論文番号102030
- 発行年月日
- 2025年5月7日
- PMID
- 40332758
- 技法
- NET
- 研究デザイン
- 原著・その他
この研究のまとめ
P｜対象
境界性パーソナリティ症（BPD）とPTSDを併存する患者80名。NET群40名、弁証法的行動療法にもとづく治療（DBT-bt）群40名。2つの試験のデータ。
E｜介入
NET（ナラティヴ・エクスポージャー・セラピー）。
C｜比較
比較対照：弁証法的行動療法にもとづく治療（DBT-bt）群。交差検証した遺伝的アルゴリズムにより、PTSD症状の変化のベースライン予測因子を検出。
O｜結果
NET群では、教育水準が高いこと、ベースラインのPTSD症状が多いこと、トラウマ体験が多いこと、ベースラインのBPD症状が少ないこと、抗精神病薬を服用していないことが、より良好な治療転帰を予測した。このモデル（RMSE = 8.98）は、ベースラインのPTSD症状だけによる予測（RMSE = 10.07）や、利用可能なすべての予測変数による予測（RMSE = 12.97）を上回った。DBT-btにもとづく治療でより良好な転帰を予測するものとしては、ベースラインのPTSD症状が多いことのみが選択された。
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