Eine computergestützte Plattform zur Unterstützung von Klinikern bei der Analyse und Diagnose von Essstörungen
Summary
Die Diagnose von Essstörungen im Gesundheitswesen ist eine Herausforderung. Daher entwickelt das vorliegende Protokoll einen Algorithmus, der auf 949 Patientenantworten auf einen Fragebogen basiert, wobei die Diagnose auf einer einfach zu bedienenden webbasierten Oberfläche angezeigt wird. Dieses System erleichtert die genaue Diagnose von Essstörungen und schließt diejenigen aus, von denen angenommen wird, dass sie eine Essstörung haben.
Abstract
Essstörungen (Anorexia nervosa, Bulimia nervosa, Binge-Eating-Störung und andere spezifizierte Ess- oder Fütterungsstörungen) haben eine kombinierte Prävalenz von 13% und sind mit schweren körperlichen und psychosozialen Problemen verbunden. Eine frühzeitige Diagnose, die für eine wirksame Behandlung und Prävention unerwünschter langfristiger gesundheitlicher Folgen wichtig ist, stellt nicht-spezialisierte Kliniker, die mit diesen Patienten nicht vertraut sind, wie z.B. diejenigen, die in der Grundversorgung arbeiten, vor Probleme. Eine frühzeitige, genaue Diagnose, insbesondere in der Primärversorgung, ermöglicht fachkundige Interventionen früh genug in der Erkrankung, um positive Behandlungsergebnisse zu ermöglichen. Computergestützte Diagnoseverfahren bieten eine mögliche Lösung für dieses Problem, indem sie Fachwissen über einen Algorithmus bereitstellen, der aus einer großen Anzahl von Fällen entwickelt wurde, die von erfahrenen Diagnostikern und fachkundigen Pflegekräften persönlich diagnostiziert wurden. Basierend auf diesen Daten wurde ein webbasiertes System zur Ermittlung einer genauen Diagnose für Patienten entwickelt, bei denen der Verdacht auf eine Essstörung besteht. Der Prozess wird mit einem Algorithmus automatisiert, der die Wahrscheinlichkeit des Befragten, eine Essstörung zu haben, und die Art der Essstörung, die die Person hat, schätzt. Das System bietet einen Bericht, der als Hilfe für Kliniker während des Diagnoseprozesses dient und als Schulungsinstrument für neue Kliniker dient.
Introduction
Diäten und eine damit verbundene Zunahme der körperlichen Aktivität sind die bekannten Ursachen für Anorexia nervosa und andere Essstörungen1. Die häufigsten Essstörungen, die im Diagnosehandbuch für psychische Störungen (DSM-5) erwähnt werden, sind Anorexia nervosa (AN), Bulimia nervosa (BN), Binge-Eating-Störung (BED) und andere spezifizierte Fütterungs- oder Essstörungen (OSFED)2. Diese Störungen betreffen in erster Linie Frauen und werden von schweren körperlichen und / oder psychosozialen Gesundheitskomplikationen und Stressbegleitet 3. Etwa 13% der Frauen leiden an Essstörungen4, und die Prävalenz von AN bei Frauen wird während ihres gesamten Lebens auf 0,3% -1% geschätzt, wobei ein noch höherer Prozentsatz von Frauen an BN5 leidet.
Eine Vielzahl von Risikofaktoren ist mit spezifischen Essstörungen verbunden. Diäten während der frühen Adoleszenz und ein niedriger Body-Mass-Index (BMI) erhöhen das Risiko von AN bei Frauen, aber frühe Pubertät, dünn-ideale Internalisierung, Körperunzufriedenheit, negative Auswirkungen und soziale Unterstützungsdefizite nicht6. Zu den Faktoren, die den Beginn von BN vorhersagen, gehören Gewichtsprobleme, Körperunzufriedenheit, Drang nach Dünnheit, Ineffektivität, geringes interozeptives Bewusstsein und Diäten, aber nicht Perfektionismus, Reifeängste, zwischenmenschliches Misstrauen oder BMI6. Während es symptomatische Unterschiede zwischen den verschiedenen Arten von Essstörungen gibt, gibt es eine Ähnlichkeit in den Risikofaktoren. Dies deutet darauf hin, dass Esspathologie und maladaptives Essverhalten (Diät) häufige Risikofaktoren für alle Essstörungen sind.
In der Tat ist die Esspathologie bei Essstörungen auffällig. Die Schwierigkeit, pathologisches Essverhalten zu definieren und zu quantifizieren, kombiniert mit der Tatsache, dass die Diagnose in erster Linie auf der subjektiven Beschreibung der Symptomdimensionen beruht, kann jedoch die Grenzen zwischen den Diagnosen unklar erscheinenlassen 7. Dieses Problem erschwert die Diagnose von Essstörungen, insbesondere für Angehörige der Gesundheitsberufe, die mit Patienten mit Essstörungen nicht vertraut sind, wie z. B. Hausärzte.
Angehörige der Gesundheitsberufe in der Primärversorgung sind oft die ersten, die von Personen angesprochen werden, die an einer Essstörung leiden. Angesichts der Bedeutung der Früherkennung und Intervention für eine günstige Prognose müssen die Leistungserbringer über die Werkzeuge verfügen, die ihnen helfen, diese Störungen zu erkennen. Daher muss eine Diagnose schnell und genau bestimmt werden, um Verzögerungen bei der Behandlung durch Spezialisten zu vermeiden.
Eine Möglichkeit, dieses diagnostische Ziel zu erreichen, besteht darin, Fragebögen zu ihren Symptomen zu digitalisieren und zu automatisieren. Ein zusätzlicher Vorteil dieser Methode könnte sein, dass die Antworten wahrheitsgetreuer sind, da Studien darauf hindeuten, dass Patienten virtuellen Therapeuten mehr vertrauen als menschlichen Klinikern, um psychische Gesundheitsprobleme zu diskutieren8. Ein weiterer potenzieller Vorteil ist die erhöhte diagnostische Zuverlässigkeit, wobei einige Studien darauf hindeuten, dass Computerdiagnosen eine höhere Zuverlässigkeit aufweisen können als persönliche Diagnosen 9,10.
Im vorliegenden Protokoll wurde ein Algorithmus entwickelt, der auf den Antworten auf offene und geschlossene Fragen zu körperlicher Verfassung, Verhalten, Emotionen und Gedanken von 949 konsekutiv überwiesen Patienten basiert (für demografische Daten siehe Tabelle 1). Von den 949 Teilnehmern waren 91,6% (869) weiblich, 18,0% hatten AN, 19,0% BN, 13,5% BED, 36,8% OSFED, 6,8% Adipositas (OB) und 5,9% hatten keine Essstörung (No ED). Der Algorithmus schätzt sowohl die Wahrscheinlichkeit, eine Essstörung zu haben, als auch die Schlussfolgerung darüber, welche Art von Essstörung das Individuum hat. Die Fragebogenpunkte basieren auf DSM-5-Kriterien für Fütterungs- und Essstörungen und den diagnostischen Merkmalen von AN, BN, BED und OSFED. OB (überschüssiges Körperfett) ist in DSM-5 als psychische Störung nicht enthalten. Es gibt jedoch robuste Assoziationen zwischen OB und BED2. Die Fragebogenpunkte sind in drei Kategorien unterteilt: (1) Bedingungen wie BMI, Gewichtsverlust / -zunahme im letzten Jahr und selbstinduziertes Erbrechen. (2) Verhaltensweisen wie Essgewohnheiten, Diäten, Wiegen, selbstinduziertes Erbrechen, Isolation von Freunden und Familie und Vermeidung von Aktivitäten. (3) Kognitionen / Gedanken, wie das gewünschte Gewicht, Angst vor Kontrollverlust, übermäßiges Essen, Gedanken über Essen, der Glaube, dass man fett ist, wenn andere sagen, dass man zu dünn ist, und Reaktion auf Gewichtszunahme. Der Algorithmus basiert auf einer bedingungslosen Diskriminanzanalyse, die den Elementen schrittweise Gewichtungen zuweist und die anspruchsvollsten Elemente für jede der fünf Diagnosen identifiziert. Die Diagnoseinformationen werden auf einer benutzerfreundlichen webbasierten Oberfläche angezeigt.
Protocol
Representative Results
Discussion
Eine frühzeitige und genaue Diagnose von Essstörungen ist entscheidend für die Einleitung einer angemessenen Behandlung, die Verbesserung der Behandlungsergebnisse und die Verringerung schlechter Gesundheitsergebnisse1. Um eine Diagnose zu bestimmen, müssen Kliniker große Mengen an psychologischen und physiologischen Informationen verarbeiten, und eine große Datenmenge macht die Diagnose zu einer zeitaufwendigen Aufgabe mit einem hohen Risiko einer Fehldiagnose.
Das hier beschriebene System beschleunigt den Entscheidungsprozess durch eine automatische Fragebogendiagnose. Darüber hinaus ermöglicht es Ärzten, die spezifischen Reaktionen zu sehen, die von den erwarteten Reaktionen einer gesunden Person abweichen. Das System wurde unter Berücksichtigung der Bedürfnisse der Kliniker entwickelt, weshalb der Fragebogen einfach genug ist, um vom Patienten allein ausgefüllt zu werden, was den Zeitaufwand der Kliniker bei der Prüfung einer Diagnose weiter reduziert. Aus dem gleichen Grund werden die Antworten bei der Eingabe gespeichert, sodass der Prozess jederzeit angehalten werden kann. Computerverbindungsprobleme und andere Unterbrechungen erfordern keine Wiederholung des gesamten Vorgangs.
Eine Einschränkung des Protokolls besteht darin, dass ein Diagnosevorschlag nur berechnet werden kann, wenn alle Fragebogenpunkte ausgefüllt wurden. Eine weitere Einschränkung besteht darin, dass medizinische Messungen wie Blutdruck und periphere Temperatur nicht in das System einbezogen werden, sondern von Klinikern oder Ärzten ausgewertet werden müssen.
Es gibt mehrere digitale Werkzeuge für die Diagnose von Essstörungen, wie z.B. halbstrukturierte elektronische Interviews 11, aber es gibt derzeit keine diagnostischen Algorithmen, die auf dem DSM-5 oder der International Classification of Disease, 11th Revision (ICD-11) basieren. Das Hauptproblem bei den verfügbaren Ansätzen besteht darin, dass sie den Klinikern keine einfache Möglichkeit bieten, Hilfe bei der Diagnose zu erhalten oder zu kommunizieren, was ungesunde Reaktionen ausmacht. Das derzeitige System ist sowohl für den Einsatz in der Primärversorgung, durch Angehörige der Gesundheitsberufe mit geringen Kenntnissen über Essstörungen als auch in Fachkliniken zur Erörterung komplexerer Fälle vorgesehen, um Klinikern bei der Entscheidungsfindung bei der Diagnose von Essstörungen zu helfen. Dieses System führt zu einer verbesserten Qualität der Versorgung, einer Reduzierung von Zeit und Aufwand durch Kliniker und bietet eine verbesserte Effizienz für den Kliniker in seiner täglichen Praxis.
Der Diagnosealgorithmus basiert derzeit auf einem Fragebogen und ermöglicht es dem System, Klinikern beizubringen, Patienten besser zu diagnostizieren und in schwierigen Fällen andere Angehörige der Gesundheitsberufe zu konsultieren. Die zukünftige Entwicklung des Systems muss auch medizinische Daten umfassen. Darüber hinaus kann die Prognosefähigkeit des Algorithmus verbessert werden, indem der Fragebogen verfeinert und redundante, nicht informative Elemente durch relevantere ersetzt werden. Ein Längsschnittansatz muss ebenfalls in Betracht gezogen werden. Wenn der Patient eine angemessene Behandlung erhält, ist es wichtig, seinen Gesundheitsfortschritt im Laufe der Zeit zu verfolgen. Viele Punkte im Fragebogen sind immer noch für einen Follow-up-Ansatz gültig. Der Fragebogen und der Algorithmus müssen jedoch neu formuliert werden, um einen Index zur Messung des Gesundheitsfortschritts zu erstellen.
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Diese Arbeit wurde von der Region Stockholm finanziert.
Materials
| Computer-Based Platform for Aiding Clinicians in Eating Disorder Analysis and Diagnosis | Mando | Pending assignment | |
| Claris FileMaker Go 19 | Claris | – | For patient registration, custom app for questionnaire, risk assessment |
| iPad 7th generation (2019) | Apple | A2197 |
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