منصة حاسوبية لمساعدة الأطباء السريريين في تحليل وتشخيص اضطرابات الأكل
Summary
يعد تشخيص اضطرابات الأكل في الرعاية الصحية أمرا صعبا. ولذلك، يطور البروتوكول الحالي خوارزمية تستند إلى 949 ردا من المرضى على استبيان، مع عرض التشخيص على واجهة سهلة الاستخدام على شبكة الإنترنت. يسهل هذا النظام التشخيص الدقيق لاضطرابات الأكل مع استبعاد أولئك الذين يعتقد أنهم يعانون من اضطراب الأكل.
Abstract
اضطرابات الأكل (فقدان الشهية العصبي ، الشره المرضي العصبي ، اضطراب نهم الطعام ، وغيرها من اضطرابات الأكل أو التغذية المحددة) لديها انتشار مشترك بنسبة 13٪ وترتبط بمشاكل جسدية ونفسية اجتماعية شديدة. التشخيص المبكر، وهو أمر مهم للعلاج الفعال والوقاية من العواقب الصحية غير المرغوب فيها على المدى الطويل، يفرض مشاكل بين الأطباء غير المتخصصين غير المألوفين مع هؤلاء المرضى، مثل أولئك الذين يعملون في الرعاية الأولية. يسمح التشخيص المبكر والدقيق، وخاصة في الرعاية الأولية، بتدخلات الخبراء في وقت مبكر بما فيه الكفاية في الاضطراب لتسهيل نتائج العلاج الإيجابية. توفر الإجراءات التشخيصية بمساعدة الكمبيوتر حلا ممكنا لهذه المشكلة من خلال توفير الخبرة عبر خوارزمية تم تطويرها من عدد كبير من الحالات التي تم تشخيصها شخصيا من قبل خبراء التشخيص ومقدمي الرعاية الخبراء. تم تطوير نظام قائم على الويب لتحديد تشخيص دقيق للمرضى المشتبه في أنهم يعانون من اضطراب الأكل بناء على هذه البيانات. تتم العملية تلقائيا باستخدام خوارزمية تقدر احتمال إصابة المستجيب باضطراب الأكل ونوع اضطراب الأكل الذي يعاني منه الفرد. يوفر النظام تقريرا يعمل كمساعد للأطباء السريريين أثناء عملية التشخيص ويعمل كأداة تعليمية للأطباء الجدد.
Introduction
اتباع نظام غذائي وزيادة مرتبطة به في النشاط البدني هي الأسباب المعروفة لفقدان الشهية العصبي واضطرابات الأكل الأخرى1. اضطرابات الأكل الأكثر شيوعا المذكورة في الدليل التشخيصي للاضطرابات العقلية (DSM-5) هي فقدان الشهية العصبي (AN) ، الشره المرضي العصبي (BN) ، اضطراب نهم الطعام (BED) ، وغيرها من اضطرابات التغذية أو الأكل المحددة (OSFED)2. تؤثر هذه الاضطرابات في المقام الأول على الإناث وتكون مصحوبة بمضاعفات صحية جسدية و / أو نفسية اجتماعية شديدة وضيق3. ما يقرب من 13 ٪ من الإناث يعانين من اضطرابات الأكل4 ، ويقدر انتشار AN لدى النساء بنسبة 0.3 ٪ -1 ٪ طوال حياتهن ، مع نسبة أعلى من النساء اللواتي يعانين من BN5.
ترتبط العديد من عوامل الخطر باضطرابات الأكل المحددة. اتباع نظام غذائي خلال مرحلة المراهقة المبكرة وانخفاض مؤشر كتلة الجسم (BMI) يزيد من خطر الإصابة ب AN لدى الإناث ، ولكن البلوغ المبكر ، والاستيعاب المثالي الرقيق ، وعدم رضا الجسم ، والتأثير السلبي ، والعجز في الدعم الاجتماعي لا6. من بين العوامل التي تتنبأ ببداية BN هي مخاوف الوزن ، وعدم رضا الجسم ، والدافع إلى النحافة ، وعدم الفعالية ، وانخفاض الوعي التفاعلي ، واتباع نظام غذائي ، ولكن ليس الكمال ، ومخاوف النضج ، وعدم الثقة بين الأشخاص ، أو مؤشر كتلة الجسم6. في حين أن هناك اختلافات في الأعراض بين الأنواع المختلفة من اضطرابات الأكل ، إلا أن هناك تشابها في عوامل الخطر. هذا يشير إلى أن أمراض الأكل وسلوك الأكل غير المتكيف (اتباع نظام غذائي) هي عوامل خطر شائعة في جميع اضطرابات الأكل.
في الواقع ، علم أمراض الأكل واضح في اضطرابات الأكل. ومع ذلك ، فإن صعوبة تحديد وقياس سلوك الأكل المرضي ، إلى جانب حقيقة أن التشخيص يعتمد في المقام الأول على الوصف الذاتي لأبعاد الأعراض ، يمكن أن تجعل الحدود بين التشخيصات تبدو غير واضحة7. هذه المشكلة تجعل تشخيص اضطرابات الأكل صعبا ، خاصة بالنسبة للممارسين الصحيين غير المعتادين على مرضى اضطرابات الأكل ، مثل أطباء الرعاية الأولية.
غالبا ما يكون المهنيون الصحيون في الرعاية الأولية أول من يقترب منهم الأفراد الذين يعانون من اضطراب الأكل. نظرا لأهمية الكشف المبكر والتدخل من أجل تشخيص موات، يجب أن يكون لدى مقدمي الرعاية الأدوات اللازمة لمساعدتهم على التعرف على هذه الاضطرابات. لذلك ، يجب تحديد التشخيص بسرعة ودقة لمنع التأخير في علاجهم من قبل المتخصصين.
تتمثل إحدى طرق تحقيق هذا الهدف التشخيصي في رقمنة وأتمتة الاستبيانات المتعلقة بأعراضها. قد تكون الفائدة الإضافية لهذه الطريقة هي أن الاستجابات أكثر صدقا لأن الدراسات تشير إلى أن المرضى يثقون في المعالجين الافتراضيين أكثر من الأطباء البشريين لمناقشة قضايا الصحة العقلية8. فائدة أخرى محتملة هي زيادة موثوقية التشخيص ، حيث تشير بعض الدراسات إلى أن تشخيصات الكمبيوتر يمكن أن يكون لها موثوقية أعلى من التشخيصات الشخصية 9,10.
في هذا البروتوكول ، تم تطوير خوارزمية تستند إلى الردود على الأسئلة المفتوحة والمغلقة حول الحالة البدنية والسلوك والعواطف والأفكار من قبل 949 مريضا محيلا على التوالي (للحصول على البيانات الديموغرافية ، انظر الجدول 1). من بين 949 مشاركا ، كان 91.6٪ (869) من الإناث ، و 18.0٪ لديهم AN، و 19.0٪ BN ، و 13.5٪ BED ، و 36.8٪ OSFED ، و 6.8٪ من السمنة (OB) ، و 5.9٪ لم يكن لديهم اضطراب في الأكل (بدون ضعف الإد). تقدر الخوارزمية كلا من احتمال الإصابة باضطراب الأكل والاستنتاج المتعلق بنوع اضطراب الأكل الذي يعاني منه الفرد. تستند بنود الاستبيان إلى معايير DSM-5 لاضطرابات التغذية والأكل والميزات التشخيصية ل AN، BN، BED، و OSFED. لا يتم تضمين OB (الدهون الزائدة في الجسم) في DSM-5 كاضطراب عقلي. ومع ذلك ، هناك ارتباطات قوية بين OB و BED2. يتم تجميع بنود الاستبيان في ثلاث فئات: (1) الظروف ، مثل مؤشر كتلة الجسم ، وفقدان / زيادة الوزن خلال العام الماضي ، والقيء الناجم عن الذات. (2) السلوكيات بما في ذلك أنماط الأكل ، واتباع نظام غذائي ، ووزن الذات ، والقيء الناجم عن الذات ، والعزلة عن الأصدقاء والعائلة ، وتجنب الأنشطة. (3) الإدراكات / الأفكار ، مثل الوزن المرغوب فيه ، والخوف من فقدان السيطرة ، والإفراط في تناول الطعام ، والأفكار حول الطعام ، والاعتقاد بأن المرء سمين عندما يقول الآخرون أنك نحيف جدا ، ورد الفعل على زيادة الوزن. تعتمد الخوارزمية على تحليل تمييزي غير مشروط يعين أوزانا للعناصر تدريجيا ، مع تحديد العناصر الأكثر تمييزا لكل من التشخيصات الخمسة. يتم عرض المعلومات التشخيصية على واجهة سهلة الاستخدام على شبكة الإنترنت.
Protocol
Representative Results
Discussion
التشخيص المبكر والدقيق لاضطرابات الأكل أمر بالغ الأهمية لبدء العلاج المناسب، وتحسين نتائج العلاج، والحد من النتائج الصحية السيئة1. لتحديد التشخيص ، يجب على الأطباء التعامل مع كميات كبيرة من المعلومات النفسية والفسيولوجية ، وكمية كبيرة من البيانات تجعل التشخيص مهمة تستغرق وقتا طويلا مع ارتفاع خطر التشخيص الخاطئ.
النظام الموصوف هنا يسرع عملية صنع القرار من خلال توفير تشخيص تلقائي قائم على الاستبيان. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يسمح للأطباء بعرض الاستجابات المحددة التي تنحرف عن الاستجابات المتوقعة للفرد السليم. تم تطوير النظام مع وضع احتياجات الأطباء في الاعتبار ، وهذا هو السبب في أن الاستبيان بسيط بما يكفي ليتم ملؤه من قبل المريض وحده ، مما يقلل من الوقت الذي يحتاجه الأطباء عند النظر في التشخيص. للسبب نفسه ، يتم حفظ الردود على المدخلات ، مما يضمن إمكانية إيقاف العملية مؤقتا في أي وقت. لا تتطلب مشكلات اتصال الكمبيوتر والانقطاعات الأخرى تكرار العملية بأكملها.
أحد القيود المفروضة على البروتوكول هو أنه لا يمكن حساب اقتراح التشخيص ما لم يتم ملء جميع عناصر الاستبيان. هناك قيد آخر هو أن القياسات الطبية ، مثل ضغط الدم ودرجة الحرارة المحيطية ، لا يتم تضمينها في النظام ولكن يجب تقييمها من قبل الأطباء أو الأطباء.
هناك العديد من الأدوات الرقمية لتشخيص اضطرابات الأكل ، مثل المقابلات الإلكترونية شبه المنظمة 11 ، ولكن لا توجد حاليا خوارزميات تشخيصية تستند إلى DSM-5 أو التصنيف الدولي للأمراض ، المراجعة 11عشر (ICD-11). المشكلة الأساسية في النهج المتاحة هي أنها لا توفر طريقة بسيطة للأطباء لتلقي المساعدة في التشخيص أو توصيل ما يشكل استجابات غير صحية. والغرض من النظام الحالي هو استخدامه في كل من الرعاية الأولية، من قبل المهنيين الصحيين الذين لديهم معرفة قليلة باضطرابات الأكل، وفي العيادات المتخصصة لمناقشة الحالات الأكثر تعقيدا، مما يساعد الأطباء في عملية صنع القرار أثناء تشخيص اضطرابات الأكل. ويؤدي هذا النظام إلى تحسين نوعية الرعاية، وتقليل الوقت والجهد من قبل الأطباء، ويوفر كفاءة محسنة للطبيب في ممارسته اليومية.
تعتمد خوارزمية التشخيص حاليا على استبيان واحد وتسمح للنظام بتعليم الأطباء تشخيص المرضى بشكل أفضل واستشارة المهنيين الصحيين الآخرين في الحالات الصعبة. ويجب أن يشمل التطوير المستقبلي للنظام أيضا بيانات طبية. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن تحسين القدرة التنبؤية للخوارزمية عن طريق تنقيح الاستبيان ، واستبدال العناصر الزائدة وغير الإعلامية بأخرى أكثر صلة. وينبغي أيضا النظر في اتباع نهج طولي. إذا تلقى المريض العلاج المناسب ، فمن الضروري متابعة تقدمه الصحي بمرور الوقت. ولا يزال العديد من البنود الواردة في الاستبيان صالحا لاتباع نهج للمتابعة. ومع ذلك ، يجب إعادة صياغة الاستبيان والخوارزمية لإنشاء مؤشر لقياس التقدم الصحي.
Declarações
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
تم تمويل هذا العمل من قبل منطقة ستوكهولم.
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 |
Referências
- Treasure, J., Duarte, T. A., Schmidt, U. Eating disorders. Lancet. 395 (10227), 899-911 (2020).
- American Psychiatric Association. . Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 5th Edition. , (2013).
- Smink, F. R. E., van Hoeken, D., Hoek, H. W. Epidemiology of eating disorders: incidence, prevalence and mortality rates. Current Psychiatry Reports. 14 (4), 406-414 (2012).
- Allen, K. L., Byrne, S. M., Oddy, W. H., Crosby, R. D. DSM-IV-TR and DSM-5 eating disorders in adolescents: prevalence, stability, and psychosocial correlates in a population-based sample of male and female adolescents. Journal of Abnormal Psychology. 122 (3), 720-732 (2013).
- Preti, A., et al. The epidemiology of eating disorders in six European countries: results of the ESEMeD-WMH project. Journal of Psychiatric Research. 43 (14), 1125-1132 (2009).
- Stice, E., Gau, J. M., Rohde, P., Shaw, H. Risk factors that predict future onset of each DSM-5 eating disorder: predictive specificity in high-risk adolescent females. Journal of Abnormal Psychology. 126 (1), 38-51 (2017).
- Södersten, P., Brodin, U., Zandian, M., Bergh, C. E. K. Verifying Feighner’s hypothesis; anorexia nervosa is not a psychiatric disorder. Frontiers in Psychology. 10, 2110 (2019).
- Lucas, G. M., Gratch, J., King, A., Morency, L. -. P. It’s only a computer: Virtual humans increase willingness to disclose. Computers in Human Behavior. 37, 94-100 (2014).
- Hendler, N., Spurgeon, D. Comparison of Clinical Diagnoses Versus Computerized Test Diagnoses using the Maryland Clinical Diagnostics Diagnostic Paradigm (Expert System) for Diagnosing Chronic Pain in the Neck, Back and Limbs. Journal of Anesthesia and Critical Care: Open Access. 6 (5), (2016).
- Richens, J. G., Lee, C. M., Johri, S. Improving the accuracy of medical diagnosis with causal machine learning. Nature Communications. 11 (1), 3923 (2020).
- Dahlgren, C. L., Walsh, B. T., Vrabel, K., Siegwarth, C., Rø, &. #. 2. 1. 6. ;. Eating disorder diagnostics in the digital era: validation of the Norwegian version of the Eating Disorder Assessment for DSM-5 (EDA-5). Journal of Eating Disorders. 8 (1), 1-7 (2020).
