Una piattaforma basata su computer per aiutare i medici nell'analisi e nella diagnosi dei disturbi alimentari
Summary
Diagnosticare i disturbi alimentari nell’assistenza sanitaria è una sfida. Pertanto, il presente protocollo sviluppa un algoritmo basato su 949 risposte dei pazienti a un questionario, con la diagnosi visualizzata su un’interfaccia web-based di facile utilizzo. Questo sistema facilita la diagnosi accurata dei disturbi alimentari escludendo quelli che si ritiene abbiano un disturbo alimentare.
Abstract
I disturbi alimentari (anoressia nervosa, bulimia nervosa, disturbo da alimentazione incontrollata e altri disturbi alimentari o alimentari specificati) hanno una prevalenza combinata del 13% e sono associati a gravi problemi fisici e psicosociali. La diagnosi precoce, che è importante per un trattamento efficace e la prevenzione delle conseguenze indesiderate a lungo termine sulla salute, impone problemi tra i medici non specialisti che non hanno familiarità con questi pazienti, come quelli che lavorano nelle cure primarie. Una diagnosi precoce e accurata, in particolare nelle cure primarie, consente interventi esperti abbastanza precoci nel disturbo per facilitare i risultati positivi del trattamento. Le procedure diagnostiche assistite da computer offrono una possibile soluzione a questo problema fornendo competenze tramite un algoritmo che è stato sviluppato da un gran numero di casi che sono stati diagnosticati di persona da diagnostici esperti e caregiver esperti. Sulla base di questi dati è stato sviluppato un sistema basato sul web per determinare una diagnosi accurata per i pazienti sospettati di soffrire di un disturbo alimentare. Il processo è automatizzato utilizzando un algoritmo che stima la probabilità dell’intervistato di avere un disturbo alimentare e il tipo di disturbo alimentare che l’individuo ha. Il sistema fornisce un rapporto che funziona come un aiuto per i medici durante il processo diagnostico e funge da strumento educativo per i nuovi medici.
Introduction
La dieta e un aumento associato dell’attività fisica sono le cause note di anoressia nervosa e altri disturbi alimentari1. I disturbi alimentari più comuni menzionati nel manuale diagnostico dei disturbi mentali (DSM-5) sono l’anoressia nervosa (AN), la bulimia nervosa (BN), il disturbo da alimentazione incontrollata (BED) e altri disturbi alimentari o alimentari specificati (OSFED)2. Questi disturbi colpiscono principalmente le donne e sono accompagnati da gravi complicazioni di salute fisica e / o psicosociale e angoscia3. Circa il 13% delle donne soffre di disturbi alimentari4 e la prevalenza di AN nelle donne è stimata allo 0,3%-1% per tutta la vita, con una percentuale ancora più alta di donne che soffrono di BN5.
Una moltitudine di fattori di rischio è associata a specifici disturbi alimentari. La dieta durante la prima adolescenza e un basso indice di massa corporea (BMI) aumentano il rischio di AN nelle femmine, ma la pubertà precoce, l’internalizzazione ideale sottile, l’insoddisfazione del corpo, l’affetto negativo e i deficit di supporto sociale nonsono 6. Tra i fattori che predicono l’insorgenza di BN ci sono problemi di peso, insoddisfazione del corpo, spinta per magrezza, inefficacia, bassa consapevolezza interocettiva e dieta, ma non perfezionismo, paure di maturità, sfiducia interpersonale o BMI6. Mentre ci sono differenze sintomatiche tra i vari tipi di disturbi alimentari, c’è una somiglianza nei fattori di rischio. Ciò suggerisce che la patologia alimentare e il comportamento alimentare disadattivo (dieta) sono fattori di rischio comuni in tutti i disturbi alimentari.
In effetti, la patologia alimentare è evidente nei disturbi alimentari. Tuttavia, la difficoltà di definire e quantificare il comportamento alimentare patologico, combinata con il fatto che la diagnosi si basa principalmente sulla descrizione soggettiva delle dimensioni dei sintomi, può far sembrare poco chiari i confini tra le diagnosi7. Questo problema rende difficile la diagnosi dei disturbi alimentari, specialmente per gli operatori sanitari che non hanno familiarità con i pazienti con disturbi alimentari, come i medici di base.
Gli operatori sanitari nelle cure primarie sono spesso i primi ad essere avvicinati da individui che soffrono di un disturbo alimentare. Data l’importanza della diagnosi precoce e dell’intervento per una prognosi favorevole, gli operatori sanitari devono avere gli strumenti per aiutarli a riconoscere questi disturbi. Pertanto, una diagnosi deve essere determinata in modo rapido e accurato per evitare ritardi nel loro trattamento da parte di specialisti.
Un modo per raggiungere questo obiettivo diagnostico è quello di digitalizzare e automatizzare i questionari relativi ai loro sintomi. Un ulteriore vantaggio di questo metodo potrebbe essere che le risposte sono più veritiere poiché gli studi suggeriscono che i pazienti si fidano dei terapeuti virtuali più dei medici umani per discutere di problemi di salute mentale8. Un altro potenziale vantaggio è una maggiore affidabilità diagnostica, con alcuni studi che suggeriscono che le diagnosi al computer possono avere un’affidabilità maggiore rispetto alle diagnosi di persona 9,10.
Nel presente protocollo, è stato sviluppato un algoritmo basato sulle risposte a domande aperte e chiuse su condizioni fisiche, comportamento, emozioni e pensieri da parte di 949 pazienti indirizzati consecutivamente (per i dati demografici, vedere Tabella 1). Dei 949 partecipanti, il 91,6% (869) era di sesso femminile, il 18,0% aveva AN, il 19,0% BN, il 13,5% BED, il 36,8% OSFED, il 6,8% obesità (OB) e il 5,9% non aveva disturbi alimentari (No ED). L’algoritmo stima sia la probabilità di avere un disturbo alimentare sia la conclusione su quale tipo di disturbo alimentare ha l’individuo. Gli elementi del questionario si basano sui criteri DSM-5 per i disturbi dell’alimentazione e dell’alimentazione e sulle caratteristiche diagnostiche di AN, BN, BED e OSFED. OB (grasso corporeo in eccesso) non è incluso nel DSM-5 come disturbo mentale. Tuttavia, ci sono solide associazioni tra OB e BED2. Gli elementi del questionario sono raggruppati in tre categorie: (1) Condizioni, come BMI, perdita / aumento di peso durante l’ultimo anno e vomito autoindotto. (2) Comportamenti tra cui modelli alimentari, dieta, pesarsi, vomito autoindotto, isolamento da amici e familiari ed evitare attività. (3) Cognizioni / pensieri, come il peso desiderato, la paura di perdere il controllo, l’eccesso di cibo, i pensieri sul cibo, credersi grassi quando gli altri dicono che sei troppo magro e la reazione all’aumento di peso. L’algoritmo si basa su un’analisi discriminante incondizionata che assegna pesi agli elementi in modo graduale, identificando gli elementi più discriminanti per ciascuna delle cinque diagnosi. Le informazioni diagnostiche vengono visualizzate su un’interfaccia basata sul Web di facile utilizzo.
Protocol
Representative Results
Discussion
La diagnosi precoce e accurata dei disturbi alimentari è fondamentale per iniziare un trattamento appropriato, migliorare i risultati del trattamento e ridurre i risultati di cattiva salute1. Per determinare una diagnosi, i medici devono gestire grandi quantità di informazioni psicologiche e fisiologiche e una grande quantità di dati rende la diagnosi un compito che richiede tempo con un alto rischio di diagnosi errata.
Il sistema qui descritto accelera il processo decisionale fornendo una diagnosi automatica basata su questionari. Inoltre, consente ai medici di visualizzare le risposte specifiche che si discostano dalle risposte attese di un individuo sano. Il sistema è stato sviluppato tenendo conto delle esigenze dei medici, motivo per cui il questionario è abbastanza semplice da essere compilato dal solo paziente, riducendo ulteriormente il tempo richiesto dai medici quando si considera una diagnosi. Per lo stesso motivo, le risposte vengono salvate in input, garantendo che il processo possa essere messo in pausa in qualsiasi momento. I problemi di connessione al computer e altre interruzioni non richiedono la ripetizione dell’intero processo.
Una limitazione al protocollo è che un suggerimento di diagnosi non può essere calcolato a meno che tutti gli elementi del questionario non siano stati compilati. Un’altra limitazione è che le misurazioni mediche, come la pressione sanguigna e la temperatura periferica, non sono incluse nel sistema ma devono essere valutate da medici o medici.
Esistono diversi strumenti digitali per la diagnosi dei disturbi alimentari, come le interviste elettroniche semi-strutturate11, ma attualmente non esistono algoritmi diagnostici basati sul DSM-5 o sulla Classificazione internazionale delle malattie,11a revisione (ICD-11). Il problema principale con gli approcci disponibili è che non forniscono un modo semplice per i medici di ricevere aiuto nella diagnosi o comunicare ciò che costituisce risposte malsane. L’attuale sistema è destinato all’uso sia nelle cure primarie, da parte di operatori sanitari con scarsa conoscenza dei disturbi alimentari, sia in cliniche specialistiche per la discussione di casi più complessi, aiutando i medici nel processo decisionale durante la diagnosi dei disturbi alimentari. Questo sistema si traduce in una migliore qualità delle cure, una riduzione del tempo e degli sforzi da parte dei medici e fornisce una maggiore efficienza per il clinico nella loro pratica quotidiana.
L’algoritmo diagnostico è attualmente basato su un questionario e consente al sistema di insegnare ai medici a diagnosticare meglio i pazienti e consultare altri operatori sanitari nei casi difficili. Lo sviluppo futuro del sistema deve includere anche dati medici. Inoltre, la capacità prognostica dell’algoritmo può essere migliorata perfezionando il questionario, sostituendo elementi ridondanti e non informativi con quelli più pertinenti. Occorre inoltre prendere in considerazione un approccio longitudinale. Se il paziente riceve un trattamento appropriato, è essenziale seguire la progressione della sua salute nel tempo. Molti elementi del questionario sono ancora validi per un approccio di follow-up. Tuttavia, il questionario e l’algoritmo devono essere riformulati per creare un indice per misurare la progressione della salute.
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Questo lavoro è stato finanziato dalla regione di Stoccolma.
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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