Neuer Ansatz kann die Vorhersage des Suizidrisikos junger Erwachsener verbessern
Obwohl Selbstmord die zweithäufigste Todesursache in den USA unter den 15- bis 34-Jährigen ist, ist die Fähigkeit, Selbstmordverhalten vorherzusagen, immer noch nur geringfügig besser als der Zufall. Forscher der Medizinischen Fakultät der Universität Pittsburgh glauben, dass eine neue Methode Risikopersonen besser erkennen kann, indem sie die Fluktuation und Schwere depressiver Symptome verfolgt.
Die Forscher glauben, dass die neue Strategie das Suizidrisiko bei gefährdeten jungen Erwachsenen viel besser vorhersagen kann als die alleinige Verwendung psychiatrischer Diagnosen.
Ihre Ergebnisse, zu denen die Beschreibung eines neuen Prediction Risk Score gehört, erscheinen in JAMA Psychiatrie. Forscher glauben, dass das neue Tool Klinikern helfen wird, Patienten mit Suizidrisiko besser zu identifizieren und frühere Interventionen als den aktuellen Standard zu ermöglichen.
"Die Vorhersage von Selbstmordverhalten ist eine der schwierigsten Aufgaben in der Psychiatrie, aber für ein Ergebnis, das so lebensbedrohlich ist, ist es definitiv nicht akzeptabel, dass wir nur geringfügig besser abschneiden als der Zufall", sagte die leitende Autorin Nadine Melhem, Ph. Dr. D., außerordentlicher Professor für Psychiatrie an der Pitt's School of Medicine.
Ärzte verlassen sich bei der Einschätzung des Suizidrisikos stark auf psychiatrische Diagnosen, aber obwohl sie sehr nützlich sind, leisten Diagnosen allein keine gute Arbeit, da sie Etiketten sind, die sich häufig nicht ändern.
Stattdessen wollte Melhem ein Vorhersagemodell entwickeln, das Symptome identifiziert, die sich im Laufe der Zeit ändern können, da ein solches Modell, wie sie vermutete, die Wahrscheinlichkeit eines Selbstmordverhaltens bei gefährdeten jungen Erwachsenen genauer signalisieren würde.
In der Studie verfolgte Melhem zusammen mit Pitt-Kollegen David Brent (M.D.) und John Mann (M.D.), Professor für Psychiatrie an der Columbia University, 663 junge Erwachsene, bei denen ein hohes Suizidrisiko bestand, weil bei ihren Eltern Stimmungsstörungen diagnostiziert worden waren.
Über 12 Jahre wurden die Eltern und ihre Kinder regelmäßig anhand von Standardbewertungen für psychiatrische Diagnosen und Symptome von Depressionen, Hoffnungslosigkeit, Reizbarkeit, Impulsivität, Aggression und impulsiver Aggression bewertet.
Nach der Analyse der Daten für all diese Symptome stellten die Forscher fest, dass schwere depressive Symptome und eine hohe Variabilität dieser Symptome im Laufe der Zeit der genaueste Prädiktor für das Suizidverhalten waren. Der Schweregrad und die Variabilität der Impulsivität und Aggression im Zeitverlauf trugen nicht zum Vorhersagemodell bei.
Das Forscherteam kombinierte dieses Maß für die Variabilität depressiver Symptome mit anderen relevanten Faktoren wie jüngerem Alter, Stimmungsstörungen, Kindesmissbrauch sowie Selbstmordversuchen in der persönlichen und elterlichen Vorgeschichte, um einen Vorhersagerisikowert zu entwickeln.
Sie kamen zu dem Schluss, dass eine Bewertung von 3 oder mehr dieser Risikofaktoren ein höheres Risiko für Suizidverhalten anzeigt. Unter Verwendung dieser Schwelle in der Studienpopulation stellten sie fest, dass der Vorhersagetest zu 87 Prozent sensitiv ist, viel besser als derzeit verfügbare Modelle.
Das Modell muss unabhängig getestet und in verschiedenen Populationen repliziert werden, und zukünftige Forschungen, um objektive biologische Marker einzubeziehen, werden erforderlich sein, um den Vorhersagerisikowert genauer zu machen, sagte Melhem.
"Unsere Ergebnisse legen nahe, dass Ärzte bei der Behandlung von Patienten besonders auf die Schwere aktueller und früherer depressiver Symptome achten und versuchen müssen, deren Schwere und Schwankungen zu verringern, um das Suizidrisiko zu verringern", sagte sie.
"Der Prediction Risk Score ist eine wertvolle Ergänzung des Toolkits des Arztes zur Vorhersage des Suizidrisikos bei Personen mit hohem Risiko. Er kann zu geringen Kosten durchgeführt werden, da die benötigten Informationen bereits im Rahmen von Standardbewertungen gesammelt werden."
Quelle: Universität Pittsburg / EurekAlert
