一种算法可以帮助选择最佳的心理治疗方法

抑郁症和焦虑症的临床治疗指南推荐以循证心理干预为组织的阶梯式护理模式，在这种情况下，患者最初可接受由合格医生指导的低强度自助干预，如果症状持续存在，随后可选择接受高强度心理治疗。尽管阶梯式护理服务已被证明是有效的，但接受治疗的病人中约有一半的症状没有得到缓解。获得阶梯式护理服务的患者在重要特征上存在差异，如年龄、就业、残疾、功能障碍、症状严重程度以及对治疗益处的预期，这些影响治疗后缓解。

利用这些特征的回归权重，作者开发了利兹风险指数(LRI)，这是一种简单的工具，使临床医生能够将患者分为低、中、高心理治疗反应差的风险亚组。通过对1347名患者的数据进行回顾性分析，作者发现高风险患者在高强度治疗中比低强度指导自助治疗有更好的治疗结果。本研究旨在评估将高危病例与高强度治疗直接匹配的分层护理方法是否比阶梯式护理更具成本效益。

一个由12名合格的心理治疗师组成的小组在一个英语分级护理服务中工作，共同设计了一个决策算法，使他们能够使用LRI工具进行心理治疗选择，以一种与临床指南兼容的方式。他们应用这一决策算法对157例患者进行了为期3个月的连续评估，并提出了治疗建议。该研究样本与来自临床档案的125例对照病例样本相匹配，这些病例具有相似的基线特征(LRI profiles)，并接受了常规阶梯护理。

结果显示，LRI患者与对照组的治疗途径存在显著差异，这为包括LRI在内的治疗选择决定导致直接分配给高强度治疗的比例增加了约11%提供了证据。总的来说，LRI研究病例在较短的治疗时间内获得了相似的临床结果，这与退出无关。

这是首次对数据驱动的分层心理治疗选择方法进行前瞻性实地测试的结果表明，分层治疗选择减少了不必要的“双倍剂量”治疗(低加高强度干预)的病例数量。高危病例在分层治疗(与阶梯治疗相比)条件下有更高的缓解率，尽管这种交互作用没有统计学意义。

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