Un nuovo modello statistico per classificare gli individui a rischio di psicosi

E’ stato recentemente sviluppato un modello multimodale di statistica bayesiana in grado di segnalare con un elevato indice di probabilità la potenziale transizione da una situazione ad alto rischio di psicosi ad un primo episodio effettivo. Al giorno d’oggi i parametri di valutazione sono in grado d’identificare soltanto un terzo dei casi che passano dall’essere “ad alto rischio” a divenire una vera psicosi in un periodo di tre anni dal primo accertamento. Lo sviluppo di questo nuovo modello statistico è stato quindi portato avanti con l’obiettivo di migliorare l’attuale specificità tramite una combinazione di fattori di rischio clinici e storici con l’analisi di differenti biomarcatori (stress ossidativo,acidi grassi della membrana cellulare, etc). Tramite l’uso di questo nuovo modello i ricercatori sono riusciti ad identificare il 70% dei pazienti ad altissimo rischio di psicosi entro un periodo di un anno, contro il solo 28% riconosciuto usando i parametri di valutazione classici; inoltre il modello è stato in grado di classificare il 77% dei casi come ad alto o basso rischio esclusivamente in base alla valutazione clinica e storica. In conclusione, l’uso di questo semplice modello probabilistico ha dimostrato di poter migliorare il tasso di specificità e falsi negativi durante la predizione delle transizioni da stato ad elevato rischio di psicosi a primo episodio effettivo, per questo può essere considerato un valido strumento per favorire l’aumento della sicurezza durante le fasi di prevenzione e supporto per il paziente.