精神病の若年者のための心代謝リスク予測アルゴリズム。系統的レビューと探索的分析

Cardiometabolic Risk Prediction Algorithms for Young People with Psychosis: A Systematic Review and Exploratory Analysis.

• Benjamin I Perry
• Rachel Upthegrove
• Owen Crawford
• Soomin Jang
• Edward Lau
• Isabelle McGill
• Emma Carver
• Peter B Jones
• Golam M Khandaker

抄録

目的:

心代謝リスク予測アルゴリズムは臨床現場では一般的です。精神病の若年者は心代謝障害を発症するリスクが高い。我々は、既存の心代謝リスク予測アルゴリズムが精神病の若年者に適しているかどうかを検討することを目的とした。

OBJECTIVE: Cardiometabolic risk prediction algorithms are common in clinical practice. Young people with psychosis are at high-risk for developing cardiometabolic disorders. We aimed to examine whether existing cardiometabolic risk prediction algorithms are suitable for young people with psychosis.

方法:

我々は、一般集団または精神医学的集団を対象とした心代謝リスク予測アルゴリズムの開発と検証を報告している研究のシステマティックレビューと物語性のある合成を行った。さらに、ALSPAC出生コホートの18歳時点で精神病を発症している、またはそのリスクがある505人の参加者のデータを用いて、3つのアルゴリズム（QDiabetes、QRISK3、PRIMROSE）の性能を調査した。我々は、予測性能に対する年齢の影響を調べるために、参加者の年齢を元のアルゴリズム研究の平均年齢に人為的に引き上げた後、分析を繰り返した。

METHODS: We conducted a systematic review and narrative synthesis of studies reporting the development and validation of cardiometabolic risk prediction algorithms for general or psychiatric populations. Furthermore, we used data from 505 participants with, or at risk of psychosis at age 18years in the ALSPAC birth cohort, to explore the performance of three algorithms (QDiabetes, QRISK3, PRIMROSE) highlighted as potentially suitable. We repeated analyses after artificially increasing participant age to the mean age of the original algorithm studies to examine the impact of age on predictive performance.

結果:

我々は110件の研究を含む7820件の結果をスクリーニングした。すべてのアルゴリズムは比較的高齢の参加者を対象に開発されており、そのほとんどがバイアスのリスクが高いものであった。3件の研究（QDiabetes、QRISK3、PRIMROSE）では精神医学的予測因子がフィーチャーされていた。各アルゴリズムにおいて、年齢は他の危険因子よりも強く加重されていた。我々の探索的分析では、3つのアルゴリズムすべての較正プロットは、若いサンプルでは心代謝リスクが一貫して系統的に過小予測されていることを示唆していた。参加者の年齢が上がると、較正プロットは著しく改善された。

RESULTS: We screened 7,820 results, including 110 studies. All algorithms were developed in relatively older participants, and most were at high-risk of bias. Three studies (QDiabetes, QRISK3, PRIMROSE) featured psychiatric predictors. Age was more strongly weighted than other risk factors in each algorithm. In our exploratory analysis, calibration plots for all three algorithms implied a consistent systematic underprediction of cardiometabolic risk in the younger sample. After increasing participant age, calibration plots were markedly improved.

結論:

既存の心代謝リスク予測アルゴリズムは、精神病を有する、またはそのリスクがある若者には推奨できない。既存のアルゴリズムは、他の高リスクの特徴があるにもかかわらず、若年者のリスクを過小評価している可能性がある。既存のアルゴリズムの再校正、またはその集団に合わせた新たなアルゴリズムが必要である。

CONCLUSION: Existing cardiometabolic risk prediction algorithms cannot be recommended for young people with, or at risk of psychosis. Existing algorithms may under-predict risk in young people, even in the face of other high-risk features. Recalibration of existing algorithms, or a new tailored algorithm for the population is required.

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