Yeme Bozukluğu Analizi ve Tanısında Klinisyenlere Yardımcı Olmak İçin Bilgisayar Tabanlı Bir Platform

Diyet ve fiziksel aktivitede ilişkili bir artış, anoreksiya nervoza ve diğer yeme bozukluklarının bilinen nedenleridir¹. Ruhsal bozuklukların tanı el kitabında (DSM-5) bahsedilen en yaygın yeme bozuklukları anoreksiya nervoza (AN), bulimia nervoza (BN), aşırı yeme bozukluğu (BED) ve diğer belirtilen beslenme veya yeme bozukluğudur (OSFED)². Bu bozukluklar öncelikle kadınları etkiler ve ciddi fiziksel ve / veya psikososyal sağlık komplikasyonları ve sıkıntı eşlik eder³. Kadınların yaklaşık% 13'ü yeme bozukluklarından muzdariptir⁴ ve kadınlarda AN prevalansının yaşamları boyunca% 0.3-1 olduğu tahmin edilmektedir ve BN^5'ten muzdarip kadınların daha da yüksek bir yüzdesi vardır.

Çok sayıda risk faktörü, spesifik yeme bozuklukları ile ilişkilidir. Erken ergenlik döneminde diyet yapmak ve düşük vücut kitle indeksi (VKİ) kadınlarda AN riskini arttırır, ancak erken ergenlik, ince ideal içselleştirme, vücut memnuniyetsizliği, olumsuz etki ve sosyal destek eksiklikleri⁶ değildir. BN'nin başlangıcını öngören faktörler arasında kilo endişeleri, vücut memnuniyetsizliği, incelik dürtüsü, etkisizlik, düşük interoseptif farkındalık ve diyet, ancak mükemmeliyetçilik, olgunluk korkuları, kişilerarası güvensizlik veya BMI⁶ yoktur. Çeşitli yeme bozuklukları arasında semptomatik farklılıklar olsa da, risk faktörlerinde benzerlik vardır. Bu, yeme patolojisinin ve uyumsuz yeme davranışının (diyet) tüm yeme bozukluklarında ortak risk faktörleri olduğunu göstermektedir.

Gerçekten de, yeme patolojisi yeme bozukluklarında belirgindir. Bununla birlikte, patolojik yeme davranışını tanımlamanın ve ölçmenin zorluğu, tanının öncelikle semptom boyutlarının öznel tanımına dayandığı gerçeğiyle birleştiğinde, tanılar arasındaki sınırların belirsiz görünmesine neden olabilir⁷. Bu sorun, özellikle birinci basamak hekimleri gibi yeme bozukluğu hastalarına aşina olmayan sağlık pratisyenleri için yeme bozukluklarının teşhisini zorlaştırmaktadır.

Birinci basamaktaki sağlık profesyonelleri genellikle yeme bozukluğundan muzdarip bireyler tarafından yaklaşılan ilk kişilerdir. Olumlu bir prognoz için erken teşhis ve müdahalenin önemi göz önüne alındığında, bakım sağlayıcıları bu bozuklukları tanımalarına yardımcı olacak araçlara sahip olmalıdır. Bu nedenle, uzmanlar tarafından tedavilerindeki gecikmeleri önlemek için hızlı ve doğru bir şekilde tanı konulmalıdır.

Bu tanısal hedefe ulaşmanın bir yolu, semptomlarıyla ilgili anketleri dijitalleştirmek ve otomatikleştirmektir. Bu yöntemin ek bir yararı, yanıtların daha doğru olması olabilir, çünkü çalışmalar hastaların zihinsel sağlık sorunlarını tartışmak için sanal terapistlere insan klinisyenlerden daha fazla güvendiğini göstermektedir⁸. Diğer bir potansiyel fayda, bilgisayar teşhislerinin yüz yüze tanılardan^daha yüksek güvenilirliğe sahip olabileceğini düşündüren bazı çalışmalarla birlikte tanısal güvenilirliğin artmasıdır ^9,10.

Mevcut protokolde, ardışık olarak sevk edilen 949 hastanın fiziksel durum, davranış, duygu ve düşüncelerle ilgili açık uçlu ve kapalı uçlu sorulara verdiği cevaplara dayanan bir algoritma geliştirilmiştir (demografik veriler için bakınız Tablo 1). 949 katılımcının% 91.6'sı (869) kadındı,% 18.0'ında AN,% 19.0'ı BN,% 13.5'i YATAK,% 36.8'i OSFED,% 6.8'i obezite (OB) ve% 5.9'unda yeme bozukluğu yoktu (ED yok). Algoritma, hem yeme bozukluğuna sahip olma olasılığını hem de bireyin hangi tür yeme bozukluğuna sahip olduğuna dair sonucu tahmin eder. Anket maddeleri, Beslenme ve Yeme Bozuklukları için DSM-5 kriterlerine ve AN, BN, BED ve OSFED'in tanısal özelliklerine dayanmaktadır. OB (aşırı vücut yağı) DSM-5'e zihinsel bir bozukluk olarak dahil değildir. Bununla birlikte, OB ve BED² arasında sağlam ilişkiler vardır. Anket maddeleri üç kategoriye ayrılmıştır: (1) VKİ, geçen yıl boyunca kilo kaybı / kazancı ve kendi kendine indüklenen kusma gibi durumlar. (2) Yeme düzeni, diyet yapma, kendini tartma, kendine bağlı kusma, arkadaşlardan ve aileden izolasyon ve aktivitelerden kaçınma gibi davranışlar. (3) İstenilen kilo, kontrolü kaybetmekten korkmak, aşırı yemek, yiyeceklerle ilgili düşünceler, başkaları çok zayıf olduğunuzu söylediğinde kendisinin şişman olduğuna inanmak ve kilo alımına tepki vermek gibi bilişler / düşünceler. Algoritma, öğelere kademeli olarak ağırlık atayan ve beş tanılamanın her biri için en ayırt edici öğeleri tanımlayan koşulsuz bir ayrımcı analize dayanmaktadır. Tanılama bilgileri, kullanımı kolay web tabanlı bir arayüzde görüntülenir.

Deneysel denekler ve hastalar üzerindeki tüm çalışmalar İsveç Etik İnceleme Kurumu, İsveç tarafından onaylanmıştır (D. nr: 2019-05505). Sisteme kaydolmadan önce, tüm bireyler verilerinin depolanması, işlenmesi ve analiz edilmesi için yazılı onay vermiştir. Hastalar yeme bozuklukları için özel tedavi için kliniğe doktor sevki veya kendi kendine sevk ile yönlendirildi. Bir yeme bozukluğundan muzdarip olmak, hastalar için dahil edilme kriteriydi.

1. Klinisyenler tarafından hasta kaydı

NOT: Hasta kaydı (Şekil 1), bir klinisyen tarafından geliştirilmiş özel bir web aracı kullanılarak tamamlanır (bkz.

1. Hasta sevki üzerine herhangi bir modern tarayıcı kullanarak web açılış sayfasına gidin.
2. Web aracında oturum açmak için bir klinisyenle ilişkilendirilmiş mevcut bir hesabı kullanın.
3. Hasta kimliği, sosyal güvenlik numarası, doğum tarihi, yaş ve cinsiyet dahil olmak üzere hasta kayıt formunu doldurun.
4. Yeni bir hasta kaydetmek için Kaydet düğmesine basın. Bu noktada, yordam duraklatılabilir ve daha sonra yeniden başlatılabilir.

2. Hastalar için anket

NOT: Hasta, bir web aracında geliştirilen özel bir uygulamayı kullanarak akıllı bir cihazdaki anketi doldurur (bkz. Hasta reşit değilse, anket bir ebeveyn veya vasi tarafından doldurulur. Verileri tematik bloklar halinde düzenlenmiştir. Her sorunun cevabı tamamlandıktan sonra, sistem bir sonraki soruyu sunar (Şekil 2).

1. Anket uygulamasını akıllı bir cihazda açın.
2. Hastalar için sosyal güvenlik numarasını doldurun (Şekil 3).
3. İlk ziyaret tarihini doldurun; geçerli tarih varsayılan olarak kullanılır.
4. Hastaların kilosu, boyu ve yaşına karşılık gelen bilgileri doldurun.
5. İndüklenen kusma, atıştırmalık sıklığı ve yeme oranı gibi davranışlara karşılık gelen bilgileri doldurun.
6. Kilo alma korkusu ve vücut dismorfisi duyguları gibi bilişsel ve duygusal öğelere karşılık gelen ayrıntıları doldurun.
7. Anketi tamamlamak için Bitti düğmesine basın. Bu noktada, anket duraklatılabilir ve daha sonra yeniden başlatılabilir.

3. Klinisyenler tarafından risk değerlendirmesi

NOT: Risk değerlendirmesi (Şekil 4), klinisyen tarafından özel bir web aracı kullanılarak alınır ve kullanılır (bkz.

1. Herhangi bir web tarayıcısını kullanarak web açılış sayfasına gidin. Web aracında oturum açmak için mevcut bir hesabı kullanın.
2. Hastanın sosyal güvenlik numarasını veya hasta kimliğini kullanarak hastayı arayın.
3. Ölçülen ağırlığı ve yüksekliği sisteme ekleyin.
4. Hastanın ED'si olup olmadığına ve eğer öyleyse ne tür bir ED'ye sahip olduğuna dair algoritmik kararı almak için Sonuç sekmesine basın.
5. Hastaların yanıtlarının sağlıklı bireylerin yanıtlarından saptığı soruları görüntülemek için sekme Soru 1-20 veya Soru 21-34'e basın.
6. Sonuç sekmesi altında, algoritmaya ve klinisyenin uzmanlığına bağlı olarak bir son tanı seçin.

Adım 1'de açıklanan hasta kaydı, bilgisayarlı tıbbi kayıtlarda Şekil 1'de sunulan formu dolduran bir klinisyen tarafından gerçekleştirilir. Klinisyen yeni bir hastayı kaydettikten sonra, uygulama hastanın anketi doldurmasına izin veren adım 2'ye geçer. Anketi başlatmak için, hastanın veya klinisyenin öncelikle hastanın sosyal güvenlik numarasını (veya kimliğini) akıllı bir cihazdaki uygulamaya girmesi gerekir (Şekil 3), ardından uygulama ilk anket öğesini görüntüler. Şekil 2 , tanılama anketinden bir öğenin ekran görüntüsünü göstermektedir. Bir anket öğesine yanıt seçildikten sonra, uygulama bir sonraki öğeye taşınır. Hastalar önceki soruların yanıtını değiştirmek için geri dönemezler ve anket zamanından önce sonlandırılırsa, yanıtlar yine de kaydedilir ve kullanıcı eksik öğeleri doldurmak için geri dönebilir. Tüm sorular cevaplandıktan sonra, uygulama otomatik olarak kapatılır.

Anket tamamlandıktan sonra, Şekil 4'te sunulan risk değerlendirme sayfası klinisyen için bir web arayüzü üzerinden kullanılabilir. Klinisyenler, anketin risk faktörlerinin otomatik olarak hesaplanmasına dayanarak, önerilen tanıyı 'Sonuç' sayfasında, 0-1'den (yani% 100 aralığında) tahmini doğruluk olasılığı ile birlikte görüntüleyebilirler. Klinisyenler, 'Soru 1-20' veya 'Soru 21-34' sekmesine basarak, önerilen tanı ile sonuçlanan sağlıklı yanıtları (turkuaz renk) ve sapan yanıtları (kırmızı renk) görüntüleyebilirler (Şekil 5). Algoritma (bakınız Materyal Tablosu

Burada finansal düzenlemelerle ilgili tam açıklık amaçlanmaktadır. Brodin, bu çalışmayla ilgili hiçbir finansal çıkarı olmadığını beyan eder. Araştırmamız, Södersten'in profesör emeritus olduğu Karolinska Enstitüsü'nde yürütülmektedir. Araştırma, her biri hisselerin% 47,5'ine sahip olan Södersten ve Bergh tarafından başlatılan bir şirket olan Mando Group AB tarafından klinik olarak çevrildi. Irvine'deki Kaliforniya Üniversitesi'nden Profesör Michael Leon kalan% 5'e sahip. Mando Group AB, yeme bozukluğu olan hastaları tedavi etmek için her beş yılda bir Stockholm Bölgesi ile sözleşme yapar. Mando Group AB, ilk sözleşmesini 1997 yılında Stockholm Bölgesi ile imzaladı ve o zamandan beri tedavisi Stockholm vatandaşlarına sunulan bakım standartlarından biri. Mando Group AB son ihaleyi kazandı ve şu anda dört Stockholm hastanesinde Mandometre Klinikleri var. Bu düzenleme, Stockholm Bölgesi'nin yeme bozuklukları da dahil olmak üzere her türlü hastalığı olan hastaları tedavi etmek için kendi klinikleriyle sözleşme yaptığı durumla aynıdır. Başka bir deyişle, Stockholm Bölgesi, Stockholm vatandaşlarına hem kendi kliniği hem de Mando Group AB aracılığıyla yeme bozuklukları hizmetleri sunmaktadır. İsveç'teki tüm sağlık hizmetleri vergi sistemi aracılığıyla finanse edilmektedir; özel ücret son derece nadirdir. Öncelikle, Mando Group AB'nin Uluslararası Tıp Dergisi Editörleri Komitesi'nin 'Yazar Sorumlulukları-Çıkar Çatışmaları' http://www.icmje.org/recommendations/browse/rolesand-responsibilities/ konusundaki tavsiyesine uygun olduğunu da eklemek gerekir. İkinci olarak, Mando Group AB'nin elde ettiği tüm kârın araştırma ve geliştirmeye yeniden yatırıldığı ve hisse senedi sahiplerine temettü verilmediği de eklenmelidir. Yukarıdakilerin hepsi tüm makale gönderimlerinde beyan edilmiştir ve şimdiye kadar dergiler sadece bazı ayrıntıların yayınlanmasının gerekli olduğuna karar vermiştir. Bununla birlikte, bilim adamları araştırma bulgularını bir şirketteki