临床高风险青少年精神病研究的一个主要目标是开发预测模型，估计个体发展为精神病的风险。然而，现有的预测模型在临床实施中面临着困难，因为不同研究队列中的风险分布存在异质性，这可能归因于基线前疾病进展的差异。

使用临床指标开发的预测模型已经取得了相对较高的准确性，但在临床实施中仍存在障碍。现有的风险计算器是在不同样本中开发的，这些样本在症状严重程度、确定途径和确定年龄上存在差异，因此预测的风险分布也会有所不同。

本研究旨在探讨基线前症状持续时间对NAPLS2风险计算器的影响，并研究皮层变薄是否能增强临床预测模型。通过研究症状持续时间和皮层变薄对预测模型的调节作用，可以提高对临床高风险青少年精神病的预测准确性，并为早期干预提供机会。

本文通过检查基线前症状进展的持续时间和皮层变薄作为NAPLS2风险计算器的调节因素，改进对临床高风险（CHR-P）青少年精神病预测的准确性。参与者来自NAPLS2和NAPLS3研究，这些研究是观察性联合研究，研究与精神病转化相关的预测因素和机制。将NAPLS2风险计算器模型应用于基线前症状进展的不同持续时间组。在NAPLS3的子集中，将皮层厚度变化与个体风险评分结合起来预测精神病转化。一共纳入了1300名符合精神病风险综合征标准的参与者，其中11.8%最终转化为精神病。将风险计算器模型的性能在不同的样本迭代中进行评估，并显示与现有风险计算器相似的性能。此外，作者还利用了神经影像测量来提高预测准确性。

Figure 1. Predicted risk of conversion in the full NAPLS2/NAPLS3 sample, short symptom duration sample, and long symptom duration sample.

研究发现，转化者与非转化者之间的大脑皮层厚度变化速度存在差异，转化者的大脑皮层变薄速度更快。这些变化可能与神经发育过程中的异常（如突触修剪）有关，可能有助于精神病的发展。

Figure 2. AUC for performance of predictor models without/with imaging variables.

总之，这篇文章通过使用风险计算器和神经影像测量成功预测了CHR-P患者的转化风险，在临床实施中具有潜在的应用前景。

文献出处：

Worthington, M., Collins, M., Addington, J., Bearden, C., Cadenhead, K., Cornblatt, B., . . . Cannon, T. (2023). Improving prediction of psychosis in youth at clinical high-risk: Pre-baseline symptom duration and cortical thinning as moderators of the NAPLS2 risk calculator. Psychological Medicine, 1-9. doi:10.1017/S0033291723002301.

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