Ny studie viser lovende resultater for persontilpasset depresjonsbehandling
En banebrytende studie åpner for nye muligheter innen behandling av kronisk depresjon. Studien, som nylig ble publisert i tidsskriftet World Psychiatry, undersøkte effekten av persontilpasset behandling basert på pasientenes unike symptommønstre.
Forskerne fulgte 254 pasienter med kronisk depresjon over en periode på 48 uker. Deltakerne ble behandlet med enten lidelsespesifikk eller ikke-spesifikk psykoterapi. Det innovative ved studien var bruken av såkalte «personspesifikke symptomnettverk» for å forutsi behandlingsutfall.
Sammenheng mellom symptomer
Forskerne fant at informasjon om disse nettverkene sterkt forbedret nøyaktigheten i prediksjonen av depresjonsalvorlighet ved behandlingsavslutning. Dette gjaldt også for langtidseffekter ett og to år etter behandlingen.
Metoden innebærer å analysere hvordan ulike depresjonssymptomer påvirker hverandre over tid hos hver enkelt pasient. Ved hjelp av avanserte statistiske metoder og maskinlæring kunne forskerne identifisere mønstre som var særlig viktige for behandlingsutfallet. Spesielt interessant var at styrken på forbindelsene mellom par av symptomer var en bedre prediktor for behandlingsresultatet enn mer tradisjonelle mål på symptomers sentralitet i nettverket.
Selv om resultatene er lovende, understreker forskerne behovet for videre studier før metoden kan implementeres i klinisk praksis. – Vi trenger replikasjon og ekstern validering av funnene våre, skriver de.
Nettverksteorien kort forklart
Nettverksteorien for psykopatologi antar at psykiske lidelser oppstår og opprettholdes fordi symptomer påvirker hverandre kausalt. Det antas at forekomsten av ett symptom forårsaker forekomsten av flere symptomer, og gjensidige interaksjoner mellom symptomer gjør at psykiske helseproblemer vedvarer.
Fra dette perspektivet bør behandling rette seg mot spesifikke symptomer eller faktorer som forårsaker disse, eller forbindelser mellom symptomer. Det har blitt foreslått at et personspesifikt symptomnettverk kan indikere hvilke spesifikke symptomer eller symptomforbindelser som behandling av et individ bør rettes mot. Sentralitetshypotesen antyder at de symptomene som er mest sentrale i nettverket, det vil si som har flest eller sterkest forbindelser med andre symptomer, bør behandles, fordi en forbedring av disse symptomene vil føre til forbedring av mange andre symptomer.
I tillegg foreslår teorien at behandling bør redusere (sterke) forbindelser mellom symptomer, slik at forekomsten av ett symptom slutter å fremkalle andre symptomer.
Les hele artikkelen: Predicting the outcome of psychotherapy for chronic depression by person-specific symptom networks (World Psychiatry, open access)
Dettee artikkelsammendraget er delvis oversatt og skrevet ved hjelp av KI-tjenesten Perplexity AI. Redaksjonen har kvalitetssjekket sammendraget opp mot originalartikkelen og foretatt justeringer.