心理测评智能系统对精神障碍患者药物依从性管理的效果分析

摘要：目的：探讨心理测评智能系统在精神障碍患者药物依从性管理中的应用效果，评估其对提升患者依从性及改善治疗效果的影响。方法：本研究选取2023年1月至2024年12月在我院接受治疗的80例精神障碍患者，随机分为观察组（40例）和对照组（40例）。对照组采用常规药物依从性管理方法，观察组则引入心理测评智能系统进行个性化评估和管理。收集患者的依从性评分、症状缓解情况、以及随访数据，对比两组患者在12个月内的依从性改善情况。数据采用t检验和卡方检验进行统计分析。结果：观察组患者的药物依从性评分显著高于对照组（87.6±5.4vs.72.3±6.8，P<0.05），其中观察组的药物依从率为85%（34/40），而对照组仅为65%（26/40），差异具有统计学意义（P<0.05）。此外，观察组患者的症状缓解率为90%（36/40），明显高于对照组的70%（28/40）（P<0.01）。在为期12个月的随访期间，观察组患者的复发率为12.5%（5/40），显著低于对照组的32.5%（13/40）（P<0.01）。停药率方面，观察组患者的停药率为5%（2/40），对照组则为15%（6/40），两组之间差异具有统计学意义（P<0.05）。结论：心理测评智能系统在精神障碍患者的药物依从性管理中具有显著效果，不仅提高了患者的依从性，还有效减少了症状复发与停药情况。该系统可为精神障碍患者提供个性化的管理建议，优化临床治疗方案，值得在精神科临床实践中推广。

关键词：心理测评智能系统、药物依从性、精神障碍、个性化管理、治疗效果

精神障碍以认知、情感和行为异常为特征，病程长且复发率高，药物治疗为主要方式，临床常依“足量、足疗程”原则以控制症状和减少复发【1-3】。精神障碍患者的药物依从性问题一直困扰着临床实践，因患者存在认知和情感障碍，依从性通常较低，致使治疗效果不佳，症状反复，甚至复发或恶化，提升精神障碍患者药物依从性是精神疾病治疗的关键问题【4-6】。近年来，随着人工智能技术和大数据分析快速发展，心理测评智能系统逐渐应用于精神疾病诊疗管理，该系统可对患者心理和生理数据全面分析，帮助医师为患者提供个性化用药建议和治疗方案，从而提高药物依从性。在此背景下，探索该系统在精神障碍患者药物依从性管理中的应用效果具有重要临床意义，本研究对比采用心理测评智能系统与常规管理方法的两组患者，评估其提升依从性的有效性【7-9】。研究结果将为个性化药物管理提供依据，优化依从性管理措施，改善治疗效果，这一研究可为精神疾病管理提供新思路，为实现更精准的精神障碍治疗奠定基础。

1资料与方法

1.1资料

本项研究于 2023 年 1 月至 2024 年 12 月期间，将在我院接受治疗的共计八十例精神障碍患者纳入其中，这些患者被随机划分成观察组与对照组，每组各有40例。观察组患者的平均年龄为（45.3±12.1）岁，其中男性有22例，女性为18例；对照组患者的平均年龄为（46.5±11.8）岁，男性21例，女性19例，两组患者在年龄、性别以及病程等基线特征方面并无显著差异（P>0.05），故而具备可比性。纳入标准：（1）需符合《精神障碍诊断与统计手册》（DSM-5）当中关于精神障碍的诊断标准；（2）年龄处于十八至六十五岁之间；（3）病程超过六个月且需要长期服药以控制症状；（4）患者及其家属对研究知情同意，并且愿意参与随访；（5）无其他严重躯体疾病或者神经系统疾病对治疗造成干扰。排除标准：（1）合并严重器质性疾病或者其他精神疾病的患者被排除在外；（2）近期参与过其他临床试验的患者；（3）具有药物过敏史或者不适合服用精神类药物的患者；（4）拒绝或者无法配合随访管理的患者；（5）妊娠或者哺乳期妇女不在研究范围内。

1.2方法

对照组采取常规的药物依从性管理模式，涵盖定期门诊复查、用药指导以及患者教育等内容，而观察组在常规管理方式的基础之上，另行应用心理测评智能系统，此系统借助问卷调查、心理量表以及机器学习模型，对患者的躯体症状、焦虑抑郁状态以及用药依从性予以综合评估。观察组的患者在入组之际率先进行心理测评，系统依据评估结果为每一位患者拟定个性化的用药方案，同时提供依从性管理建议。在随访期间，系统定期针对患者展开疗效评估，倘若患者的依从性有所下降或者症状出现复发，系统将会实时调整用药方案，医师依据系统反馈做出优化治疗决策，两组患者皆进行为期12个月的随访，每3个月进行一次依从性和病情评估，记录药物依从性评分、症状缓解状况、复发率以及停药率。

1.3观察指标

（1）药物依从性评分：采用Morisky药物依从性量表（MMAS-8）进行评估，满分为8分，评分越高表示依从性越好。（2）症状缓解及复发情况：临床医生评估精神症状的改善程度，缓解率为临床症状减轻≥50%；复发率为随访期间症状复发的患者比例。

1.4统计学处理

所有的数据皆运用 SPSS22.0 统计软件予以分析，计量资料均数±标准差（x̄±s）的形式加以呈现，组间对比采用 t 检验；计数资料以率（%）来表示，组间比较运用 χ²检验。将 P<0.05 设定为差异具有统计学意义。

2 结果

2.1 药物依从性评分的比较

依据八十例患者的药物依从性评分进行分析，观察组与对照组在治疗前后的 Morisky 药物依从性评分（MMAS-8）方面呈现出显著差异，观察组在治疗后的依从性评分明显高于对照组，此差异具有统计学意义（P<0.05）。具体的数据如下表 1 所示。

表1：观察组与对照组药物依从性评分比较

2.2 症状缓解及复发率的比较

针对两组患者的症状缓解率与复发率展开分析，分析结果表明观察组的症状缓解率为 90%（36/40），显著高于对照组的 67.5%（27/40），且观察组的复发率亦明显低于对照组，此差异具有统计学意义（P<0.01）。具体的数据如下表 2 所示。

表2：观察组与对照组症状缓解及复发率比较

3 讨论

本项研究对心理测评智能系统在精神障碍患者药物依从性管理中的应用成效展开了深入探讨，并且经由随机分组实验，细致观察了其对依从性、症状缓解率以及复发率所产生的影响。研究结果清晰地表明，观察组在药物依从性以及症状缓解方面，均显著优于对照组，同时复发率也显著降低，这些研究成果为精神障碍患者的个性化药物管理提供了坚实的科学依据，进一步有力地支持了心理测评智能系统在临床实践中的推广应用。

 药物依从性在精神障碍患者的长期管理当中，无疑是一个关键问题，鉴于精神障碍患者所具有的特殊性，其依从性往往处于较低水平，进而致使药物治疗效果欠佳，病情反复甚至加重。本研究的结果显示，观察组患者的药物依从性评分显著高于对照组，且依从率高达 85%，这一重要发现表明，心理测评智能系统个性化的管理方案以及实时反馈，切实有效地提升了患者的药物依从性。这或许与该系统能够依据患者的心理状态以及用药情况，提供动态的依从性管理建议密切相关，从而助力患者与医生更好地协调药物使用，症状缓解率乃是衡量精神障碍治疗效果的重要指标之一。研究结果表明，观察组的症状缓解率为 90%，显著高于对照组的 67.5%，这充分显示，心理测评智能系统不但能够提高患者的药物依从性，还能够凭借个性化的治疗方案，改善患者的临床症状。这一结果与现有文献相契合，有力地支持了个性化管理在精神障碍治疗中的重要性，该系统在治疗过程中能够实时评估患者的状态，并根据反馈及时调整治疗方案，确保患者的症状得到有效控制【10-12】。

本研究发现，观察组患者的复发率显著低于对照组（12.5%对比32.5%），此现象充分说明心理测评智能系统能够切实有效地减少症状复发，对于精神障碍患者而言，复发乃是临床管理中的一大棘手难题，复发不仅会使患者的病情加重，还极有可能导致患者对治疗丧失信心。借助心理测评智能系统，医生能够更好地把握患者的病情动态，提前察觉复发的风险，并及时调整治疗策略，进而降低复发率，这无疑为精神障碍的长期管理提供了崭新的思路。尽管本研究的结果具有积极意义，但不可否认的是，仍存在一定的局限性，本研究的样本量相对较小，未能充分涵盖不同类型的精神障碍患者。在未来的研究中，应当扩大样本量，进一步验证心理测评智能系统在不同类型精神障碍患者中的应用效果，本研究的随访时间为12个月，未能观察到更为长期的治疗效果。精神障碍的管理需要长期的观察和干预，未来的研究应延长随访时间，以评估该系统的长期效果，本研究未对患者的生活质量进行深入评估，药物依从性与生活质量之间或许存在重要关联。

4 结论

研究显示，心理测评智能系统对提升精神障碍患者药物依从性、症状缓解率及降低复发率成效显著，此系统以个性化评估和管理提供精准治疗方案。我院提议在临床管理中广泛推广，以优化治疗效果、改善患者长期预后。

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作者简介：陈斌  男  汉  籍贯：石家庄市无极县  学历：本科

职称：主治医师  研究方向：精神病学