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    精神分裂癥病人攻擊行為評(píng)估方法及影響因素研究進(jìn)展

    2023-04-15 10:46:35孫玉靜曹云云賈艷楠周郁秋
    全科護(hù)理 2023年9期
    關(guān)鍵詞:攻擊行為精神疾病精神分裂癥

    孫玉靜,曹云云,張 靜,賈艷楠,周郁秋

    攻擊行為(aggressive behavior)是指病人在癥狀支配和環(huán)境因素影響下發(fā)生的對(duì)自身、他人和其他目標(biāo)所采取的破壞性行為,形式上包括語言攻擊、身體攻擊、攻擊物品及自我攻擊。精神分裂癥是一組常見的病因未明的重性精神疾病,也是嚴(yán)重威脅人類健康和社會(huì)功能的一大頑疾。在各類精神疾病中,精神分裂癥病人攻擊行為發(fā)生率最高,為正常人群的3~5倍[1]。研究表明,在精神疾病攻擊行為者中,87.8%診斷為精神分裂癥[2]。攻擊行為反復(fù)出現(xiàn)不僅對(duì)病人家庭穩(wěn)定和社會(huì)和諧造成巨大威脅,同時(shí)嚴(yán)重影響病人預(yù)后和康復(fù)。據(jù)統(tǒng)計(jì)每年由于精神疾病病人攻擊行為造成的經(jīng)濟(jì)損失巨大[3]。因此,精神分裂癥病人攻擊行為的發(fā)生機(jī)制與影響因素逐漸成為國內(nèi)外學(xué)者關(guān)注的焦點(diǎn)。

    1 精神分裂癥病人攻擊行為評(píng)估方法

    1.1 測(cè)評(píng)量表 精神疾病病人攻擊行為的風(fēng)險(xiǎn)常用的測(cè)評(píng)工具包括長(zhǎng)期風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具、短期風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具及病人入院時(shí)攻擊風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具。

    1.1.1 長(zhǎng)期風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具 ①歷史、臨床、危險(xiǎn)處理-20(HCR-20):主要適用于既往存在攻擊事件且可能患有精神障礙的受試者,是目前世界范圍內(nèi)應(yīng)用最為廣泛的攻擊風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估量表之一,但該量表評(píng)估耗時(shí)較長(zhǎng),對(duì)評(píng)估者的素質(zhì)要求較高[4]。②精神病態(tài)測(cè)評(píng)量表修訂版(PCL-R):該量表包括20個(gè)條目,主要適用于司法精神病院和男性罪犯人群[5]。③攻擊風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指南(VRAG):適用于司法精神病院的病人,可用于精神疾病病人較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)的攻擊風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)[6]。④攻擊風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)量表(COVR):可以預(yù)測(cè)社區(qū)精神疾病病人攻擊行為的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)[7]。

    1.1.2 短期風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具 ①Broset攻擊行為量表(BVC):該量表可評(píng)估住院精神障礙病人在24 h內(nèi)攻擊行為的暴力風(fēng)險(xiǎn),評(píng)估耗時(shí)約5 min[8]。②暴力風(fēng)險(xiǎn)量表(VRS):該量表的顯著特點(diǎn)是除可用于干預(yù)前的評(píng)估外,還可用于干預(yù)后效果的評(píng)價(jià)[9]。

    1.1.3 入院時(shí)攻擊風(fēng)險(xiǎn)篩查工具 包括攻擊分析篩查量表(V-RISK-10)等[10]。目前,國內(nèi)使用的量表多為國外量表的翻譯及修訂版本,但由于文化背景及醫(yī)療背景不同,量表的準(zhǔn)確性及適用性有待進(jìn)一步研究,因此亟須結(jié)合我國國情發(fā)展適合我國的攻擊行為評(píng)估工具和模式。

    1.2 人工智能技術(shù) 人工智能技術(shù)就是通過深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析等方法,使用計(jì)算機(jī)來模擬人類的認(rèn)知功能,讓機(jī)器解決問題,或者在特定情況下做出類似人類的反應(yīng)[11]。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法已被用于精神分裂癥疾病預(yù)測(cè)和診斷等方面,但尚無在精神分裂癥病人攻擊行為領(lǐng)域的應(yīng)用[12]。有些報(bào)告可能過于樂觀,因此應(yīng)謹(jǐn)慎對(duì)待。在人工智能技術(shù)應(yīng)用時(shí)面臨的主要問題是模型的樣本規(guī)模較小[13],以及測(cè)試數(shù)據(jù)集、訓(xùn)練和驗(yàn)證數(shù)據(jù)集之間缺乏獨(dú)立性[14]。由此可以看出,人工智能技術(shù)一方面可為精神分裂癥病人攻擊行為的早期識(shí)別提供新的方法,另一方面可有效提高精神科醫(yī)生的工作效率,降低成本,并與人工診療優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),為早期識(shí)別攻擊行為風(fēng)險(xiǎn)人群,開展積極干預(yù)提供了可能性[15-16]。

    2 精神分裂癥病人攻擊行為影響因素

    針對(duì)精神分裂癥病人攻擊行為,國內(nèi)外多項(xiàng)研究已運(yùn)用經(jīng)典的流行病學(xué)設(shè)計(jì)確定了其危險(xiǎn)因素。精神分裂癥病人攻擊行為的影響因素可分為生理學(xué)因素、精神癥狀學(xué)因素、行為學(xué)因素及心理社會(huì)因素。

    2.1 攻擊行為與生理學(xué)因素 既往研究表明,精神疾病病人攻擊行為的發(fā)生與其血液中某些物質(zhì)的水平變化密切相關(guān),如三碘甲狀腺原氨酸(T3)、甲狀腺素(T4)、促甲狀腺激素(TSH)、皮質(zhì)醇(F)、睪酮(T)等,可有效預(yù)測(cè)病人的攻擊行為[17]。研究表明,發(fā)生攻擊行為的精神分裂癥病人肌酸激酶(CK)值水平升高,CK值可以作為攻擊行為的預(yù)測(cè)因素[18]。因此,應(yīng)將血生化檢查指標(biāo)納入攻擊行為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系,通過篩選特異指標(biāo)來提高攻擊行為預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

    2.2 攻擊行為與精神癥狀學(xué)因素 研究表明,攻擊行為與精神病性癥狀密切相關(guān)。在精神病理學(xué)方面,一般認(rèn)為有被害妄想、嫉妒妄想、命令性幻聽、自罪或強(qiáng)迫觀念等癥狀的精神疾病病人攻擊行為發(fā)生率高,而社交退縮、情感淡漠等陰性癥狀會(huì)降低攻擊行為的發(fā)生率[19]。研究表明,陽性癥狀和意向性攻擊行為呈顯著正相關(guān),陽性癥狀得分越高,意向性攻擊行為發(fā)生率越高[20]。另外,有學(xué)者認(rèn)為精神分裂癥病人攻擊行為與疾病的分型有關(guān),偏執(zhí)型和緊張型的病人攻擊行為發(fā)生率高于其他分型病人[21]。

    2.3 攻擊行為與行為學(xué)因素

    2.3.1 攻擊行為與事件相關(guān)電位 精神分裂癥病人攻擊行為腦誘發(fā)電位相關(guān)研究表明,攻擊組對(duì)負(fù)性情緒反應(yīng)時(shí)間最短,表明攻擊組對(duì)負(fù)性情緒刺激更加敏感。李丹玉等[22]對(duì)精神分裂癥病人的事件相關(guān)電位P300與攻擊行為的相關(guān)研究中表明,攻擊組P300潛伏期延長(zhǎng)且波幅降低。提示攻擊性個(gè)體認(rèn)知加工過程存在缺陷,大腦皮層喚醒水平較為低下,從而導(dǎo)致沖動(dòng)情緒及行為的控制能力削弱。研究表明,P300的潛伏期和波幅可作為特異性神經(jīng)電生理指標(biāo)來評(píng)估預(yù)測(cè)精神分裂癥病人暴力風(fēng)險(xiǎn)[23]。Frommann等[24]發(fā)現(xiàn),在負(fù)性情緒刺激時(shí)有攻擊犯罪記錄的精神分裂癥病人N250波幅顯著增高,此結(jié)果間接表明,在應(yīng)激狀態(tài)時(shí)攻擊犯罪組的攻擊相關(guān)情緒更易被喚起。精神分裂癥有攻擊行為的病人存在腦電指標(biāo)的變化,運(yùn)用事件相關(guān)電位(ERP)技術(shù)探討負(fù)性面孔誘發(fā)的N250、P300的波幅、潛伏期、反應(yīng)時(shí)及準(zhǔn)確率,可為揭示攻擊行為發(fā)生機(jī)制提供客觀依據(jù)。

    2.3.2 攻擊行為與服藥依從性 抗精神病藥物能有效改善精神分裂癥病人的精神癥狀、預(yù)防復(fù)發(fā),是目前治療精神分裂癥最主要的方法,服藥依從性是治療的關(guān)鍵因素。國內(nèi)一項(xiàng)基于4個(gè)省市社區(qū)精神分裂癥病人的調(diào)查結(jié)果顯示,有20%的病人出院后不依從服藥[25]。Wang等[26]對(duì)住院精神分裂癥病人進(jìn)行調(diào)查并完成出院后1個(gè)月隨訪,結(jié)果發(fā)現(xiàn)病人出院前后服藥依從性有顯著性差異,不依從率從50.8%升至93.0%。堅(jiān)持服藥對(duì)病人的治療效果起到至關(guān)重要的作用,隨著服藥依從性的下降,攻擊行為的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)增加。然而現(xiàn)有依從性干預(yù)多僅關(guān)注藥物治療依從性,且對(duì)長(zhǎng)期維持效果有限。

    2.4 攻擊行為與心理社會(huì)學(xué)因素

    2.4.1 攻擊行為與童年期創(chuàng)傷 童年期創(chuàng)傷是指一種創(chuàng)傷性經(jīng)歷,發(fā)生于病人的兒童和青少年時(shí)期。研究表明,無論是否罹患精神分裂癥,沖動(dòng)攻擊行為與早年的經(jīng)歷和表現(xiàn)有關(guān)[27]。家庭教育及環(huán)境對(duì)攻擊行為的產(chǎn)生有重要影響[28]。研究表明,病人的不良個(gè)人成長(zhǎng)環(huán)境對(duì)其攻擊行為的發(fā)生有一定影響。童年期創(chuàng)傷經(jīng)歷可能通過影響發(fā)育中大腦特定的神經(jīng)環(huán)路及結(jié)構(gòu),下丘腦-垂體-腎上腺軸的不典型發(fā)育,導(dǎo)致情緒調(diào)節(jié)功能失調(diào),從而進(jìn)一步增加了攻擊行為的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)[29]。

    2.4.2 攻擊行為與社會(huì)認(rèn)知 社會(huì)認(rèn)知理論的使用會(huì)幫助我們更好地理解精神分裂癥病人表現(xiàn)出的攻擊行為[30]。社會(huì)認(rèn)知被定義為涉及社會(huì)信息的感知、解釋和處理的認(rèn)知領(lǐng)域,它保證了人與人之間的正常社會(huì)交往。由Green等[31]改編的社會(huì)認(rèn)知模型表明,社會(huì)認(rèn)知在神經(jīng)認(rèn)知和功能結(jié)局之間起著中介作用,改善社會(huì)認(rèn)知缺陷或減少社會(huì)認(rèn)知偏差可能對(duì)精神分裂癥病人產(chǎn)生積極的康復(fù)結(jié)果。社會(huì)認(rèn)知主要包括情緒知覺、社會(huì)知覺、心理理論和歸因方式等高級(jí)認(rèn)知加工過程。Araya等[32]研究表明,社會(huì)認(rèn)知干預(yù)可幫助精神分裂癥病人減少憤怒、敵意、攻擊行為,提高面部情緒識(shí)別能力,有助于病人的社會(huì)康復(fù)。此外,研究認(rèn)為將心理理論和認(rèn)知理論作為一種重要的干預(yù)手段,可以減少精神分裂癥病人的攻擊和暴力行為[33]。

    2.4.3 攻擊行為與社會(huì)動(dòng)機(jī) 社會(huì)動(dòng)機(jī)是指激發(fā)和引導(dǎo)個(gè)體從事社會(huì)活動(dòng),在社會(huì)交往中尋求和獲得快樂,建立和維持社會(huì)聯(lián)系的生理和心理因素的內(nèi)在傾向。精神分裂癥病人的社會(huì)動(dòng)機(jī)障礙是指社會(huì)活動(dòng)的內(nèi)在動(dòng)機(jī)較低。社會(huì)性贊賞是指在社會(huì)環(huán)境中鼓勵(lì)個(gè)體更多參與社會(huì)活動(dòng)的刺激因素,如表揚(yáng)、微笑等,而引發(fā)個(gè)體回避行為的刺激因素是社會(huì)懲罰因素,如批評(píng)、負(fù)面表達(dá)等[34]。因此,對(duì)獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰的期望會(huì)影響個(gè)人的社會(huì)動(dòng)機(jī),進(jìn)而影響攻擊行為和社會(huì)功能。精神分裂癥病人在利用情緒體驗(yàn)形成價(jià)值績(jī)效、形成早期獎(jiǎng)勵(lì)和動(dòng)機(jī)目標(biāo)、形成目標(biāo)導(dǎo)向行為的過程中存在障礙,不能得到預(yù)期的結(jié)果,導(dǎo)致功能障礙[35]。因此,探索精神分裂癥病人的社會(huì)動(dòng)機(jī)損傷特征及評(píng)價(jià)其是否可以作為攻擊行為風(fēng)險(xiǎn)早期識(shí)別和預(yù)測(cè)臨床結(jié)局的敏感指標(biāo),可為制定精神分裂癥預(yù)防攻擊行為的早期干預(yù)策略提供新的方向。

    3 小結(jié)與展望

    精神分裂癥攻擊行為的發(fā)生為多系統(tǒng)因素綜合作用的結(jié)果,以往研究多從相關(guān)臨床及生物學(xué)特征、心理社會(huì)因素等方面利用傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行預(yù)測(cè),但預(yù)測(cè)力較差。近年來人工智能技術(shù)在精神疾病預(yù)防、早期篩查、診斷、治療和康復(fù)方面的預(yù)測(cè)得到初步驗(yàn)證,但如何利用人工智能技術(shù)對(duì)精神分裂癥有攻擊行為風(fēng)險(xiǎn)的人群進(jìn)行早期識(shí)別,同時(shí)統(tǒng)籌醫(yī)院、社區(qū)衛(wèi)生資源,實(shí)現(xiàn)對(duì)精神分裂癥病人的動(dòng)態(tài)評(píng)估與管理,是亟須解決的重點(diǎn)問題。因此,未來研究應(yīng)考慮使用多種手段對(duì)精神分裂癥病人進(jìn)行攻擊行為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和精準(zhǔn)管理,達(dá)到降低精神分裂癥病人攻擊行為發(fā)生率及疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn),同步提高病人心理社會(huì)功能,改善精神分裂癥病人預(yù)后,以期為臨床相關(guān)部門制定精神分裂癥攻擊行為風(fēng)險(xiǎn)管理政策提供理論支撐和決策依據(jù)。

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