"混合"是世界上抑鬱症患者之間最遠的距離

文獻閱讀：The role of overlapping excitatory symptoms in major depression： are they relevant for the diagnosis of mixed state？

2019年8月，研究混合抑鬱的大型課題BRIDGE–II–Mix Study Group發表了一個設計簡單粗暴的，為了識別混合特徵的特性，對重度抑鬱發作患者進行了資料驅動的症狀分析。

總樣本量：多中心研究，2270名成年的、重度抑鬱發作的患者。

每個樣本已知的資訊：社會人口學變數，重度抑鬱發作診斷條目，當前抑鬱發作的症狀學特徵（32個），精神疾病病史，共病的精神疾病，既往精神病住院治療史，先前對抗抑鬱藥的反應。

一、聚類：

使用Matlab R2018b，k-medoids聚類演算法，每個臨床特徵以有/無的二分類資料納入。分組數量從2到7組每組都測一遍，每測一次可以各組有一個核心（medoids），這個核心是一個真實存在的樣本，也能代表這一類最典型的形象，Partitioning around medoids （PAM） 演算法被用來計算核心，重複100次，使用silhouette標準、Davies-Bouldin和Calinski-Harabsz標準來判定要選幾個組的分法。最後2組的分法較好。

在此，分組結束。

二、兩個分組的特徵：

接著就是見證奇蹟的時刻，上面使用資料驅動分出來的兩組似乎華麗麗的區分出了有混合特徵的抑鬱和無混合特徵的抑鬱。看來這兩組的差異真挺巨大的。如果世界上抑鬱的人只能分為兩種人，那麼不是男人和女人，而是抑鬱有混合和無混合！

在描述這兩組的時候發現，兩組的區別就是混沒混（表一）。

二分類變數：根據卡方檢驗來描述前述方法分出來的兩個組的特徵。包括兩個分組之中性別、臨床特徵、合併症之間的差異。分析中包括的合併症包括強迫症，驚恐障礙，社交恐怖症，廣泛性焦慮症，厭食症，貪食症，暴食症，ADHD、邊緣型人格障礙、躁狂/輕躁狂發作史、抗抑鬱治療下轉躁史、雙相特徵，以及一級親屬中的輕躁狂/躁狂發作史或雙相情感障礙病史等等。

連續變數：經過Kolmogorov-Smirnov檢驗測試資料是否符合正態分佈，之後使用Wilcoxon秩和檢驗用於評估年齡，首次抑鬱診斷時間，當前發作持續時間，先前抑鬱發作次數，終身自殺未遂次數和先前住院次數的差異，由於變數較多，統計顯著性水平在Bonferroni校正的P <0。00098水平上確定。

研究中再三提到雙相特徵這個概念，與雙相情感障礙這個診斷不同之處在於用更寬的標準納入了未達到躁狂/輕躁狂標準的閾值下的躁狂發作。

為了區分患者入組時的年齡是否與受到患者首次發病年齡的共線性，因此使用一個logistic模型來校正這兩個變數。

三、能預測樣本所在的類別的指標

為了確定聚類演算法中使用的32個臨床特徵中的哪一個更好地預測每個受試者屬於哪個聚類，使用兩個方法：

1。使用一個逐步logistic迴歸模型，該模型使用聚類標籤作為因變數，以32個臨床特徵作為可能的預測因子。如果加入每個特徵後偏差變化的卡方統計量的p值小於0。001，則將這個特徵進一步新增到模型中。

2。使用32個臨床特徵訓練有200個迴歸樹的隨機森林。為了避免樹枝生長偏斜，curvature test用於分類預測變數，選擇分類預測器，最小化每個預測變數與特徵之間的獨立性卡方檢驗的p值。此後，透過袋裝觀察

（out-of-bag）

來測量估計預測值的重要性。原理就是重複計算、重複擬合，選擇最佳預測變數作為在按降序排序的估計重要性值之間的最大差距之前的那些特徵。

四、驗證

分類大致上是分好了，接下來就是使用ROC曲線驗證，測一測以驗證先前提出的基於

混合狀態的先驗研究診斷標準（RBDC）

的三個cut-off，以及DSM-5上面作為診斷標註的那幾個特徵，接著就是人工的部分了，測下來之後發現不論是資料驅動得來的標準還是RBDC標準均能區分兩個分組，接下來就是DSM-5的標準上除了睡眠需求減少外，其它幾個條目也均能區分兩個分組。

基於預測叢集成員資格的臨床特徵制定資料驅動診斷標準（DDC）。後兩個預測因子被列為否定標準（即缺席）。確定四個截止值計算ROC曲線（AUC = 1）。 ROC曲線還證實，RBDC的臨界值為3（AUC = 0。96，圖2）是識別混合與否的的最佳值。相反，DSM-5混合特徵指定適應標準截止值為3並非最佳值，較低閾值2效果更好（AUC = 0。75，圖2）。

表3中顯示了所有標準。使用RBDC和DSM-5標準的原始截止值以及新確定的七個新資料驅動標準中至少四個截止值構建了列聯表。 DDC對每個群集中的每個受試者進行了完美分類，從而顯示出100％的敏感性，特異性，陽性和陰性預測值。其餘的DSM-5標準顯示出更高的特異性和陽性預測值，但陰性預測值和靈敏度較低。

比較資料驅動診斷標準和DSM-5診斷標準均可區分出患者的混合與否，看來混合真的是世界上抑鬱症患者之間最遠的距離。至少需要以下七項中的四項特徵才能區分兩者：煩躁，情緒不穩定，精神運動激動，注意力分散，情緒反應，無食慾減退和無精神運動遲緩。有趣的是，這些都不是DSM-5中提到的混合診斷標準。