摘要
目的 分析精神分裂症(SCZ)患者自我怜悯与抑郁症之间的关系,为预防抑郁的发生提供参考.方法 选取2023年3～12月在合肥市第四人民医院接受过住院治疗的179例SCZ患者作为研究对象.使用简版自我怜悯量表(SCS)和贝克抑郁自评量表(BDI)分别评估患者的自我怜悯和抑郁水平.根据抑郁水平,将患者分为伴抑郁症组(n=93)和非伴抑郁症组(n=86).基于自我怜悯总分,使用4种机器学习算法,包括随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、K最邻近(KNN)、广义线性模型(GLM),构建精神分裂症患者抑郁症发生的预测模型.结果 伴抑郁症组的患者BDI评分9(7,13)分,高于非伴有抑郁症组1(0,3)分,差异有统计学意义(P＜0.05).相关性分析表明自我友善、普遍人性、正念和SCS总分与BDI评分均呈负相关(P＜0.05).4种机器学习算法中,RF、GLM和KNN的曲线下面积(AUC)分别为0.828 9、0.812 2和0.842 2.结论 精神分裂症患者的自我怜悯水平与抑郁症状呈负相关,且自我怜悯和机器学习能较好预测精神分裂症患者发生抑郁的风险.
维普
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