PsiOvi Staging Model for Schizophrenia (PsiOvi SMS): A New Internet Tool for Staging Patients with Schizophrenia

Artículo empírico que presenta el modelo PsiOvi Staging Model for Schizophrenia (PsiOvi SMS), una herramienta en línea para clasificar pacientes con esquizofrenia según estadios de severidad. Con datos de 212 pacientes esquizofrénicos ambulatorios, se aplicaron técnicas de aprendizaje automático (algoritmos genéticos, máquinas de vectores de soporte) para integrar 12 variables de cinco dimensiones: síntomas psicopatológicos (positivos, negativos, depresivos), características clínicas (hospitalizaciones), cognición (velocidad de procesamiento, aprendizaje visual, cognición social), biomarcadores inflamatorios (razones plaqueta-linfocito, neutrófilo-linfocito, monocito-linfocito) y funcionamiento psicosocial (Escala de Funcionamiento Psicosocial). El modelo alcanzó 62% de exactitud en la clasificación de severidad y mostró sensibilidad apropiada para los niveles leve, moderado y marcado. La herramienta proporciona perfiles multidimensionales que permiten diseñar planes de intervención personalizados.

Puntos clave

• El PsiOvi SMS integra psicopatología, características clínicas, cognición, biomarcadores inflamatorios y funcionamiento en un modelo computarizado para estadificar esquizofrenia.
• Los biomarcadores de inflamación periférica (PLR, NLR, MLR) forman parte del modelo junto con variables clínicas y psicométricas (PANSS, CAINS, CDSS, PSP).
• El modelo clasificó correctamente a pacientes en categorías de severidad (leve, moderado, marcado) con sensibilidad entre 0.62 y 0.67 según el grado de severidad.
• La herramienta permite a clínicos obtener perfiles multifacéticos del paciente que van más allá de la puntuación global del CGI-S para personalizar intervenciones.
• El acceso en línea facilita la aplicación del modelo en la práctica clínica ambulatoria con esquizofrénicos estables.

Para quién: Clínicos e investigadores en psiquiatría que trabajan con esquizofrenia y necesitan evaluar el estadio clínico de pacientes para diseñar tratamientos personalizados basados en un enfoque multidimensional.