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耳鸣症状动态与临床改善的密集纵向数据分析：基于智能手机应用的实时监测研究
【字体： 大 中 小 】 时间：2025年01月23日 来源：npj Digital Medicine 12.4
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本研究通过智能手机应用采集耳鸣患者的密集纵向数据(EMA/EDD)，结合时间序列特征提取和弹性网络回归模型，揭示了治疗响应与特定症状变化的关系。研究人员发现临床改善(CGI-I评分1-3)与耳鸣相关思维、下颌紧张度的线性下降，以及快乐情绪的线性上升显著相关。该研究为耳鸣治疗的个性化监测提供了新方法，证实了EMA数据在捕捉治疗动态变化中的敏感性，模型测试集McFadden R2达0.82。
耳鸣作为全球影响超过7.4亿成年人的复杂症状，其严重形式可导致睡眠障碍、焦虑抑郁等严重后果，每年给欧洲患者带来1500�自付费用和4800�社会经济成本。然而传统评估方法存在回忆偏差、采样频率低等局限，难以捕捉症状的动态变化。德国雷根斯堡大学(University of Regensburg)联合欧洲多国团队在《npj Digital Medicine》发表的研究，创新性地采用智能手机生态瞬时评估(EMA)技术，通过分析129名患者8480条日记数据，建立了临床改善的预测模型。
研究采用三项关键技术：1)通过UNITI应用程序采集12周治疗期间每日EMA/EDD数据(10项VAS量表)；2)应用tsfeatures包提取10类时间序列特征(如线性度、平坦点等)；3)采用嵌套交叉验证的弹性网络有序回归(ordinalNet R包)分析特征与CGI-I评分的关联。
样本描述
50%依从性亚组(N=129)分析显示，39%患者报告无改善，26%轻微改善，20%显著改善。与全样本相比，该亚组患者年龄更大(54.8±12.1岁)，平均耳鸣病程达132个月。
临床改善相关特征
Spearman相关分析揭示：耳鸣思维线性度(r=0.36)、下颌紧张度线性度(r=0.31)与改善正相关，瞬时耳鸣响度波动性(r=-0.31)负相关。模型筛选出7个关键预测因子，包括耳鸣思维线性下降(OR=1.43)、快乐情绪线性上升(OR=1.28)等。
特征重要性
绝对log odds总和显示：耳鸣相关思维(权重4.2)、下颌紧张度(3.1)最具预测力；时间序列特征中线性度(权重6.8)最关键，其次是平坦点(3.5)和波动性(2.9)。敏感性分析证实模型在50-90%依从率间保持稳定(R2≈0.8)。
该研究首次系统论证了EMA数据对耳鸣治疗响应的预测价值，揭示症状改善不仅与强度变化相关，更与变化模式(线性趋势、波动性)密切相关。临床意义在于：1)为耳鸣治疗监测提供实时数字化工具；2)识别出下颌紧张度等非听觉症状的关键作用；3)证实中等依从率(50%)即可获得可靠模型，利于临床推广。局限性包括CGI-I的回忆偏差，以及线性模型对非线性关系的可能忽略。未来可结合被动传感数据提升预测精度，推动耳鸣诊疗向个性化、动态化方向发展。
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