每日活动水平变化：双相情感障碍抑郁症状转变的早期预警信号

为解决双相情感障碍（BD）临床预测准确性问题，研究人员开展 “通过分析密集采样数据检测 BD 患者抑郁症状发作” 的研究。结果显示，活动变化比睡眠和情绪变化更早预示抑郁症状，这为 BD 的早期干预提供了重要依据。

　　在精神疾病研究领域，双相情感障碍（Bipolar Disorder，BD）一直是个棘手的难题。以往对 BD 症状变化的研究，多把症状当作静态指标来测量，这导致自杀、抑郁发作复发、发展为完全精神病综合征等预测模型的准确性欠佳。比如，现有的预测模型难以精准预判 BD 患者何时会出现抑郁症状，使得患者不能及时得到干预和治疗。而且，虽然此前有研究关注 BD 中各因素间的关系，但在预测 BD 症状转变方面仍存在诸多问题，像临床异质性、检测复杂转变能力不足、数据处理不充分、样本量小、随访期短等。因此，迫切需要更有效的研究来解决这些问题，提高对 BD 患者抑郁症状发作的预测能力，以便及时进行干预，改善患者的生活质量。

加拿大的研究人员针对这一现状展开了研究。他们的研究成果发表在《International Journal of Bipolar Disorders》上。此次研究意义重大，若能准确预测 BD 患者抑郁症状的发作，就能提前进行干预，降低患者痛苦，对精神疾病临床治疗的发展有极大推动作用。

为开展这项研究，研究人员采用了多种关键技术方法。首先，招募了 127 名 BD 患者（样本队列来源为加拿大两家学术精神病医院），让他们佩戴 Oura 智能戒指，持续监测日常活动和睡眠参数；同时，要求患者每周完成患者健康问卷（Patient Health Questionnaire，PHQ-9）和奥尔特曼自评躁狂量表（Altman Self-Rating Mania Scale，ASRS）的自我评分。然后，运用时间 - 频率谱导数尖峰检测（(TF?SD2) ）等算法，对采集到的多变量时间序列数据进行处理和分析。

下面来看看具体的研究结果：

• 数据描述：127 名参与者佩戴电子监测设备长达 383.5（175.3）天，分析了大量活动和睡眠数据点，还依据 PHQ-9 评分确定了 168 次抑郁发作。
• 探索性分析：发现活动和睡眠模式平均以 4 天为周期变化，且相关模式的子带部分交叉，可在不同时间尺度监测其变化率。
• 检测抑郁症状发作：利用(TF?SD2) 算法检测抑郁症状发作，结果显示活动变量能提前 7.0（9.0）天预测，睡眠变量能提前 4.0（5.0）天预测 。在不同检测方式下，各变量对抑郁症状和心境正常状态的检测表现不同。比如，2 周早期检测扫描（Early Detection Sweeping，EDS）时，日常步数和不活动分钟数的日变化对抑郁症状检测准确率较高；对称双向扫描（Symmetrical Bilateral Sweeping，SBS）时，更多变量在各时间尺度都有较高检测性能。

研究结论表明，活动和睡眠变化分别能提前 7 - 9 天和 4 - 5 天预测 PHQ-9 评分变化，这意味着活动变化是 BD 患者抑郁症状的最早指标。该研究开发的分析方法，有助于深入了解行为变量的变化，也为 BD 抑郁发作的预防提供了新方向，即行为激活干预可能是预防 BD 抑郁发作的关键。不过，研究也存在局限，如样本中躁狂或轻躁狂症状不足，未控制社会人口学变量，且数据采样频率差异可能影响发作检测。但研究使用密集采样数据、采用新颖的时频分析方法，还进行了全程远程研究，这些优势使研究成果具有较高可信度。未来研究可探索 “及时干预” 对情绪变异性的影响，有望推动精神医学在个体层面实现更精准的临床预测和干预。