功能性躯体障碍(FSD)在人群中的实证评估：基于人口样本的频率、适用性及诊断优化

编辑推荐：本研究针对跨专科持续性躯体症状诊断混乱问题，通过荷兰Lifelines队列(n=88,925)首次验证EURONET-SOMA提出的功能性躯体障碍(FSD)分类框架。发现58%人群符合FSD标准，多系统症状组与健康状态、神经质等显著相关，提出需优化症状严重度阈值。为跨学科症状管理提供新思路，发表于《BMC Medicine》。

　　在医学实践中，那些持续困扰患者却难以用传统疾病模型解释的躯体症状，如同迷雾中的迷宫，长期困扰着医患双方。从反复发作的慢性疼痛到难以缓解的胃肠道不适，这些症状不仅跨越神经科、消化科等多个专科领域，更因诊断标准混乱导致患者辗转求医。当前DSM-5的躯体症状障碍(SSD)和ICD-11的躯体痛苦障碍(BDD)等诊断框架存在明显局限——它们被归入精神疾病分类，使得非精神科医生望而却步，而专科常用的纤维肌痛(FM)或肠易激综合征(IBS)等诊断又过于碎片化。这种"专科竖井"现象直接导致患者陷入诊断-治疗的死循环。

为破解这一困局，欧洲EURONET-SOMA研究网络提出革命性的功能性躯体障碍(FSD)分类框架。这个创新方案打破传统思维，不再纠结症状的"身心二元论"，转而采用基于器官系统的症状模式分类。但这一理论构想需要实证检验——究竟FSD在真实人群中表现如何？能否有效区分需要临床干预的患者？荷兰格罗宁根大学医学中心联合德国汉堡大学等机构的研究团队，利用荷兰Lifelines大型人群队列数据，开展这项迄今最大规模的FSD实证研究。

研究团队采用横断面设计，从Lifelines三世代队列中纳入88,925名完成二次评估的参与者。通过标准化问卷提取6个月以上持续且造成中度以上困扰的症状数据，严格对应FSD框架定义的四大器官系统（肌肉骨骼、胃肠、心肺、神经系统）。采用Kruskal-Wallis检验比较亚组差异，弹性网络回归分析预测因素，所有分析均控制人口学变量。关键技术包括：1）基于WPI、ROME-III等8种标准化量表构建症状数据库；2）应用机器学习算法优化预测模型；3）通过EQ-5D-5L评估健康相关生活质量。

研究结果揭示三大关键发现：

1. 诊断频率与结构：58%人群符合FSD标准，其中52%为多系统症状，31%为单一症状。最常见症状是腹胀(24%)和疲劳(24%)，但单一症状组与健康人群差异较小，提示当前诊断阈值需提高。

2. 亚组特征差异：多系统FSD患者健康状态(EQ-5D)评分显著更低（72.6 vs 84.1），神经质(NEO量表)得分更高(29.3 vs 25.1)，就医频率是单症状组的1.5倍。纤维肌痛患者90.7%被归为多系统FSD，凸显症状重叠性。

3. 预测模型效能：弹性网络回归(AUC=0.67)显示，肌肉骨骼慢性病(OR=1.8)和焦虑共病(OR=1.6)是强预测因子，而心肺疾病与FSD关联较弱。孤独感(OR=1.1)等心理因素贡献度有限。

讨论部分指出，FSD框架展现出三大临床价值：1）首次实现从单症状到多系统症状的连续体评估；2）通过"同系统慢性病"等标注器实现精准分型；3）中性术语有助于跨专科协作。但作者强调必须优化严重度标准——建议参考SCID-5的"具体功能损害"评估法，避免将一过性症状病理化。这项发表于《BMC Medicine》的研究为国际疾病分类体系改革提供了关键证据，其提出的"症状模式+标注器"分类思路，可能改变未来功能性症状的诊疗范式。