颞叶癫痫患者语言功能重组背景下脑网络结构与功能特征研究

为解决癫痫监测单元(EMU)患者心理健康筛查效率低下的问题，研究人员采用计算机自适应测试(CAT)和计算机自适应诊断(CAD)技术，对42名退伍军人进行抑郁、焦虑等7个维度的快速评估。结果显示73.8%患者存在抑郁症状，56.3%存在自杀风险，证实CAT/CAD在EMU中具有良好应用价值，为精神健康筛查提供了高效新方法。

　　

在神经精神医学领域，癫痫患者常伴随复杂的心理健康问题，但传统评估方法存在耗时、主观性强等局限。尤其对于需要长期监测的癫痫患者，如何在繁忙的临床工作中快速准确地筛查精神症状，一直是困扰医患双方的难题。美国波特兰VA医学中心的研究人员针对这一临床痛点，开展了一项创新性研究。

研究团队采用前沿的计算机自适应测试(CAT)和计算机自适应诊断(CAD)技术，对42名接受癫痫监测的退伍军人进行系统评估。CAT基于项目反应理论(IRT)，能动态调整问题数量；CAD则整合机器学习算法，可模拟结构化临床访谈。同时采用明尼苏达多项人格测验第二版重组表(MMPI-2-RF)验证应答可信度。

【样本特征与症状效度】研究发现7-24%患者存在应答可信度问题，提示精神评估需结合效度指标。

【主要发现】数据显示：73.8%患者存在抑郁症状，61.9%有焦虑症状，64.1%呈现创伤后应激症状。更值得注意的是，56.3%患者存在中高度自杀风险，41%报告轻度及以上精神病性症状。

【结论】这项发表在《Epilepsy》的研究证实，CAT/CAD系统能有效整合到EMU工作流程，大幅提升筛查效率。其优势体现在：1)平均节省50%评估时间；2)结果与金标准高度一致；3)电子化数据可直接导入病历系统。该研究为癫痫共病精神障碍的早期识别提供了重要工具，尤其适合临床资源紧张的环境。

这项研究的创新之处在于首次系统验证了自适应测试在癫痫监测单元的应用价值。研究结果提示，癫痫患者精神症状流行率被严重低估，常规筛查十分必要。未来研究可进一步优化算法，扩大病种适用范围，推动精准医疗在神经精神领域的发展。