ASERT数字问卷在双相情感障碍纵向研究中的可行性及情绪追踪准确性分析

为解决双相情感障碍(BD)研究中难以动态捕捉患者情绪状态的问题，研究人员开展了一项关于Aktibipo自评问卷(ASERT)在情绪追踪中应用的研究。通过61名BD患者每周完成ASERT问卷并与临床金标准MADRS/YMRS评分对比，发现ASERT抑郁和躁狂分量表与临床量表显著相关(rho=0.812/0.496)，且94.8%的高完成率证明其可行性。该研究为BD纵向研究提供了高效的情绪监测工具。

　　

双相情感障碍(Bipolar Disorder, BD)是一种以情绪极端波动为特征的慢性精神疾病，患者交替经历抑郁和躁狂/轻躁狂发作。在BD研究中，如何准确捕捉患者快速变化的情绪状态一直是个棘手难题。传统的临床评估如蒙哥马利-阿斯伯格抑郁评定量表(Montgomery-?sberg Depression Rating Scale, MADRS)和杨氏躁狂评定量表(Young Mania Rating Scale, YMRS)虽然可靠，但需要专业人员面对面进行，每次耗时15-30分钟，给患者和研究人员都带来沉重负担。更麻烦的是，如果按照固定时间间隔安排随访，很可能错过重要的情绪状态转变。有没有一种方法能够既减轻负担，又提高情绪追踪的准确性呢？

由Isaac Lynch等来自爱荷华大学卡佛医学院的研究团队在《Journal of Mood》发表的最新研究给出了肯定答案。研究人员创新性地采用Aktibipo自评问卷(Aktibipo Self-Rating Questionnaire, ASERT)这一数字化工具，通过智能手机每周向BD患者发送调查链接，成功实现了高效、便捷的情绪状态监测。ASERT包含10个问题(4个抑郁相关、4个躁狂相关和2个非特异性问题)，采用5级评分(0-4分)，完成仅需约67秒，极大降低了参与门槛。

研究团队采用了多阶段技术路线：首先在基线访视时，61名BD患者同时完成ASERT和临床量表(MADRS/YMRS)；随后通过Twilio平台每周发送ASERT问卷链接，当抑郁或躁狂分量表评分较基线变化≥5分(后期调整为8分)时，研究人员通过电话进行简化版MADRS/YMRS评估；若电话评估变化≥10分，则安排包含神经影像学检查的随访访视。数据分析采用Spearman相关分析和稳健回归，以应对数据非正态分布和异常值问题。

研究结果令人振奋：

1. 1.

   高依从性与快速完成：56名接受≥10次调查的患者平均完成率达94.8%，60.7%的患者保持100%完成率，中位完成时间仅67秒。

2. 2.

   量表一致性验证：ASERT抑郁分量表与MADRS在基线(rho=0.812)、电话随访(rho=0.624)和二次访视(rho=0.888)均显著相关；躁狂分量表与YMRS的相关性稍弱但依然显著(基线rho=0.496，电话随访rho=0.672)。

3. 3.

   情绪变化捕捉效果：在19名接受二次访视的患者中，15名(78.9%)的MADRS和/或YMRS变化≥10分，证实ASERT能有效识别有临床意义的情绪波动。

讨论部分指出，ASERT的成功应用主要归功于三个特点：简洁性(10个问题)、双维度评估(抑郁和躁狂)以及智能手机交付的便捷性。值得注意的是，ASERT对抑郁症状的监测效果优于躁狂症状，这可能与躁狂发作时患者自知力下降有关。此外，补偿机制($5/次)也可能是保持高依从性的重要因素。

这项研究的意义在于，首次系统验证了英语版ASERT在BD纵向研究中的应用价值，建立了一套基于数字化问卷的情绪监测方案。相比传统方法，ASERT大大降低了研究成本，提高了情绪状态捕捉的时效性，为探索BD神经机制提供了新工具。未来随着样本量扩大(计划纳入150名BD患者)，这套方法有望产生更多重要发现。当然，研究也存在一些局限，如定义的10分变化阈值具有一定主观性，样本以白人和女性为主可能影响结果普适性等。

总体而言，这项研究为精神疾病研究数字化转型提供了优秀范例，证明精心设计的数字化工具不仅能提高效率，还能保证科学严谨性。随着远程医疗和数字健康技术的发展，类似ASERT这样的"轻量级"评估工具将在精神健康领域发挥越来越重要的作用。