COVID-19疫情期间罗马尼亚三级医院非自愿精神病入院风险因素的影响与预测模型：基于社会人口学、临床及行为特征的机器学习分析

这篇研究通过回顾性分析罗马尼亚锡比乌精神病医院781例非自愿入院（IA）病例，揭示了COVID-19大流行对精神病强制收治模式的影响。研究采用卡方检验、Cochran-Mantel-Haenszel（CMH）和逻辑回归模型，发现精神运动激越、攻击行为和自杀倾向是IA主要诱因，而教育水平、酒精摄入和警察介入是知情同意拒绝率（ICRR）的独立预测因子（AUC=0.807）。结果为公共卫生危机下的伦理框架优化和机器学习（ML）临床决策提供了实证依据。

　　

引言

COVID-19大流行重塑了全球精神病非自愿住院（IA）格局。本研究以罗马尼亚锡比乌"Dr Gheorghe Preda"精神病医院为样本，首次系统比较疫情前后IA的社会人口学、临床及程序性特征差异，并构建知情同意拒绝率（ICRR）预测模型。数据显示，疫情期间IA占比从3%升至5.16%，凸显公共卫生危机对精神卫生服务的冲击。

材料与方法

研究纳入2018-2022年781例IA病例，分疫情前（2018.3-2020.2）和疫情期间（2020.3-2022.3）两阶段对比。采用DSM-5/ICD-10诊断标准，分析42项变量包括：

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  社会人口学特征（年龄、性别、教育水平等）

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  临床症状（精神病性症状、攻击行为等）

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  行为因素（酒精/物质使用）

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  程序要素（警察介入、约束措施等）

统计方法涵盖卡方检验、CMH分层分析和Firth惩罚逻辑回归，以解决小样本偏差问题。

结果

社会人口学特征

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  女性IA比例从34.98%升至38.03%，且拒绝签署知情同意（ICRR）显著增加（59.73%→68.15%）

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  高等教育患者ICRR最高（高中71.91%→66.67%，大学69.81%→78.43%）

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  警察介入病例占比从61.97%升至64.23%，但ICRR降低（49.24%→47.81%）

临床特征

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  精神病性症状患者ICRR达69.65%（疫情前）→69.92%（疫情期间）

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  攻击行为患者占比61.27%→66.76%，但非攻击患者ICRR更高（66.67%→69.49%）

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  精神分裂谱系障碍（F20-F29）占IA的39.91%→43.94%，ICRR达75.64%

预测模型

逻辑回归模型识别出四大核心预测因子：

1. 1.

   教育水平：高等教育患者拒绝风险是文盲组的4.15倍（OR=4.153, p=0.0013）

2. 2.

   酒精摄入：饮酒者ICRR降低43%（OR=0.570, p=0.0216）

3. 3.

   物质使用障碍：ICRR降低66%（OR=0.343, p=0.0044）

4. 4.

   警察介入：ICRR降低50%（OR=0.500, p=0.0106）

   模型AUC达0.807，准确率80.7%。

讨论

研究发现疫情期间IA呈现"两极化"特征：总体精神病住院量下降，但IA比例上升，尤其伴精神病性症状患者。与欧洲多国数据不同，罗马尼亚表现出独特的"教育悖论"——高学历患者更易拒绝治疗，可能反映其对自主权的坚持或对医疗系统的质疑。警察介入降低ICRR的发现，揭示了危机情境下执法部门作为"第一接触点"的关键作用。

临床启示

研究建议：

1. 1.

   建立多学科IA评估小组，整合机器学习预警系统

2. 2.

   针对高学历患者开发知情同意沟通方案

3. 3.

   优化警察-医院转介流程，减少不必要的强制措施

   这些措施对完善《罗马尼亚精神卫生法》实施框架具有直接参考价值。

创新与局限

本研究首次将惩罚回归模型应用于东欧IA预测，但存在单中心回顾性设计的局限性。未来需通过多中心前瞻性研究验证模型泛化能力，并纳入神经生物学标记等客观指标提升预测精度。

（注：全文严格基于原文数据，所有统计值均保留原文精确数值与显著性水平，专业术语均标注英文缩写）