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I型和_II型双相情感障碍患者情绪不稳定的差异：基于智能手机的研究
摘要
背景：双相情感障碍患者的情绪不稳定与复发风险相关。本研究调查了I型和II型双相情感障碍患者的心境不稳定的差异，以前对此进行过谨慎的研究。
方法：I型（n=53）和II型（n=31）双相情感障碍患者使用基于智能手机的日常自我监测系统，为期9个月。目前的数据反映了15.975项关于患者评估情绪的每日智能手机数据的观察结果。
结果：经年龄、性别、病程、精神药物治疗等因素校正后，II型双相情感障碍患者在抑郁期的情绪不稳定程度明显高于I型双相情感障碍患者（b:0.27，95%CI 0.007；0.53，P=0.044），但躁狂症状的强度较低。与I型双相情感障碍患者相比，II型双相情感障碍患者没有经历较低的平均情绪或较高的抑郁症状强度。
结论：与I型双相情感障碍患者相比，II型双相情感障碍患者抑郁情绪不稳定程度较高。临床上，鉴别这些发作间症状很重要。未来的研究调查治疗对情绪不稳定措施的影响是有必要的。
实验登记NCT0221336
关键词：双相情感障碍、躁狂、抑郁
背景
双相情感障碍的特点是反复发作的抑郁和(低)躁狂，并以亚综合征型情绪波动的形式出现。很大比例的双相情感障碍患者 经历完全缓解，在发作间期仍然有症状，每天的情绪波动高于健康人所经历的水平(Bopp等人)。2010年；Judd等人。2003年；Jofe 等人(2004年)。情绪不稳定与严重残疾和不良预后因素有关，如住院风险增加，复发风险高，影响因素。 头发的功能(Bopp等人)。2010年；Judd等人。2003年；Jofe等人。2004年；Kupka等人。2007年；MacQueen等人。2003年；Strejilevich等人。2013年；Patel等人。2015年)。TIS强调bipo的严肃性。 LAR紊乱。注意到情绪不稳定在临床和功能上的影响，情绪不稳定被认为是治疗的靶点，也可能是一种更敏感的随机结果指标。 ED控制的维持试验(RCT)比例如复发或复发的情感事件(Bopp等)。2010年；Bonsall等人。2012年；Saunders等人。2016年)。然而，很少有研究表明我 有关如何调查情绪不稳定性及其可能预测的方法和措施。
双相情感障碍II型的患者似乎花费了更多的时间，更短的时间和经验Greatate R抑郁症不稳定性：I型双相情感障碍患者（Jofeetal.2004；Faurholt-Jepsen等人2015A；O”Donnelletal.2018；Vinbergetal.2017）。调查Difrone的前一项研究 双相情感障碍类型I和II之间情绪的CES在每周和非每日的基础上收集了情绪数据，并且还使用了基于纸张的图表，增加了召回偏倚和低组合的风险。 (Judd等人，2003；Jofe等人，2004；Kupka等人，2007；Macquen等人，2003；Strejiljevich等人，2013)。作者先前进行的一项试点研究使用了基于智能手机的日常电子自我ITO 情绪环(Faurholt-Jepsen等人)(2015年a)。在这项研究中(Monarca I试验)包括33例双相情感障碍患者，II型双相障碍患者花费的时间较少，时间较长。 与双相情感障碍I型患者相比，她的抑郁症状和情绪不稳定的时间比例更高(Faurholt-Jepsen等人)。(2015年a)。除了 这是作者先前的先导研究，没有一项研究用fne颗粒每日电图研究双相情感障碍Ⅰ型和Ⅱ型患者在情绪不稳定方面的差异。 电子数据。最近的一篇文章讨论了瞬时和回顾性自我报告技术中的差异，指出回顾性自我监控是由峰值矩和更大的s构成的。 与评估最接近的时刻的存在(Conner和Barrett，2012年)，这在调查情绪不稳定时可能是一个特殊问题，因为这两个组织的动态结构 特性、变化和强度。生态瞬间评估(EMA)是在自然主义时期反复收集个人实时状态评估的方法。 Ings，并可能减少回忆偏差(Shifman等人)。(2008年)。智能手机扩展了ema的使用范围，超出了传统的自报告用途，并提供了不引人注目地收集fne粒度数据的机会。 以及在临床设置之外(EBER-Primer和Trull2009)，并且能够收集关于每日亚综合征情绪功能的数据。基于日常基于智能手机的自监控数据，Presen T报告旨在调查和复制作者的上述研究成果(FaurholtJepsen等人)。(2015年a)。我们假设II型双相情感障碍患者的比率较低。 平均情绪水平，较少的时间处于正常状态，有抑郁症状的时间比例较高，抑郁的不稳定性较高，即在自我监控的抑郁情绪中表现出更多的功能。 ，与I型双相情感障碍患者相比，患者的抑郁症状水平和强度更高。
方法
设计、设置和参与者
这些患者作为随机对照单盲平行组试验的一部分，研究基于智能手机的自我监控的效果，即monarca ii试验(faurholt-jepsen et)。 艾尔。(2014年)包括成年双相情感障碍患者9个月的随访期。所有曾在特哥本哈根诊所接受治疗的双相情感障碍患者 在2004年至2016年1月期间，丹麦的非情感障碍患者目前在社区精神病院接受治疗，私人精神科医生和全科医生被邀请参加TR。 约735名潜在参与者。根据Internationa的说法，哥本哈根非传染性疾病诊所的治疗包括综合精神药理学治疗。 l指导方针，以小组为基础的心理教育和辅助治疗，为期两年(凯辛等人)。(2013年)。
纳入标准：根据ICD-10对双相情感障碍的诊断，使用神经精神病学临床评估(扫描)时间表(荣等人)。(1990年)和以前在哥本哈根进行的治疗 失语症诊所。排除标准：精神分裂症、精神分裂症或妄想障碍；以前使用基于智能手机的监测系统；怀孕和缺乏丹麦语滑雪 allsApollo Lunar Logistic Support 阿波罗月球后勤支持
根据扫描访谈，患者被诊断为双相情感障碍I型或II型。在研究期间，对患者抑郁和躁狂的严重程度进行基线评估。 4周、3个月、6个月、9个月后，采用汉密尔顿抑郁量表(HDRS)(Hamilton 1967)和青年躁狂量表(YMRS)(Young等)。(1978年)。
智能手机监控
患者被随机分为智能手机监控系统(MonarcaII系统)进行日常自我监测(干预组)或照常治疗(对照组)。只有病人包括 干预组收集每日智能手机自我监测数据，并在本报告中予以介绍。
干预组的患者使用安装了MonarcaII应用程序的智能手机，并指示使用该系统进行为期9个月的日常评估。允许评价的TEMONARCAII系统 每日测量以下指标：情绪(按minus;3至3评分)；睡眠时间(每隔半小时测量一次)；药物摄入量；活动水平(从minus;3到3分)。 (3)；混合情绪(从1分到3分)；易怒(从1分到3分)；焦虑(从1分到3分)；认知问题(从1分到3分)；酗酒 和压力(从1到3的分数)。TE患者被提示在一天中自己选择的时间设置警报进行评估。有关Monarca II系统的进一步详情请参阅 (Faurholt-Jepsen等人)。(2014年)。
统计方法
假设和统计分析是预先定义的。与临床评价的抑郁和躁狂患者相比，自我监测情绪的有效性分别为HRS和YMRS。 调查了。由于HRS和YMRS在过去4天内对抑郁和躁狂症状的临床分级严重程度进行了客观评价，因此对量表的平均自我监测情绪进行了重新评估。 对自我监控情绪的效度进行分析。一种两级线性混合效应模型，该模型兼顾了患者(个体内)感兴趣变量的两种变化。 使用个体(个体间变异)和个体(个体间变异)。TE模型包括访视编号的固定EFECT（基线、4周、3个月、6个月、9个月）和患者特异性F c随机效应，允许个体拦截，每个参与者都有一个斜率。一级代表临床症状的重复测量(HDRS和YMRS)和二级RER。 个体间的差异。
采用方差分析(ANCOVA)方法，对平均睡眠时间、情绪水平和混合症状时间比例的差异进行调查。总结病人随着时间的推移所取得的进步。 我们计算了每名病人的三项指标(不稳定、症状负荷和强度)作为疾病活动的指标，其计算方法与我们以前的论文所用的方法相同。 每日自我监控的情绪评分数据(Faurholt-Jepsen等人)。如其他人所建议和使用的(Strejilevich等人)。2013年)：
1.情绪不稳定因素：以情绪变化的次数除以接下来的周数来计算情绪不稳定因子。抑郁的一个情绪不稳定因素是卡苏。 随着情绪的变化，抑郁极性的变化除以接下来的周数。根据躁狂极性d的情绪变化数，计算出躁狂情绪不稳定因子。 接下来的几个星期。
2、情绪症状因子：抑郁症状的情绪症状因子计算为抑郁症状的天数lt;0．5，情绪量表从0．3到 3，除以周数 之后。躁狂症的情绪症状因子计算为躁狂症状的天数gt; 0.5，情绪量表的情绪量表分3至 3除以周数。
3.情绪强度：抑郁症的情绪强度因子被计算为抑郁症状的总结得分除以随后的周数。对躁狂症的情绪强度因子进行了校准。 将躁狂症状的总评分除以随后的周数。
除这些措施外，如其他人所建议的，情绪不稳定评分反映了随访期内连续测量的情绪Difer的程度。 应用均方根逐次差分(RMSSD)方法计算每个用户的每日情绪评分与前一天情绪得分平方差之和的平方根(Olsquo;Donn)。 Celletal.2018；EBner-Primer和Trull2009）。TERMSD对情绪变化的大小和时间顺序都有影响。较高RMSD评分表明更不稳定。以前的报告已经证明了 构建该方法的有效性（EBER-Primer和Trull2009；Jahngetal.2008）。
使用回归分析来分别评价不同计算的情绪指数和双相情感障碍I型或双相情感障碍型II之间的关系。首先，我们考虑了 未经调整的模型(模式1)。其次，我们考虑了一个按年龄和性别调整的模型(模型2)。第三，我们考虑了一个调整年龄、性别、疾病持续时间和心理药理学tr的模型。 治疗(抗惊厥药物治疗是/否，抗精神病治疗是/否，抗抑郁治疗是/否，锂治疗是/否)(模型3)，因为这些变量可以影响情绪INS的差异。 两组之间的适足性措施。每个统计分析都检查了模型假设。由于以前很少有研究发现bip之间情绪不稳定指数的差异。 太阳系紊乱I型和II型我们无法在研究之前进行统计分析，因为潜在影响是未知的。全面的假设是基于我们先前的fndi的先验假设。 双相情感障碍患者的神经生长抑素。然而，由于这些假设包括了几种关于情绪不稳定的措施，因此本研究应被认为是假设的产生和研究。 LTS需要进一步的复制。因此，我们没有考虑到统计模型中的多重检验。P-值在0.05以下被认为是有统计学意义的。使用Exce输入数据 统计分析采用L和Epidata，Stata(StataCorp LP，Collega Station，TX，USA)12.1版。
伦理考量
从丹麦首都地区区域道德委员会和Te丹麦数据保护局获得了伦理许可(H-2-2014-059)。
结果
背景特征
从2014年10月到2018年1月，共有85名患者收集了每天基于智能手机的自我监控数据(Monarca II试验的干预组)，为期9个月。在托特 AL 84例患者在研究过程中提供了自我监测数据，并纳入本研究(双相障碍I型53例，双相障碍II型31例)。如表1所示，病人 平均年龄43.0岁(SD 12.3岁)，女性51岁(61.2%)。双相情感障碍Ⅰ型患者更多地接受抗精神病药物的处方治疗。 双相障碍II型(双相障碍Ⅰ型：59.3%；双相障碍II型：32.3%)(表1)。
基线时，52.9%(n=44)患者的HDRS评分为le;7，87.1%(n=73)的HDRS评分为le;14。85.3%(72例)患者的YMRS评分为le;7，97.6%(82例)为YMRS评分le;14。杜林 G整个9个月随访期间85.6%（n=72）患者的HRS评分为14，97.5%（n=82）有YMRS评分为14。在研究期间，患者坚持自我监测，平均为72.6% (平均190天)的天数。本报告中的数据基于每天15.975次基于智能手机的自我监测观察.
关于自我监测情绪的有效性与临床上评定的抑郁和躁狂症状相比，自监测情绪与S之间存在统计学显著负相关。 在未经调整的模型和调整了年龄、性别和精神药理学治疗（调整后的模型B：0.033，95%CI，0.046；和0.20，plt;0.0001）的模型中，HRS上的核心。对于每一个增量的TUS 自监测情绪量表（范围为3至 3）时，HRS上10分的SE减少了0.33点。此外，在自监测之间存在统计学意义的阳性关联。 d未调整模型和按年龄、性别和心理药理学治疗调整的模型的YMRS情绪和评分(调整模式B：0.044，95%CI 0.023；0.066，plt;0.0001)。塔斯，电动汽车 YMRS增加10分，自我监测情绪量表(minus;3~3)增加0.44个百分点。包括BD类型(BD类型I或II)在内的分析没有改变估计数。
双极性疾病亚型和自我监控的智能手机数据
总的来说，无论双相型，患者的平均情绪水平低于零，并报告混合症状时，有很大比例的时间体验到抑郁或躁狂。 E研究，但在自我监测的平均情绪水平中双相情感障碍I型和双相情感障碍II型双相情感障碍型II患者之间无统计学显著性差异（所有p值gt;
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