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精神分裂症 编辑
精神分裂症是由一组症状群所组成的临床综合征,它是多因素的慢性疾病。尽管目前对其病因的认识尚不很明确,但个体心理的易感素质和外部社会环境的不良因素对疾病的发生发展的作用已被大家所共识。无论是易感素质还是外部不良因素都可能通过内在生物学因素共同作用而导致疾病的发生,不同患者其发病的因素可能以某一方面较为重要。
精神分裂症的临床症状复杂多样,可涉及感知觉、思维、情感、意志行为及认知功能等方面,个体之间症状差异很大,即使同一患者在不同阶段或病期也可能表现出不同症状。
(1)感知觉障碍 精神分裂症可出现多种感知觉障碍,最突出的感知觉障碍是幻觉,包括幻听、幻视、幻嗅、幻味及幻触等,而幻听最为常见。
(2)思维障碍 思维障碍是精神分裂症的核心症状,主要包括思维形式障碍和思维内容障碍。思维形式障碍是以思维联想过程障碍为主要表现的,包括思维联想活动过程(量、速度及形式)、思维联想连贯性及逻辑性等方面的障碍。妄想是最常见、最重要的思维内容障碍。最常出现的妄想有被害妄想、关系妄想、影响妄想、嫉妒妄想、夸大妄想、非血统妄想等。据估计,高达80%的精神分裂症患者存在被害妄想,被害妄想可以表现为不同程度的不安全感,如被监视、被排斥、担心被投药或被谋杀等,在妄想影响下患者会做出防御或攻击性行为,此外,被动体验在部分患者身上也较为突出,对患者的思维、情感及行为产生影响。
(3)情感障碍 情感淡漠及情感反应不协调是精神分裂症患者最常见的情感症状,此外,不协调性兴奋、易激惹、抑郁及焦虑等情感症状也较常见。
(4)意志和行为障碍 多数患者的意志减退甚至缺乏,表现为活动减少、离群独处,行为被动,缺乏应有的积极性和主动性,对工作和学习兴趣减退,不关心前途,对将来没有明确打算,某些患者可能有一些计划和打算,但很少执行。
(5)认知功能障碍 在精神分裂症患者中认知缺陷的发生率高,约85%患者出现认知功能障碍,如信息处理和注意、工作记忆、短时记忆和学习、执行功能等认知缺陷。 认知缺陷症状与其他精神病性症状之间存在一定相关性,如思维形式障碍明显患者的认知缺陷症状更明显,阴性症状明显患者的认知缺陷症状更明显,认知缺陷可能与某些阳性症状的产生有关等。认知缺陷可能发生于精神病性症状明朗化之前(如前驱期),或者随着精神病性症状的出现而急剧下降,或者是随着病程延长而逐步衰退,初步认为慢性精神分裂症患者比首发精神分裂症患者的认知缺陷更明显。
2.临床分型
(1)偏执型 这是精神分裂症中最常见的一种类型,以幻觉、妄想为主要临床表现。
(2)青春型 在青少年时期发病,以显著的思维、情感及行为障碍为主要表现,典型的表现是思维散漫、思维破裂,情感、行为反应幼稚,可能伴有片段的幻觉、妄想;部分患者可以表现为本能活动亢进,如食欲、性欲增强等。该型患者首发年龄低,起病急,社会功能受损明显,一般预后不佳。
(3)紧张型 以紧张综合征为主要表现,患者可以表现为紧张性木僵、蜡样屈曲、刻板言行,以及不协调性精神运动性兴奋、冲动行为。一般该型患者起病较急,部分患者缓解迅速。
(4)单纯型 该型主要在青春期发病,主要表现为阴性症状,如孤僻退缩、情感平淡或淡漠等。该型治疗效果欠佳,患者社会功能衰退明显,预后差。
(5)未分化型 该型具有上述某种类型的部分特点,或是具有上述各型的一些特点,但是难以归入上述任何一型。
(6)残留型 该型是精神分裂症急性期之后的阶段,主要表现为性格的改变或社会功能的衰退。
抗精神病药物治疗是精神分裂症首选的治疗措施,药物治疗应系统而规范,强调早期、足量、足疗程,注意单一用药原则和个体化用药原则。一般推荐第二代(非典型)抗精神病药物如利培酮、奥氮平、奎硫平等作为一线药物选用。第一代及非典型抗精神病药物的氯氮平作为二线药物使用。部分急性期患者或疗效欠佳患者可以合用电抽搐治疗。
精神分裂症(思觉失调症)的治疗方法主要分药物治疗和心理治疗。 精神分裂症(思觉失调症)可导致认知能力退化,药物治疗虽可控制幻觉等症状,但难改善认知问题。香港大学精神医学系研究发现,以运动结合药物治疗,病人学习能力及记忆力分别提升26%及27%,较单靠服药只提升6%及8%,明显优胜,这亦是全球首项将运动应用于早期思觉失调患者的临床研究。 而心理治疗主要解决患者因社会污名化与自身病耻感而导致的认知问题,精神疾病存在着神话与污名化两种极端,大众的观点可能受到临床、社会和文化因素的影响。
2023年4月,美国科学家绘制出了发育中大脑迄今最详细的基因图谱,揭示了可能影响人们罹患精神分裂症等5种疾病风险的大脑网络,有助科学家开发针对这些遗传疾病的干预措施。
2023年4月,中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心王伟研究组与国家精神疾病医学中心、上海交通大学医学院附属精神卫生中心王继军教授团队合作,揭示了精神分裂症患者在视觉注视期间自发产生的跳视眼动存在时空特性异常,及其与患者的临床症状和认知功能障碍的关联性。研究还展示应用简单机器学习方法,通过1分钟视觉注视眼动数据,来快速有效地从健康人群中识别出精神分裂症患者。相关成果于17日在线发表在国际权威学术期刊《精神分裂症通报》上。
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