年4月12-14日，由中国医师协会（CMDA）精神科医师分会（CPA）联合主办，昆明医院承办的中国医师协会精神科医师分会（CPA）第十四届年会于美丽的春城昆明召开。
4月13日下午的《精神分裂症：重性精神障碍冲动攻击行为的评估、预测和管理》分会场中，上海市精神卫生中心王继*教授带来了题为《精分患者冲动暴力行为的影响因素与预测》的报告。以下对内容进行简要介绍：
精神分裂症患者的冲动暴力行为是一个复杂的问题。精神科从业人员遭遇患者暴力攻击的现象并不少见，精神科甚至有「挨打费」一说。冲动和暴力行为并非从天而降，而是受生物-心理-社会多维度因素的影响。
物质滥用
澳大利亚一项针对男性精神分裂症谱系障碍患者的研究显示，物质滥用是预测暴力行为发生的关键因素，而物质滥用开始的时间并非显著的影响因素。
精神分裂症诊断
今年3月1日发表于AustNZJPsychiatry的一项研究中，澳大利亚研究者探讨了患者在诊断精神分裂症谱系障碍前后暴力行为的关系，共纳入了名患者，其中诊断前后均未出现暴力行为者人，诊断前有暴力行为者人，诊断后出现暴力行为者82人。
结果显示，男性、无业、物质滥用、既往出院次数等常规因素均可预测精神分裂症患者的暴力行为。值得注意的是，对于诊断前有暴力行为史的患者，诊断前18个月内存在非暴力性的攻击行为是诊断后发生暴力行为的最显著预测因素（OR3.08,95%CI1.32,7.21）。
认知功能-执行功能
一项双盲平行组研究中，三组患者分别使用氯氮平、奥氮平及氟哌啶醇。结果显示，基线执行功能可以很好地预测12周的攻击水平（P＜0.），三组的预测效能奥氮平＞氟哌啶醇＞氯氮平。
研究者指出，可以基于患者的执行功能定义针对攻击行为的治疗：建议对有较严重执行功能异常的患者使用氯氮平，对执行功能较好的患者使用奥氮平。
血脂水平
台北一项针对精神分裂症住院患者的研究中，受试者基于暴力行为轨迹被分为四组：无暴力（37.4%）、低暴力（39.2%）、高暴力-迅速下降（10.3%）、高暴力-缓慢下降（13.1%），而高二分类的甘油三酯水平的下降趋势与轨迹分类中更多的暴力行为显著相关（p=0.04）。
就暴力行为的预测而言，包含女性、早发、阳性症状评分高、阴性症状评分低、低总胆固醇水平的五变量模型预测准确性为0.85（95%CI=0.72-0.97）。
睾酮水平
一项针对有自杀企图的男性患者的研究发现，有暴力行为者的睾酮水平显著低于对照（P=0.）；精神分裂症患者中，有自杀企图者的血睾酮水平显著低于无自杀企图者（P=0.）。低睾酮水平有可能是男性精神分裂症患者冲动自杀的一项预测因素。
与精神分裂症暴力冲动相关的脑结构
暴力冲动行为可被视为边缘系统和皮层系统之间的博弈。皮质抑制处于优势状态时，个体处于抑制状态；边缘系统占优时，个体处于冲动状态。攻击行为患者缺乏对冲动自上而下的抑制，其神经生物学机制主要为前额叶、颞叶皮层与其他脑区的连接异常，而杏仁核脑区存在对外界反应的过度恐惧。
证据显示，尾状核及眶额叶皮质，眶额叶白质，腹侧前额叶皮质及外侧感觉运动区域，运动、前运动、前扣带回，腹侧前额叶白质等脑区均与精神分裂症患者的暴力冲动相关。例如，在难治性精神分裂症患者中，攻击行为水平更高的患者尾状核及眶额叶皮质体积更大；既往自杀未遂的患者中，眶额叶白质体积增加。
事件相关电位（ERP）研究
一项研究纳入了28名健康对照、31名非精神病性暴力个体（NPV）、24名无暴力行为的精神病性障碍患者（NV）及35名有暴力行为的精神病性障碍患者（VS），基于ERP对这些受试者情感信息认知和反应抑制缺陷进行了评估。结果显示，就ERP的两种内源性成分N2、P3而言，相比于HC，VS的N2和P3均较显著，NPV的P3较显著，NV的N2较显著。
皮层抑制与电休克治疗（ECT）
磁波谱研究显示，ECT治疗后，精神分裂症患者前额叶的抑制性神经递质GABA水平升高，且具有统计学意义。药物治疗后，患者前额叶GABA水平同样有所升高，但程度不及ECT。
经颅磁刺激（TMS）
基于拇指处的肌电图判断个体对TMS的反应，也可用于评估个体的皮质抑制功能。该领域仍有待进一步探讨。
遗传和环境因素共同作用
一项年发表于MolecularPsychiatry的大规模研究共纳入了万对兄弟姐妹。基于单变量基因模型，研究者将精神分裂症、双相障碍、物质滥用和暴力行为的方差分解为加性遗传因素、共享环境因素和独特环境因素。相比于抑郁，精神分裂症本身即为预测暴力的有力因素（r=0.32）；23%的精神分裂症患者曾被确定有过暴力犯罪，这一比例在双相障碍及正常人群中仅为11%和3%。
此外，对于双相障碍患者而言，与物质滥用无关的遗传风险可以解释五分之一的暴力表型（21%；20-22%），类似现象未见于精神分裂症。
机器学习与预测模型
一项研究中，研究者使用名注意缺陷多动障碍（ADHD）患者及例对照的神经影像数据建立了训练集，并在例无标记个体中进行了测试。结果显示，很多模型预测效度都高于自然几率，但最好的模型包括了年龄、性别、利手及IQ，无影像学指标。
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