Efficacia di psicoterapie e psicofarmaci contro la malattia mentale/Psicoterapie per le psicosi

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Parte 1: Dati

All'indirizzo https://docs.metapsy.org/databases/psychosis-psyctr/ è possibile scaricare documenti in formato pdf e dati in formato zip relativi ad una meta analisi fatta da ricercatori dal titolo "Psychosis: Psychotherapy vs. Control" in cui vengono analizzati 206 studi clinici relativi alle psicoterapie contro la psicosi confrontando gruppi sottoposti a psicoterapia e gruppi di controllo. Nel dataset csv è presente per ogni studio l'effect size g di Hedges con la sua relativa deviazione standard , la variabile sympton_domain che può assumere i valori total, positive o negative a seconda del tipo di sintomi della schizofrenia, la variabile condition_arm1 che contiene ii diversi tipi di protocolli di intervento utilizzati negli studi:

• ALL: Protocollo con 4 psicoterapie combinate.
• CBT / CBTp: Terapia cognitivo-comportamentale (Cognitive behaviour therapy).
• CR: Rimedio cognitivo (Cognitive remediation).
• CRSS: Rimedio cognitivo focalizzato sulla cognizione sociale.
• EMDR: Desensibilizzazione e rielaborazione attraverso i movimenti oculari.
• FT: Terapia familiare (Family therapy).
• HIT: Terapia integrativa focalizzata sulle allucinazioni.
• MCT: Training metacognitivo.
• MPE: Psicoeducazione basata sulla mindfulness.
• PE: Psicoeducazione.
• SST: Training delle abilità sociali (Social skills training).
• WB: Benessere (Wellbeing).

Altre varianti specifiche presenti nel dataset includono FSG (Family Support Group), SST_FPE (Social Skills Training + Family Psychoeducation), PST (Guided Self-Determination) e PMR (Progressive Muscle Relaxation). La variabile condition_arm2 contiene il tipo di gruppo di controllo con cui si confronta il gruppo sottoposto a intervento psicologico :

• TAU0: Contatto minimo o intervento minimo (es. solo farmaci senza follow-up).
• TAU1: Farmaci con appuntamenti di controllo di routine o follow-up.
• TAU2: Gestione del caso (case management) o accesso a servizi multidisciplinari (assistenza sociale, terapia occupazionale, interventi psicosociali).
• TAU3: TAU2 più interventi psicologici specifici (es. CBT o colloquio motivazionale).
• BF: Befriending (intervento basato sull'interazione sociale amichevole).
• CCBF: Controllo computerizzato con befriending.
• CC: Controllo computerizzato.
• SC: Counseling di supporto (Supportive counseling).
• OT: Terapia occupazionale.
• CAT: Terapia di adattamento cognitivo (Cognitive adaptive therapy).

Caricamento e visualizzazione dei primi 6 studi :

df <- read.csv("data.csv", sep = ";", dec = ",", stringsAsFactors = FALSE)

df %>%
  select(study,.g,.g_se,condition_arm1,condition_arm2,symptom_domain) %>%
  head()

study	.g	.g_se	condition_arm1	condition_arm2	symptom_domain
Agothor, 2010	-0.225459957905061	0.367183190233538	MCT	BF	total
Agothor, 2010	-0.411854480940389	0.370020108549253	MCT	BF	positive
Bark 2003	-0.099260181251593	0.28883778120896	CR	TAU1	total
Bark 2003	-0.615220380135897	0.294858883534907	CR	TAU1	positive
Bark 2003	-0.0607551606927302	0.288736079546077	CR	TAU1	negative
Barrowclough 2006	-0.251715758041738	0.202646896085208	CBT	TAU2	total

Parte 2: Meta analisi

Calcolo di g di Hedges

Calcoliamo g di Hedges in meta analisi scegliendo come sintomatologia totale e facciamo il test di Egger per valutare se c'è un bias di pubblicazione dovuto al fatto che gli studi con risultati positivi e g elevati hanno maggiori probabilità di essere pubblicati rispetto a quelli con risultati modesti o negativi. Essendo p-value<0.05 nel test c'è effettivamente un bias di pubblicazione, quindi si utilizza la procedura "trim and fill" di Duval e Tweedie, che stima il numero di studi mancanti e ricalcola g, ottenendo g = -0.07 con intervallo di confidenza al 95%: [ -0.17 , 0.04 ] quindi in tal caso l'effetto degli interventi psicologici sulla psicosi è scarso:

# Filtro per i sintomi totali
data_clean <- df %>%
    filter(symptom_domain == "total")

# Esecuzione della Meta-Analisi
# Usiamo il metodo dell'inverso della varianza (metagen)
m_g <- metagen(TE = .g,
                 seTE = .g_se,
                 data = data_clean,
                 studlab = study,
                 sm = "SMD",
                 random = TRUE, # Modello a effetti casuali (raccomandato)
                  common = FALSE  # Disabilita il modello a effetti fissi
               )

# Test di Egger per il bias di pubblicazione
metabias(m_g, method.stat = "linreg")

Linear regression test of funnel plot asymmetry
Test result: t = -4.65, df = 84, p-value < 0.0001
Bias estimate: -2.0322 (SE = 0.4370)
Details:
- multiplicative residual heterogeneity variance (tau^2 = 2.4050)
- predictor: standard error
- weight:    inverse variance
- reference: Egger et al. (1997), BMJ

m_g<- trimfill(m_g)
print(paste("g =",round(m_g$TE.random,2),"; 95%CI: [",round(m_g$lower.random,2),",",round(m_g$upper.random,2),"]"))

"g = -0.07 ; 95%CI: [ -0.17 , 0.04 ]"

Misurando g per i vari interventi psicologici si ottiene che CRSS: Rimedio cognitivo focalizzato sulla cognizione sociale ha il g maggiore (g=-0.91), MPE: Psicoeducazione basata sulla mindfulness (g=-0.75), HIT:Terapia integrativa focalizzata sulle allucinazioni (g=-0.64) PE:Psicoeducazione (g=-0.54) ecc. , quindi l'effetto di alcuni interventi psicologici escludendo il bias di pubblicazione è medio-alto, gli altri basso:

for (p in unique(df$condition_arm1)) {
  df_post <- data_clean %>% filter(condition_arm1==p)
  m_pst<-metagen(TE = .g,
                 seTE = .g_se,
                 data = df_post,
                 studlab = study,
                 sm = "SMD",
                 random = TRUE)


  print(paste(p,": g=",round(m_pst$TE.random,2),"; 95%CI: [",round(m_pst$lower.random,2),",",round(m_pst$upper.random,2),"]"))
}

[1] "MCT : g= -0.33 ; 95%CI: [ -0.92 , 0.25 ]"
[1] "CR : g= -0.18 ; 95%CI: [ -0.36 , 0 ]"
[1] "CBT : g= -0.28 ; 95%CI: [ -0.44 , -0.13 ]"
[1] "FSG : g= -0.19 ; 95%CI: [ -0.75 , 0.36 ]"
[1] "SST_FPE : g= -0.46 ; 95%CI: [ -1 , 0.08 ]"
[1] "FPE : g= -0.39 ; 95%CI: [ -0.71 , -0.07 ]"
[1] "MPE : g= -0.75 ; 95%CI: [ -1.17 , -0.33 ]"
[1] "PE : g= -0.54 ; 95%CI: [ -0.86 , -0.22 ]"
[1] "CRmeta : g= -0.41 ; 95%CI: [ -0.96 , 0.13 ]"
[1] "CR_CRSS : g= 0.08 ; 95%CI: [ -0.54 , 0.71 ]"
[1] "CRSS : g= -0.91 ; 95%CI: [ -1.25 , -0.57 ]"
[1] "CBTp : g= -0.32 ; 95%CI: [ -0.54 , -0.1 ]"
[1] "FT : g= -0.06 ; 95%CI: [ -0.63 , 0.51 ]"
[1] "ALL : g= 0.29 ; 95%CI: [ 0.15 , 0.44 ]"
[1] "SST : g= -0.44 ; 95%CI: [ -0.61 , -0.27 ]"
[1] "HIT : g= -0.64 ; 95%CI: [ -1.12 , -0.15 ]"
[1] "PST : g= -0.14 ; 95%CI: [ -0.54 , 0.27 ]"
[1] "CR_SST : g= -0.07 ; 95%CI: [ -0.65 , 0.5 ]"
[1] "EMDR : g= -0.3 ; 95%CI: [ -1.08 , 0.47 ]"
[1] "PMR : g= -0.34 ; 95%CI: [ -1.1 , 0.43 ]"
[1] "CPS : g= -0.18 ; 95%CI: [ -0.48 , 0.12 ]"
[1] "WB : g= -0.45 ; 95%CI: [ -0.88 , -0.02 ]"
[1] "PESC : g= -1.11 ; 95%CI: [ -1.72 , -0.5 ]"
[1] "FSIT : g= -0.8 ; 95%CI: [ -1.42 , -0.19 ]"
[1] "CBT_CAT : g= -0.05 ; 95%CI: [ -0.56 , 0.46 ]"