Scoren van verhoogd risico op psychose met een nieuw meetinstrument 

Ofschoon het voorspellen van individueel risico op een specifieke aandoening binnen de somatische geneeskunde al langer mogelijk is, geldt dat niet voor de geestelijke gezondheid. We kunnen nu eenmaal geen gebruik maken van bloeddruk, bloedsuikerspiegels, urine, liquor of andere biologische metingen voor het voorspellen van een psychische aandoening. Voor psychose zijn wel omgevingsrisicofactoren in kaart gebracht die alle een rol kunnen spelen bij het ontstaan van psychose. Maar voor het systematisch scoren van hoe hoog het omgevingsrisico is voor een individu, hebben we geen instrument. Althans tot voor kort, want een groep onderzoekers uit London, Hong Kong en Palermo heeft een instrument ontwikkeld waarmee de individuele cumulatieve score van omgevingsrisico’s berekend kan worden. Met die score kan voor iedere (asymptomatische) persoon een voorspelling gedaan worden over het relatieve risico op het ontwikkelen van een psychose.

Dat meetinstrument is de ‘Maudsley Environmental Risk Score’ (ERS), ofwel de Omgeving Risico Score. Een omvangrijke zoekstrategie naar de grootste meta-analyses in bekende databestanden (PubMed, Emvase en PsychINFO) leidde tot het identificeren van zes risicofactoren die gebruikt werden bij het construeren van de ERS, te weten: etnische minderheid (inheems, donker, blank, eerste of tweede generatie); hoge bevolkingsdichtheid; hoge leeftijd van vader (40-50 jaar, of ouder); obstetrische (verloskundige) complicaties (tijdens zwangerschap, abnormale foetale groei, of tijdens bevalling, e.d.); cannabisgebruik; en tegenspoed in de kindertijd (misbruik, verwaarlozing, echtscheiding, e.d.). Voor alle factoren werden op basis van de meta-analyses relatieve risico’s (RR) berekend, welke vervolgens omgezet werden naar omgeving risico scores. De hoogste omgevingsrisico’s die in de meta-analyse werden gevonden, betroffen eerste generatie migranten (RR=2.3), in het bijzonder eerste generatie donkere migranten (RR=4), hoge bevolkingsdichtheid (RR=2.39), cannabisgebruik (RR=3.9) en tegenspoed tijdens de kindertijd (RR=2.78). De omzetting naar omgeving risico scores, onderverdeeld in subgroepen of mate van ernst, kwam er als volgt uit te zien:

De ERS schommelt dus tussen -4.5 (laagste risico) en 16 (hoogste risico).

Een voorbeeld. Ben je van oorsprong Nederlander (-0.5 punten), geboren op het platteland (-1.5 punten) bij een vader, ouder dan 50 jaar (2 punten), en woog je 2,4 kg (2 punten), zonder cannabis verleden (-1 punt), en gingen je ouders uit elkaar toen je nog een kind was (2.5 punten)? Dan scoor je dus een ERS van 3.5 wat volgens een statistische verdeling correspondeert met 2.24 meer kans op een psychose vergeleken met de algemene populatie. Die verdeling van ERS en bijbehorende RR in de algemene populatie laat zien dat er bij 62% van de totale populatie sprake is van een laag risico (ERS= -5 tot 0, RR <1), bij 34% sprake is van een matig risico (ERS= 0 tot 6, RR= 1 tot 4) en bij 4% sprake is van een verhoogd risico op het ontwikkelen van een psychose (ERS= 6 of meer, RR= 4 of meer).

De onderzoekers realiseren zich dat de studie beperkingen kent (momentopname, data voornamelijk afkomstig van studies uit Europa en USA, het niet controleren op onderlinge correlaties, risico van dubbeltellingen, e.d.) en zij pretenderen ook niet dat de ERS een exacte maat is voor het risico op psychose. Maar het kan bruikbaar zijn in het differentiëren tussen groepen met een laag, matig en hoog risico, en daarmee in het belang van vroeg detectie en -interventie. In dat verband zou het ook interessant zijn om bij de bepaling van verhoogd risico (Ultra High Risk, UHR) met de CAARMS, te checken of die correspondeert met een hoog risico score, gemeten met de ERS (ERS= 4 of meer). Dat zou nog meer reden zijn om preventief CGTp in te zetten.