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Bu sayfa, 26. Dünya Psikiyatri Kongresi'nde sunulan çalışmanın yapay zekâ desteğiyle hazırlanmış Türkçe özetidir. Çalışmanın sahibi sunan yazarlardır; atıf için orijinal kaynağa başvurun.

EV0454

心理治疗初始会谈中与抑郁症状严重程度相关的主题模式：BERTopic建模方法

TOPIC PATTERNS IN INITIAL PSYCHOTHERAPY SESSIONS ASSOCIATED WITH DEPRESSIVE SYMPTOM SEVERITY: A BERTOPIC MODELING APPROACH

初始会谈中最常涉及的主题是自杀意念，而衰老与丧失、睡眠、家庭冲突及人格特质等主题的出现频率与更高的抑郁症状严重程度相关。

本研究旨在探讨开始接受心理治疗的来访者在初始会谈中反复出现的主题，以及这些主题与抑郁症状严重程度的关系。样本包括86名19岁及以上的成年人（女性占81.4%），其患者健康问卷-9（Patient Health Questionnaire-9，PHQ-9）评分均为9分及以上，且无精神分裂症谱系或其他精神病性障碍病史。研究采用语音转文本（speech-to-text，STT）技术将初始会谈录音转写为文本，去除话语标记和重复内容后，获得14,969条有效语句；使用Python 3.10和BERTopic 0.16.2进行嵌入（embedding）、降维、聚类及关键词提取，并进行Spearman相关分析。BERTopic识别出20个主题，剔除离群值主题（Topic -1）后，将19个主题纳入分析。按语句占比排序，前四个主题依次为自杀意念1,405条（9.39%）、职业与工作765条（5.11%）、人际关系754条（5.04%）和睡眠746条（4.98%）。较高的PHQ-9评分与衰老与丧失（ρ = 0.33，p = 0.002；错误发现率〔false discovery rate，FDR〕校正后p < 0.05）、睡眠（ρ = 0.29，p = 0.007）、家庭冲突（ρ = 0.24，p = 0.023）及人格特质（ρ = 0.22，p = 0.039）主题的语句出现频率呈正相关。作者强调，对有抑郁症状的来访者进行早期自杀风险评估十分重要，并指出，将该方法整合到多模态数字健康框架中，有望支持早期风险识别和个体化干预。

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