DSM定義精神病學已有60年。然而，當應用於經驗數據中的全麵症狀描述時，它以症狀為基礎的定義“障礙”的標準並不比隨機更好。

西方精神病學對精神疾病的評估采用DSM或《精神疾病診斷或統計手冊》。由美國精神病學協會(APA)彙編。《精神疾病診斷與統計手冊》通過本質上定義一個標準來將一係列症狀分組在一起，然後稱之為“失調”，從而創建了“診斷”。這些“障礙”包括重度抑鬱障礙、廣泛性焦慮障礙、多動症和自閉症譜係障礙等。這種分組不是基於對病因或原因的任何根本理解，而是基於他們感知到的共同發生。這些標準經過多年的演變，由一個委員會根據病人的經驗主觀地製定出來。如果他們中有足夠多的人發現病人抱怨一些不屬於標準的東西，但與現有的標準並列，他們可能會更新標準，包括新的症狀。現在發展出來的是一種根據2-3個固定症狀(你必須有的症狀)和3-6個可選症狀(從一長串症狀列表中)來劃分症狀的方法。這些標準隨後被宣布為“失調”。邏輯是，如果它們傾向於同時出現，它們一定是相同或相似的潛在原因的一部分。 However there are some critical problems with this because fundamentally there is no understanding of underlying cause.

症狀與許多根本原因相對應

這個方法非常類似於說，如果你的胃有某種疼痛(如抽筋、劇痛)，加上列出的其他12種症狀，如疲勞、味覺喪失、發燒、咳嗽、感冒等，那麼你就是“普通胃病”。你可以很容易地看到，胃痛有很多潛在的原因，從細菌感染到腫瘤，再到腸梗阻，還有很多其他原因導致這些可選症狀。因此，如果我們認為一種疾病或診斷是一個統一的原因，那麼普通胃疾病既不是診斷也不是一種疾病。它隻是一個鬆散的症狀分組的名稱。

但是這些分組是通過症狀來區分人的嗎?

鑒於這些分組不能代表真正的疾病或診斷，下一個最有用的事情是，這些標準至少按症狀的類別對人們進行分組，在一個組中的人們在他們的症狀檔案中更相似，因此至少更有可能有相似類型的潛在病因。例如，一般來說，如果你同時出現發燒、喉嚨痛、發冷、頭痛、肌肉疲勞、咳嗽和感冒，你很可能是感染了，而不是其他類型的問題。當然，診斷可能是一百種細菌、病毒或其他感染中的任何一種，但至少從症狀描述中你可以肯定地推斷出這是某種感染。為了使這樣的推論有效，這些障礙組(或使用DSM症狀標準構建的組)應該彼此合理地分離。我們對此進行了測試，但發現了根本問題——簡單的回答是，它們並不比隨機的好，但請繼續閱讀。

DSM的標準是多種多樣的

由於DSM的標準包括2-3個必需症狀和一組可選症狀，許多症狀組合產生相同的診斷或“障礙”分配。例如，有277種可能的症狀組合可以讓你被診斷為創傷後應激障礙(PTSD)(我們不敢說已經確診)。現在，當你比較所有被分配到同一“障礙”的個體的症狀檔案時，即在一個障礙標簽內，它至少比兩個障礙組之間更同質化嗎?不是真的。PTSD患者的症狀特征與其他“診斷”的PTSD患者和“診斷”的ASD患者一樣不同。那麼，這對你來說意味著什麼呢?

圖1:從[1]對兩名被診斷為抑鬱症的人的症狀描述中可以看出有多麼不同兩個人有相同的“障礙”可能是。

DSM標準沒有考慮所有症狀

我們在上麵提到，DSM標準通常包括5-6種症狀，包括那些強製性的和那些選項列表中的症狀。然而，這些選項列表沒有一個涵蓋整個症狀譜，而且許多症狀在“紊亂”中重疊。因此，DSM的標準在考慮這些分組時也排除了很多症狀。例如，雖然你必須有10個症狀列表中的3到5個，但沒有規則說你不能有這個列表之外的症狀。這一點很重要，因為症狀的範圍很廣——我們列出了47種。那麼，這對於定義“障礙”時沒有考慮到的20或30種症狀意味著什麼呢?結果就是很多人被診斷為多種疾病。事實上，多重“障礙診斷”是一種常態，60%的人有5種或5種以上的精神健康症狀，最終會出現2到10種“障礙”。另一方麵，很大一部分人不符合任何標準，即使他們有10個非常嚴重的症狀，也不符合任何基於dsm的“障礙”標簽。

圖2:來自[1]根據DSM與“障礙”相關的症狀

最後，在測試中，它的表現並不比隨機的好

所以現在有了所有這些，當你捕捉到很多人的整個症狀概況(我們使用了10萬人的心理健康百萬數據集)，並將每個人映射到DSM的10種主要疾病的標準時，會發生什麼?患有自閉症譜係障礙的人至少在某種程度上與患有多動症或抑鬱症的人是分開的嗎?為了弄清楚這一點，我們比較了每對個體的整個症狀概況，看看他們的症狀距離或“差異”。症狀差異或距離計算為所有症狀(有症狀編碼為1，無症狀編碼為0)之間的差異之和除以症狀總數，如下所示。

圖3:從[1]計算成對個體之間的症狀不相似性或症狀距離

然後，我們隨機創建了一組人，通過計算霍普金統計數據，看看是否每個“紊亂組”中的人都能從這個隨機組中分離出來。這一統計數據著眼於一個人是否與他/她的疾病組中的更多的人的症狀更接近，而不是那些來自以下隨機組的人。

表1:從[1]到疾病內部和疾病之間的症狀距離(即差異)和相應的霍普金斯統計。

0.5的值意味著任何個體與他/她自己的紊亂組的關係並不比與隨機組的關係更密切。更高的值意味著他們比隨機組更接近自己的組。值為1意味著它們完全獨立。這意味著，這個數字越高，這些數據就越會使用機器學習方法(如聚類)按經驗分成這些組。然而，對於每一種基於DSM的“疾病”，霍普金斯統計數據在0.5到0.53之間——與隨機沒有區別。

這是怎麼發生的呢?

怎麼可能整個領域都是建立在完全隨機的基礎上的，而且整個世界都參與其中?不管治療從來沒有很好地發揮作用，也不管這種係統的任何其他影響。這是怎麼發生的?我們摸不著頭腦，但我們最好的猜測是，這是以下原因的結合:

首先，它們造成的症狀和痛苦是真實的，人們不顧一切地抓住某樣東西——任何東西。任何標簽，無論多麼無意義，都能給人帶來安慰，在很多情況下，還能讓人放棄對其後果的責任。“我這麼做是因為我有多動症”比隻是說“我在這些事情上有挑戰”要好得多。

第二，早在20世紀50年代初DSM剛問世的時候，計算和大數據還不是什麼東西。機器學習還不存在。所以你不能從很多人那裏收集數據並進行分析。相反，你更多地依靠直覺。這些專家的直覺是我們擁有的最好的東西。從精神科醫生到記者，你為什麼要質疑那些捏造事實的智者呢?現在呢?現在他們陷得太深了。美國精神病學協會在這個框架上投入了很多，在公關上也花了很多錢來推動這個議程。這是有利可圖的，而且不符合他們的利益。 Besides, there is yet no alternative.

我們將何去何從?

第一件事可能是找出人們如何最好地根據症狀進行區分。至少，這將有助於根據真實的標準對人們進行分組，這將是朝著找出造成這種情況的原因的方向邁出的一步。

參考文獻

Newson, Pastukh和ThiagarajanDSM障礙標準對症狀描述分離不良，在精神病學領域,2021年11月29日,12:775762。