Predicting the outcome of psychological treatments for borderline personality disorder and posttraumatic stress disorder: a machine learning approach to predict long-term outcome of Narrative Exposure Therapy vs. Dialectical Behavioral Therapy based treatment

Abstract

Background: A comorbidity between Borderline Personality Disorder (BPD) and Posttraumatic Stress Disorder (PTSD) is common, severely disabling, and hard to treat. The choice of an optimal psychotherapy based on patient characteristics remains challenging.

Objective: This study develops models to predict the outcome of two psychotherapies for comorbid BPD and PTSD.

Method: Data from two trials comparing Narrative Exposure Therapy (NET, N = 40) with Dialectical Behavior Therapy-based treatment (DBT-bt, N = 40) was analysed. A cross-validated genetic algorithm was used to detect baseline predictors of change in PTSD symptoms.

Results: In the NET group higher education, more baseline PTSD symptoms, more traumatic experiences, fewer baseline BPD symptoms, and not taking antipsychotic medication predicted better treatment outcome. This model (RMSE = 8.98) outperformed the prediction of PTSD symptom reduction with baseline PTSD symptoms alone (RMSE = 10.07) or with all available predictor variables (RMSE = 12.97). Only more baseline PTSD symptoms were selected to predict a better treatment outcome after DBT-bt. This model (RMSE = 9.41) outperformed the prediction of change in PTSD symptoms with all available predictor variables (RMSE = 14.43).

Conclusion: Differences in treatment outcome between NET and DBT-bt may be predictable at baseline, to identify which one of both treatments may be most beneficial for individual patients. The small sample size may restrict the generalizability of the results.

Antecedentes: La comorbilidad entre el Trastorno Límite de la Personalidad (TLP) y el Trastorno de Estrés Postraumático (TEPT) es frecuente, gravemente incapacitante y difícil de tratar. La elección de una psicoterapia óptima basada en las características del paciente sigue siendo un desafío.

Objetivo: Este estudio desarrolla modelos para predecir el resultado de diferentes psicoterapias para el TLP y el TEPT.

Método: Se analizaron los datos de dos ensayos que compararon la Terapia de Exposición Narrativa (NET, N = 40) con el tratamiento basado en la Terapia Dialéctica Conductual (DBT-bt, N = 40). Se utilizó un algoritmo genético validado para detectar los predictores basales de cambio en los síntomas del TEPT.

Resultados: En el grupo NET, un mayor nivel educacional, más síntomas iniciales de TEPT, más experiencias traumáticas, menos síntomas iniciales de TLP y no tomar medicación antipsicótica predijeron un mejor resultado del tratamiento. Este modelo (RMSE = 8.98) superó la predicción de reducción de los síntomas de TEPT con los síntomas basales de TEPT solos (RMSE = 10.07) o con todas las variables predictoras disponibles (RMSE = 12.97). Solo se seleccionaron más síntomas basales de TEPT para predecir un mejor resultado del tratamiento después de la DBT-bt. Este modelo (RMSE = 9.41) superó la predicción del cambio en los síntomas de TEPT con todas las variables predictoras disponibles (RMSE = 14.43).

Conclusión: Las diferencias en los resultados del tratamiento entre NET y DBT-bt pueden ser predecibles al inicio, para identificar cuál de ambos tratamientos puede ser más beneficioso. El pequeño tamaño de la muestra puede restringir la generalización de los resultados.