形式思维障碍（FTD）的多维特性为区分精神分裂症与情感障碍提供了潜在的诊断效用。本研究旨在评估思维和语言障碍量表（TALD）因素在区分精神分裂症、躁狂、抑郁和健康对照之间的诊断准确性，以及在区分情感性与非情感性精神病中的作用。我们纳入了234名参与者：精神分裂症（n = 70）、躁狂（n = 38）、抑郁（n = 71）和健康对照（n = 55）。所有参与者均使用TALD、阳性与阴性综合征量表（PANSS）、汉密尔顿抑郁评定量表（HAMD）和年轻躁狂评定量表（YMANI）进行评估。在组比较中，躁狂组在客观阳性和主观阳性因素中的得分最高，而精神分裂症组在所有TALD因素中表现出全球性障碍。与精神分裂症组相比，抑郁组的客观阴性和主观阴性因素得分较低。支持向量机模型显示，TALD因素在将精神疾病与健康对照分类中达到了72%的准确性，在区分精神分裂症与对照、躁狂和抑郁方面的准确性分别为95%、94%和77%。情感性与非情感性精神病的区分准确率为90%，情感性精神病显示更高的阳性FTD评分，而非情感性精神病显示更高的阴性FTD评分。TALD因素与PANSS、YMANI和HAMD评分中每种疾病的核心症状领域显著相关。TALD量表在区分精神分裂症、躁狂、抑郁和健康对照中显示出强大的诊断效用，并在情感性与非情感性精神病之间的区分中表现出色。将FTD纳入诊断框架，并结合机器学习方法，可能会提高精神病诊断的准确性。
Mutlu等（星期五）对此问题进行了研究。