Краткосрочный прогноз динамики психических нарушений у больных эндогенными психическими заболеваниями тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 14.00.18, кандидат медицинских наук Бобровская, Надежда Владимировна

• Бобровская, Надежда Владимировна
• кандидат медицинских наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат медицинских наук Бобровская, Надежда Владимировна

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. ПРОГНОЗ ПРИ ЭНДОГЕННЫХ ПСИХИЧЕСКИХ

РАССТРОЙСТВАХ: ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ.

1.1. Формулировка прогностической задачи.

1.2. Поиск предикторов.

1.3. Формулировка прогноза.

Глава 2. МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ.

2.1. Материал исследования и методы получения первичных данных

2.2. Методы обработки первичных данных.

Глава 3'. ПРОГНОЗ ДЛИТЕЛЬНОСТИ РЕМИССИЙ С

ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ В КАЧЕСТВЕ ПРЕДИКТОРОВ

КОМПОНЕНТ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО ДИАГНОЗА.

3.1. Обоснование выбора области поиска предикторов: функциональный диагноз как элемент холистического подхода.

3.2. Дескрипторы функционального диагноза, прогностически значимые в отношении устойчивости ремиссий.

3.3. Обобщённая прогностическая модель на основе функционального диагноза.

Глава 4. ПРОГНОЗ ТЯЖЕСТИ ПСИХИЧЕСКИХ РАССТРОЙСТВ НА

ОСНОВАНИИ МОНИТОРИНГА ПСИХИЧЕСКОГО СТАТУСА

ПРИ ПОМОЩИ ШКАЛЬНЫХ ОЦЕНОК.

4.1. Дополнительные детали о материале и методе исследования

4.2. Прогноз по двум точкам. 4.3. Прогноз по трём точкам.

4.4. Прогноз по четырём точкам.

Глава 5, НАИЛУЧШИЕ МОДЕЛИ, ИХ ПРИМЕНЕНИЕ

И ЭФФЕКТИВНОСТЬ .'.

5.1. Модели на основе функционального диагноза и на основе формализованного мониторинга.

5.2. Сопоставление моделей, полученных по данным мониторинга

5.3. Работа и эффективность оптимальных моделей (клинические иллюстрации)

Глава 6. ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ.

6.1. Модель на основе функционального диагноза: некоторые соображения по поводу найденных связей.

6.2. Прогностически значимые переменные из числа применяемых при шкальном мониторинге.

6.3. Область применения полученных регрессионных моделей

ВЫВОДЫ.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Краткосрочный прогноз динамики психических нарушений у больных эндогенными психическими заболеваниями»

Актуальность проблемы. Проблема прогноза при психических заболеваниях остается высокоактуальной для современной психиатрии, а особенно для эндогенных психозов, к которым относятся шизофрения и аффективные рас-стройс!ва. Основной причиной этого является склонность данной группы заболеваний к хроническому, с чередованием периодов обострений и ремиссий, течению.

По данным современных авторов, несмотря на наличие широкого арсенала психофармакологических средств, частота рецидивирования при эндогенных психозах остается достаточно высокой [Козырев С. Н., 1984; Бовин Р. Я., Свердлов Л. С., 1988].

Так, согласно эпидемиологическим данным рецидив в первые 3 года после окончания очередного приступа шизофрении наблюдается не менее, чем у 87% больных [Свердлов JI. С., Скорик А. И., Галанин И. В., 1984], и лишь у 6- 10% лиц, перенесших приступ шизофрении, в течение всей оставшейся жизни не отмечается рецидивов. При этом наиболее высока вероятность рецидива в течение первого года после выписки больного из психиатрического учреждения [Бовин Р. Я., Свердлов JI. С., 1988].

Сходные данные имеются и в отношении аффективных расстройств: по данным ВОЗ (2002 г.) при первом эпизоде депрессии - вероятность рецидива составляет 50%, при втором - 70%, при третьем - уже 90%. В случае «двойных» депрессий, после купирования обострения у 58% больных сохраняется устойчивая дистимическая симптоматика, причем более чем у 50 % из них развиваются повторные экзацербации, у 34% персистирует дистимическая симптоматика и лишь у 15 % формируется ремиссия [Keller М. В. et al., 1983]. В подавляющем большинстве случаев печальным следствием многократных обострений являются стойкие нарушения социально-трудовой адаптации. В итоге, больные шизофренией составляют около половины в структуре инвалидности среди всех психических заболеваний [Романов Д. В., 1995], а от общего числа больных шизофренией инвалидизацией характеризуется от 40% в нашей стране [Гончаров М. В., 1998] до 60% по мировым показателям [«Масштаб неврологических и психиатрических проблем», 1999].

Остаётся неясным, какие факторы влияют на динамику изменения психического состояния больных, в том числе, на риск рецидива. Примером является эффект поддерживающей терапии - ее явная связь с частотой рецидивиро-вания прослеживается только в первые месяцы ремиссии. Так, установлено, что среди больных, у которых рецидив возник в течение первого года после I очередного приступа, 75% не принимали поддерживающего лечения, а среди тех, у кого рецидив за это время не возник, не принимали лекарств лишь 12%; однако в дальнейшем эта закономерность становится менее отчётливой, а к четвертому году число рецидивов в группах принимавших и не принимавших лекарства уже существенно не различается [Свердлов Л. С., Скорик А. И., Га-ланин И. В., 1984; Скорик А. И., Шейнина Н. С., Генералова Н.Г. с соавт., 1992]. Следовательно, поддерживающая терапия психотропными средствами не предотвращает рецидивов полностью, а лишь отодвигает время их наступления, будучи наиболее эффективной на ранних этапах ремиссии, то есть именно тогда, когда наиболее велик риск рецидива.

Профилактика рецидивов была бы более результативной при наличии чётких! индивидуальных критериев прогноза динамики психического состояния больных, с идентификацией признаков, выявление которых должно служить указанием на повышение риска обострения и сигналом к коррекции терапии.

Однако имеющиеся в литературе сведения о влиянии тех или иных признаков на изменение психического состояния больных, как правило, не носят системного характера, описывая определённый локальный набор предикторов [Корнетова Е. Г., 2001; Финк Г. Ф. с соавт., 2000; Финк Г. Ф., 2001]. В работах, касающихся прогностической информации совокупности признаков (Алимов У. X., Алимов X. А., 2001) само понятие прогноза носит обобщённо-концептуальный характер и сводится к дихотомии - благоприятный или неблагоприятный прогноз. Для большинства прогнозируемых переменных не найдено естественного количественного выражения (исключая таких, как возраст начала болезни и длительность существования симптоматики и, возможно, риск заболеть у здорового).

Публикации, посвященные разработке индивидуального прогноза для конкретного больного, малочисленны. Имеется ряд исследований, описывающих, так называемые, пререцидивные расстройства, при выявлении которых можно с определенностью говорить о приближающемся рецидиве [Дав-тян С. Э., 1991, Скорик А. И., Шейнина Н. С., Генералова Н. Г. с соавт., 1992]. Так, по данным Галанина И.В. [1993], в половине случаев [47%] возможно при помощи простых психологических тестов выявить начинающееся обострение I за 5 дней до появления первых клинически оцениваемых расстройств. Однако этого интервала времени, как правило, недостаточно для предотвращения рецидива.

Таким образом, современное состояние проблемы прогноза при эндогенных психических заболеваниях требует дальнейших исследований в этой области. При этом особенно актуальным оказывается разработка реально применимых на практике моделей прогноза для конкретного больного с использованием интегративного, комплексного подхода к поиску прогностически значимых предикторов.

Цель исследования состояла в поиске для больных эндогенными психическими заболеваниями подходов к построению индивидуальных краткосрочных прогнозов динамики психических нарушений, а также в реализации этих подходов в виде прогностических моделей.

Задачи исследования формулировались следующим образом.

1. Поиск прогностически значимых переменных или предикторов, то есть тех дескрипторов эндогенного психического заболевания, на основании которых возможно построение прогнозов.

2. Построение так называемых прогностических моделей - уравнений, в которых предикторы являются независимыми переменными, а прогнозируемые показатели - зависимыми, и при помощи которых на основании значений предикторов (после подстановки их значений и выполнения расчетов) получаются'значения прогнозируемого показателя. Эти уравнения предполагалось строить таким образом, чтобы с их помощью молено было ответить, по крайней мере, на один из двух вопросов: а) через какое время в состоянии больных можно ожидать тех или иных клинически значимых изменений и б) каково будет психическое состояние больных через заданный реально обозримый интервал времени (до нескольких месяцев).

3. Проверка на реальном клиническом материале качества работы полученных прогностических моделей и отбор наилучших из них.

4. Исследование того, какого рода переменные из числа дескрипторов эндогенного психического заболевания являются наилучшими предикторами.

5. Анализ возможных механизмов тех связей предикторов с прогнозируемыми цеременными, которые будут найдены при построении прогностических моделей, и выделение среди предикторов тех, которые могут быть также и факторами, влияющими на прогнозируемые показатели.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Отдельные компоненты и группы компонентов функционального диагноза имеют прогностическую ценность в отношении устойчивости (длительности) ремиссий у больных эндогенными психическими заболеваниями, но в силу слабой формализованное™ дескрипторов функционального диагноза на их основании невозможно построение эффективной формальной модели.

2. Среди компонент функционального диагноза прогностически наиболее ценны те, которые описывают его социальный статус и социальное функционирование, включая семью и функционирование в семье. I

3. Построение успешно действующих формальных прогностических моделей возможно только на высокоформализованном первичном материале, выраженном в числах или балльных оценках. Таким материалом на сегодняшний день могут служить данные о больных, зафиксированные при помощи клинических оценочных шкал и, вероятно, результаты некоторых психологических тестов.

4. Простейшими прогностическими моделями, удобными в практическом применении, являются уравнения множественной линейной регрессии, в которых независимыми переменными являются предикторы, а зависимой - прогнозируемый показатель.

5. Модели такого рода наиболее успешно работают в случаях, когда больные поступают за помощью (в стационар, полустационар или амбулаторное учреждение) в связи с обострением состояния, и надо прогнозировать положительную динамику на фоне корригирующей терапии.

Научная новизна результатов исследования. Впервые применен интегра-тивный, целостный подход к поиску признаков, прогностически ценных в отношении устойчивости ремиссии, исходя из концепции функционального диагноза в сочетании с формализованной оценкой психических статусов больных. Новыми являются данные о том, что социальные факторы (семейные и относящиеся к малым социальным группам вне семьи) имеют большее значение для прогноза длительности ремиссии, ' чем конституционально-биологические и клинико-психопатологические показатели. Впервые разработаны четко формализованные модели прогнозирования динамики психических нарушений у больных эндогенными психическими заболеваниями за конкретно заданный интервал времеии.

Практическая ценность результатов исследования. Разработанные модели краткосрочного прогноза динамики изменения психического состояния могут быть использованы врачами-психиатрами в условиях стационарной и амбулаторной помощи больным эндогенными психическими заболеваниями с целью оптимизации планирования лечебных и реабилитационных программ.

Предлагаемые модели могут служить образцом для разработки новых, приспособленных к материалу и потребностям практических врачей. Знание о характере связей дескрипторов функционального диагноза с длительностью прогнозиI руемой ремиссии позволяет регулировать характер психотерапевтических и со-циореабилитационных вмешательств для данной категории больных.

В условиях прогресса вычислительной техники и роста компьютерной грамотности в массах населения, представляется вполне реальным, что заинтересованные лица смогут повторить предлагаемые расчёты на своём материале для получения собственных моделей прогноза.

Внедрение результатов работы. По результатам исследования подготовлено 4 публикации. Результаты работы внедрены в практику отделения внеболь-ничной психиатрии научно-исследовательского психоневрологического института им. В. М. Бехтерева и психиатрических учреждений г. Петербурга - городских ПНД № 7 и № 8. 1

Заключение диссертации по теме «Психиатрия», Бобровская, Надежда Владимировна

выводы

1. В психическом состоянии больных эндогенными психическими расстройствами существуют признаки, на основании которых возможно прогнозирование как минимум двух аспектов динамики заболевания: общей тяжести психических расстройств, выраженной в виде численной оценки, полученной при помощи шкал оценки психических нарушений, и стабильности ремиссии, находящей выражение в длительности последней. .

2. Одним из адекватных источников данных для построения прогноза являются компоненты функционального диагноза, из которых наиболее ценными I для построения прогнозов являются переменные, описывающие социальный статус, социальное функционирование и социальную адаптацию больных (включая семью, семейные отношения и функционирование в семье). Из клинических показателей функционального диагноза отрицательную связь с длительностью ремиссии имеют длительность текущего приступа, атонический вариант дефекта и ипохондрический вариант ремиссии, а положительную связь -циклоидные (аффективные) черты и явления аутопсихической деперсонализации в преморбидном периоде. Эти показатели могут служить предикторами устойчивости ремиссии. Вместе с тем не исключено, что они (по крайней мере, некоторые их них) являются не только предикторами, но также и факторами устойчивости ремиссии, то есть принимают полноценное участие в работе механизмов становления, поддержания и прекращения ремиссии.

3. Возможности использования для прогнозирования компонент функционального диагноза ограничены, прежде всего, в силу недостаточной разработанности имеющихся на сегодняшний день инструментов оценки функционального диагноза. В частности, с их помощью невозможно получить данные для конкретного конструктивного прогноза, цель которого- предсказать, что именно произойдёт, и когда именно.

4. Для построения конструктивного прогноза, предусматривающего конкретные оценки психического состояния или его элементов и заранее заданные сроки реализации значимых клинических событий, необходимо регулярное наI блюдение больных и систематическое оценивание их актуального состояния (мониторинг.) с использованием высокодифференцированного аппарата формализованной оценки состояния в виде хорошо разработанных клинико-психопа-тологических шкал. ■

5. Простейшие из возможных прогностических моделей - уравнения множественной линейной регрессии - могут с удовлетворительными результатами применяться для прогнозирования общей тяжести состояния больных эндогенными психическими расстройствами при условии использования в качестве независимых переменных (предикторов) системы формализованных оценок, полученных при помощи психопатологических шкал.

6. Психопатологическая картина психического заболевания и характер его течения определяются разными факторами.

Наиболее значимыми факторами, влияющими на течение психического заболевания, являются следующие:

- первый из них связан с временем манифестации заболевания;

- второй - с его динамическими характеристиками: частотой и общим количеством эпизодов обострения;

-третий - с глобальной характеристикой состояния больного, а именно с тем, находится ли он в состоянии обострения или ремиссии.

7. Из психопатологических проявлений для построения конструктивного прогноза существенны два комплекса симптомов:

- первый характеризует остроту состояния: он относится к проявлениям острого психоза и в целом определяется триадой расстройств «акинез - гиперкинез - спутанность»;

- второй определяет степень выраженности «параноидности»: это комплекс нарушений, которые типичны для классической параноидной формы шизофрении.

Список литературы диссертационного исследования кандидат медицинских наук Бобровская, Надежда Владимировна, 2004 год

1. Overall J. E., Gorham D. R. Brief psychiatric rating scale // Psychological Review, 1962. Vol. 10. P. 799 - 812.

2. РАЫ88{Р) есть прогноз «финальной» оценки РАЫ8Б{17), т - стандартная ошибка прогноза (равная 8,324 балла), а ошибка прогноза есть разность междуреальным значением PANSS(F) и прогнозируемым PANSS(P).

3. Реальные значение оценки PANSS, попадающие в интервал, заданный стандартной ошибкой прогноза в таблице отмечены звёздочкой.

4. При учёте успешных прогнозов вычисленные границы округляются интервала до целых значений, так как в реальной практике шкальные оценки по избранной нами шкале и её подшкалам бывают только целыми.

5. В столбце «код» (втором слева) приведены числовые коды, которые наблюдения получали в процессе включения в материал исследования. Эти числовые. обозначения имеют рабочее назначение и никак не связаны собственно с техникой прогнозирования.

6. Все приведённые применения относятся как к этой, так и ко всем следующим аналогичным таблицам^ ^ эЦ1. Таблица П-4.2

7. Примечание. В таблице приведены данные для 91 наблюдения, а не для 92, окоторых сообщалось в главе 4. Одно наблюдение при вычислениях было удалено по причине наличия в нём пропущенных данных.\