Lęk i depresja (“zaburzenia internalizacyjne”) należą do najczęstszych rodzajów psychopatologii u młodych ludzi i są identyfikowane jako główne czynniki przyczyniające się do obciążenia chorobami w tej populacji (Mokdad i in., 2016).

Systemy diagnostyczne, takie jak DSM i ICD, charakteryzują problemy internalizacyjne jako zbiór odrębnych, podobnych do chorób jednostek. Chociaż te systemy diagnostyczne mają wiele zalet (takich jak wspomaganie podejmowania decyzji klinicznych i zapewnienie wspólnego języka dla tej dziedziny), mają również ograniczenia. Na przykład, progi, przy których objawy stają się “zaburzeniem” są arbitralne, istnieje znaczne nakładanie się objawów między zaburzeniami, a poziomy współzachorowalności są wysokie.

Niektórzy badacze sugerują, że ograniczenia tych systemów diagnostycznych są odpowiedzialne za powolne tempo nowych odkryć w psychiatrii i że podejścia oparte na danych, które koncentrują się na objawach, a nie na diagnozach, mogłyby znacznie poprawić nasze rozumienie natury psychopatologii (np. Kotov i in., 2017).

Perspektywa sieciowa jest jednym z przykładów podejścia opartego na danych. Konceptualizuje ona psychopatologię jako złożoną sieć bezpośrednio powiązanych objawów i pozwala nam na:

• Wykazać, jak i gdzie objawy są powiązane (badając połączenia między objawami)
• Zidentyfikować, które objawy są najważniejsze (badając to, co określa się mianem “centralności”; wysoko centralne objawy to te o największym znaczeniu, które silnie wpływają na inne objawy)
• Zrozumieć, gdzie kategorie diagnostyczne są odrębne, a gdzie się pokrywają (badając grupowanie objawów w “społeczności”).

Poprzednie badania wykorzystały analizę sieciową do badania psychopatologii u dorosłych i znalazły gęsto połączoną sieć objawów z silnymi związkami zarówno w obrębie tradycyjnych konstruktów diagnostycznych, jak i pomiędzy nimi, co sugeruje, że granice diagnoz nie są dobrze zdefiniowane (Boschloo i in., 2015).

W tym niedawnym badaniu otwartego dostępu autorstwa Eoina McElroya i Praveetha Patalaya wykorzystano analizę sieci do zbadania odrębności granic diagnostycznych dla zaburzeń internalizacyjnych u dzieci i młodzieży (McElroy & Patalay, 2019).

Metody

Próba

W badaniu wykorzystano rutynowo zbierane dane z 81 placówek zdrowia psychicznego dzieci i młodzieży w Anglii w latach 2011-2015. W sumie uwzględniono dane od 37 162 dzieci i młodzieży w wieku od 8 do 18 lat (63% kobiet).

Środki

Objawy internalizacyjne mierzono za pomocą Zmienionej Dziecięcej Skali Lęku i Depresji (RCADS), która jest 47-itemową miarą samoopisową. Pozycje można zsumować, tworząc oparte na DSM podskale odpowiadające:

• Lękowi separacyjnemu,
• Fobii społecznej,
• Lękowi uogólnionemu,
• Panice,
• OCD (Obsessive-Compulsive Disorder) i
• Dużej depresji.

Analiza

Uwaga: analiza sieci jest nieco skomplikowana. Kujony statystyczne mogą chcieć przeczytać McNally (2016), aby dowiedzieć się więcej o metodach leżących u podstaw tego podejścia, ale oto krótkie podsumowanie tego, co zrobili autorzy:

Analizę sieciową przeprowadzono poprzez obliczenie korelacji dla 47 zmiennych symptomów, a następnie wykorzystanie ich do oszacowania sieci korelacji cząstkowych przy użyciu pakietu R “qgraph”. Grupowanie objawów zbadano przy użyciu algorytmu wykrywania społeczności walk-trap w R. Autorzy zbadali również różnice płci i wieku, dzieląc próbę na podgrupy (dziewczęta i chłopcy; 8-11, 12-14 i 15-18 lat).

Wyniki

Ogólna struktura sieci

Ogólnie, istniało “mnóstwo przeważnie słabych połączeń między objawami”. Najbardziej centralnymi (tj. najważniejszymi/najbardziej wpływowymi) objawami w całej próbie były te związane z paniką, strachem przed zrobieniem z siebie głupca na forum publicznym, zamartwianiem się i poczuciem bezwartościowości.

Granice diagnostyczne

Niewielkie było grupowanie objawów w “społeczności” (tj. diagnozy). Sieć z najlepszym dopasowaniem zidentyfikowała sześć społeczności, ale ogólna siła powiązań była niska i istniały rozległe połączenia między społecznościami, wskazujące na znaczne nakładanie się objawów w różnych społecznościach.

Różnice związane z płcią i wiekiem

Ogólna struktura i grupowanie sieci były podobne dla dziewcząt i chłopców oraz dla dzieci w różnym wieku. Sugeruje to, że problemy internalizacyjne nie są bardziej lub mniej zdefiniowane dla tych różnych grup. Jednak łączność sieci była większa w przypadku starszych dzieci, co sugeruje, że wraz z rozwojem dzieci, związki między objawami wzrastają. Autorzy sugerują, że może to wynikać z faktu, że objawy internalizacyjne wzmacniają się wzajemnie w czasie.

Wystąpiły również różnice w centralności objawów w różnych grupach wiekowych. Niepokój i zmęczenie były najbardziej centralnymi objawami w najstarszych grupach wiekowych, podczas gdy lęki (np. przed pójściem spać, złymi wynikami w szkole) były najbardziej centralne w grupie najmłodszej. Ponieważ wysoce centralne objawy silnie wpływają na inne objawy, mogą one być kluczowymi celami interwencji.

Wnioski

• Problemy internalizacyjne u dzieci i młodzieży charakteryzują się dużą ilością słabych połączeń między różnymi objawami, z niewielkim grupowaniem objawów w “społeczności” i brakiem wyraźnych granic diagnostycznych.
• To podważa ideę problemów internalizacyjnych jako zbioru odrębnych zaburzeń.

Mocne strony i ograniczenia

• Było to pierwsze badanie wykorzystujące analizę sieci do zbadania natury objawów internalizacyjnych u dzieci i młodzieży
• Wykorzystano w nim dużą próbę kliniczną, która obejmowała szeroki zakres wiekowy (od 8 do 18 lat)
• Wykorzystano w nim dużą próbę kliniczną, która obejmowała szeroki zakres wiekowy (od 8 do 18 lat)
• .zakres (od 8 do 18 lat)
• Duża próba była szczególnie mocną stroną, ponieważ (jak twierdzą sami autorzy) wiele wcześniejszych badań w tej dziedzinie mogło być niedostatecznie wzmocnionych ze względu na małe próby (zob. McElroy & Patalay, 2019)
• Separacja próby na podgrupy płci i wieku była mocną stroną, i pomogło zidentyfikować różnice w naturze objawów internalizacyjnych dla tych grup
• W badaniu wykorzystano algorytm do identyfikacji skupisk objawów, co jest mocną stroną w porównaniu z poprzednimi badaniami, które w większości polegały na wizualnych inspekcjach wykresów sieciowych w celu identyfikacji skupisk
• RCADS, który został użyty do pomiaru objawów internalizacji, jest ukształtowany przez kryteria DSM, a to niekoniecznie odzwierciedla całe spektrum problemów internalizacji
• RCADS nie zawiera także podskal dla niektórych zaburzeń DSM, takich jak agorafobia czy specyficzne fobie.

Implications for practice

Zważywszy, że silniejsze powiązania między objawami stwierdzono w przypadku starszych dzieci, możliwe jest, że objawy internalizacyjne wzmacniają się wzajemnie w czasie. Inne badania wykazały, że osoby o silniej powiązanych sieciach objawów słabiej reagują na leczenie, więc podkreśla to znaczenie wczesnej interwencji. Ustalenia podkreślają również potrzebę klinicystów, aby skupić się na poszczególnych objawów, a nie diagnozy, jak argumentowano w tym poprzednim blogu Mental Elf przez Warren Mansell.

Są większe pytania, które wynikają z badań takich jak to jednak, takich jak, co jest wartość systemów diagnostycznych dla problemów zdrowia psychicznego, i powinniśmy porzucić je całkowicie? Nie są to bynajmniej nowe obawy; od pewnego czasu toczy się szeroka debata na temat natury psychopatologii i wartości systemów diagnostycznych (w celu omówienia zobacz Clark et al. (2017) lub Kotov et al. (2017)).

Jak podkreślają autorzy:

Brak wyraźnego grupowania odpowiadającego naszym najszerzej stosowanym kryteriom diagnostycznym i wysoki stopień międzyspołecznościowych powiązań obserwowanych w niniejszym badaniu nadają większe wsparcie niedawnym wezwaniom do bardziej empirycznie opartych konceptualizacji chorób psychicznych, które odchodzą od odrębnych jednostek zaburzeń.

Systemy klasyfikacji, które przyjmują podejście wymiarowe do chorób psychicznych, takie jak Hierarchiczna Taksonomia Psychopatologii (HiTOP) lub Kryteria Domen Badawczych (RDoC), zapewniają wykonalne alternatywy dla sposobu, w jaki badamy, leczymy i nadajemy sens problemom zdrowia psychicznego. Niektórzy badacze twierdzą, że przyjmując te podejścia wymiarowe, możemy dokonać większego i szybszego postępu w obszarach tak różnych, jak identyfikacja biomarkerów problemów zdrowia psychicznego, ustalenie genetycznych i środowiskowych czynników ryzyka oraz poprawa skuteczności leczenia (Kotov i in., 2017; McNally, 2016).

Ale systemy takie jak DSM i ICD są głęboko osadzone w praktyce klinicznej i polityce rządowej, a niektórzy twierdzą, że są one pomocne, jeśli nie niezbędne, do skutecznego podejmowania decyzji klinicznych. Jak dotąd nie ma zgody co do tego, jak najlepiej konceptualizować chorobę psychiczną. Z tego badania wynika jednak jasno, że problemy internalizacyjne u dzieci i młodzieży charakteryzują się szeregiem wysoce powiązanych ze sobą objawów, z niewielką liczbą dowodów na to, że objawy te łączą się w odrębne zaburzenia.

Conflicts of interest

None.

Links

Primary paper

McElroy E & Patalay P. (2019). W poszukiwaniu zaburzeń: Internalizing symptom networks in a large clinical sample. The Journal of Child Psychology and Psychiatry, 60(8), 897-906.

Inne źródła

Boschloo L, van Borkulo CD, Rhemtulla M, Keyes KM, Borsboom D & Schoevers RA (2015). Struktura sieciowa objawów z Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders. PLoS One, 10(9), e0137621.

Clark LA, Cuthbert B, Lewis-Fernandez R, Narrow WE & Reed GM (2017). Trzy podejścia do rozumienia i klasyfikowania zaburzeń psychicznych: ICD-11, DSM-5 i Kryteria Domeny Badawczej (RDoC) Narodowego Instytutu Zdrowia Psychicznego. Psychological Science in the Public Interest, 18(2), 72-145.

Kotov R, Krueger RF, Watson D, Achenbach TM, Althoff RR, Bagby RM, Brown TA, Carpenter WT, Caspi A, Clark LA, et al., (2017). The Hierarchical Taxonomy of Psychopathology (HiTOP): A dimensional alternative to traditional nosologies (PDF). Journal of Abnormal Psychology, 126(4), p454-477.

Mansell W. (2018) The transdiagnostic approach to anxiety: The case is made (again!) #TransDX2018. The Mental Elf, 17 Sep 2018.

McNally RJ (2016) Can network analysis transform psychopathology? Behaviour Research and Therapy, 86, 95-104.

Mokdad AH, Forouzanfar MH, Daoud F, Mokdad AA, Bcheraoui CE, Moradi-Lakeh M, Kyu HH, Barber RM, Wagner J, Cercy K, et al. (2016). Global burden of diseases, injuries, and risk factors for young people’s health during 1990-2013: Systematyczna analiza dla Global Burden of Disease Study 2013. The Lancet, 387, 2383-2401.

Photo credits

• Photo by Luke Pennystan on Unsplash

.