Skip to content

Смотреть мир по-русски

Переведи английское сообщение для русских

Menu
Menu

Психические расстройства — это не болезни, это сеть симптомов

Posted on 26/04/2022

Взгляды на то, что такое психическое расстройство , радикально изменились за последние сто лет. На протяжении большей части 20- го века психиатры под влиянием психоанализа интерпретировали симптомы психических заболеваний как ключи к бессознательным внутренним конфликтам пациентов, а не как индикаторы конкретных заболеваний. Соответственно, целью терапии было выявление и разрешение этих конфликтов. Все изменилось в 1960-х и 1970-х годах: как и многие другие институты истеблишмента, психиатрия подверглась нападкам даже из своих собственных рядов, когда критики поставили под сомнение надежность психиатрического диагноза и даже само понятие «психического заболевания».

Когда репутация психиатрии достигла своего апогея, группа психиатров, ориентированных на исследования, стремилась восстановить доверие к своей профессии. Эти самопровозглашенные «неокрепелинцы» возродили описательную традицию, отстаиваемую психиатром Эмилем Крепелином, который считал, что тщательное наблюдение за признаками, симптомами и течением психического заболевания должно стать основой для надежного диагноза. Это, в свою очередь, может привести к предположениям об этиологии и разработке методов лечения. Эта точка зрения легла в основу ключевого пересмотра «библии» психиатрии, Диагностического и статистического руководства по психическим расстройствам ( DSM ). DSM-III (1980 г.) и последующие издания, которые отражали цель объективных и надежных диагностических критериев для каждой категории психических расстройств, активизировали исследования распространенности, механизмов и лечения психических заболеваний.

Несмотря на эти достижения, в последние годы все более очевидными становятся ограничения этой преобладающей в настоящее время концепции понимания психических заболеваний. Трудности, с которыми столкнулись ученые при поиске биологических маркеров психических расстройств, перечисленных в DSM , побудили бывшего главу Национального института психического здоровья США задаться вопросом , не являются ли наши диагностические категории не чем иным, как овеществленными ярлыками, а не подлинными сущностями болезни. Возможно, неявное предположение многих неокрепелинцев о том, что совокупность признаков и симптомов, связанных с диагностической категорией, отражает общую основную причину, сродни злокачественной опухоли или бактериальной инфекции, было неверным. Еще одним источником беспокойства является частое сочетание предположительно различных психических расстройств. Действительно ли человек, отвечающий критериям панического расстройства, большой депрессии и социального тревожного расстройства, страдает тремя отдельными состояниями, как человек с раком поджелудочной железы, СПИДом и COVID-19 ? Для последних состояний ученые обнаружили различную этиологию, которая подтверждается рентгенологическими исследованиями, посевами, биопсией и другими тестами. Это не относится к психическим расстройствам, как они определяются в настоящее время.

Депрессия не является основной причиной симптомов. Скорее, депрессия обозначает систему, которая возникает в результате этих причинных взаимодействий.

Новый взгляд на психопатологию обещает помочь решить проблемы, досаждающие неокрепелиновской парадигме. Это сетевая перспектива, впервые предложенная голландским специалистом по психометрии Денни Борсбумом и его коллегами. Борсбум был вдохновлен современными теориями об интеллекте, в частности, о том, как он может возникнуть в результате взаимодействия нескольких когнитивных подсистем. Согласно сетевому подходу, разработанному им и другими, психическое расстройство, такое как большая депрессия, само по себе является эмерджентным феноменом. Он возникает из сети взаимодействий между составляющими его элементами (например, сон, настроение и энергия).

В качестве примера того, как это может работать, рассмотрим человека, который испытал стресс на работе и теперь испытывает трудности с засыпанием. Усталость, скорее всего, появится на следующий день. Усталость, в свою очередь, может ухудшить внимание к задачам на работе и повысить раздражительность. Последующие конфликты с коллегами могут снизить настроение, усугубить другие симптомы и активировать дополнительные (например, безнадежность). Причинные взаимодействия между этими симптоматическими элементами могут усиливать друг друга, создавая состояние, которое мы называем депрессией . Следовательно, в отличие от бактериальной инфекции или злокачественной опухоли, депрессия не является основной причиной симптомов. Скорее, депрессия обозначает систему, возникающую в результате этих причинных взаимодействий.

Сетевой взгляд на психопатологию стимулировал огромное количество исследований в последние годы. Например, Анжелик Крамер, Борсбум и их коллеги продемонстрировали , как сетевой подход решает проблему сопутствующих заболеваний. Частое сочетание депрессии и генерализованного тревожного расстройства, например, может возникать как предсказуемое следствие общих симптомов двух частично перекрывающихся кластеров синдромов. Более того, перенаправляя внимание от идеи лежащих в основе заболеваний на симптомы и их взаимодействия, сетевой подход устраняет бесполезный поиск биомаркеров каждого расстройства. Вместо этого наше этиологическое внимание может быть направлено на то, как стрессоры окружающей среды (например, тяжелая утрата) и внутренние стрессоры (например, вирусная инфекция ) активируют симптомы и как активация распространяется среди симптомов, инициируя психопатологический эпизод.

Чтобы лучше понять системы , вызывающие психические заболевания, исследователи сетевых аналитиков разбивают их на компоненты. Используя основные вычислительные и статистические достижения, исследователи строят графики, изображающие психические синдромы в виде сетей, состоящих из кругов (узлов), соединенных линиями (ребрами). В большинстве психопатологических сетей узлы представляют симптомы, а ребро, соединяющее пару симптомов, указывает на связь между ними. Толщина ребра представляет величину ассоциации, интерпретируемую как вероятность одновременного возникновения двух симптомов. Например, в сетях , описывающих посттравматическое стрессовое расстройство, толстый край часто соединяет узлы, которые представляют преувеличенную реакцию испуга и повышенную бдительность в отношении угрозы — эти симптомы часто проявляются вместе. Большинство сетевых исследований включают анализ признаков и симптомов психических расстройств, взятых из оценок многих людей в один и тот же момент времени. Эти сети обеспечивают моментальный снимок отношений между симптомами на групповом уровне.

Однако корреляционная связь не подтверждает причинно-следственную. Тот факт, что симптом А совпадает с симптомом Б , не означает, что симптом А вызывает симптом Б или наоборот. Также возможно, что они оба влияют друг на друга или что другой фактор приводит к связи между ними — подобно тому, как высокие температуры окружающей среды могут объяснить корреляцию между потреблением мороженого и смертями от утопления.

Чтобы лучше понять истинные причинно-следственные связи между симптомами, исследователи используют некоторые дополнительные аналитические методы. Один из подходов заключается в вычислительной оценке так называемой гауссовской графической модели (GGM), в которой ребра обозначают ассоциации между парами узлов после поправки на влияние всех других узлов в сети. Это помогает прояснить прямую связь между конкретными симптомами. Но края по-прежнему не указывают направление влияния (например, увеличивает ли гипербдительность вероятность преувеличенных реакций вздрагивания, или наоборот, или и то, и другое). Дополнительный подход включает вычисление ориентированного ациклического графа (DAG). В DAG каждое ребро имеет стрелку, указывающую, насколько вероятно, что один узел (симптом) предсказывает присутствие другого: например, узел A → узел B. Хотя этот тип связи сам по себе не подтверждает, что узел B вызван узлом A , это означает, что наличие «потомка» узла B подразумевает присутствие «родительского» узла A в большей степени, чем наоборот.

Мониторинг колебаний энергии может быть не менее важным, чем мониторинг настроения при клиническом лечении биполярного расстройства.

Подобно тому, как среднее значение и медиана обеспечивают две взаимодополняющие точки зрения на центральную тенденцию в наборе данных, эти подходы обеспечивают две взаимодополняющие точки зрения на отношения между симптомами в большой группе пациентов. То есть они обеспечивают первый шаг к характеристике психопатологии как феномена, возникающего в результате взаимодействия симптомов.

Используя методы сетевого анализа , мы с коллегами недавно исследовали структуру отношений между депрессивными и маниакальными симптомами у нескольких сотен пациентов с биполярным расстройством до их включения в клиническое исследование. Хотя униполярное большое депрессивное расстройство было в центре внимания исследователей сетевой психопатологии, биполярное расстройство практически не рассматривалось. Обученные интервьюеры использовали стандартизированный метод оценки наличия и тяжести симптомов, а мы использовали эти данные для оценки GGM и DAG. Для GGM мы определили самые центральные узлы, то есть симптомы, наиболее взаимосвязанные с другими симптомами в сети. Согласно одной из интерпретаций, появление высокоцентрального симптома особенно вероятно активирует другие симптомы, тем самым увеличивая вероятность эпизода расстройства. Точно так же «родительские» узлы в DAG могут быть особенно проблематичными.

Как мы часто видим в сетевых аналитических исследованиях, графики подтвердили установленные выводы, такие как вывод о том, что стойкое депрессивное настроение и пессимизм в отношении своего будущего связаны с суицидальными мыслями и поведением. Но сетевой анализ может также выявить новые открытия, которые дают новое понимание. Например, наши сети сошлись в описании биполярного расстройства в первую очередь как расстройства регуляции энергии, а не как расстройства настроения, как это классифицируется в DSM . То есть люди с биполярным расстройством слишком часто испытывают слишком много или слишком мало энергии для повседневного функционирования, и эта регуляторная дисфункция, по-видимому, является центральной в синдроме.

В нашем анализе снижение энергии было самым центральным симптомом в кластере депрессивных симптомов (оно часто совпадало с другими симптомами), тогда как повышенная энергия была самым центральным симптомом среди симптомов мании. Аналогичным образом, наличие других «потомковых» симптомов сильно подразумевало присутствие низкой и высокой энергии в качестве «родителей» в кластерах депрессии и мании соответственно. Люди с биполярным расстройством, уровень энергии которых заметно и постоянно снижается, склонны к развитию других симптомов, таких как депрессивное настроение, ангедония, пессимизм и суицидальные наклонности. И наоборот, тот, чей энергетический уровень заметно и постоянно повышен, склонен к проявлению эйфории, гиперактивности и безрассудного поведения.

Взятые вместе, эти результаты показывают, что мониторинг колебаний энергии может быть не менее важным, чем мониторинг настроения в клиническом лечении биполярного расстройства. Отслеживая величину и колебания энергии у этих пациентов, клиницисты могут вмешиваться с помощью поведенческих, образа жизни и фармакологических вмешательств, которые приводят уровни энергии в нормальные пределы до того, как у пациентов начнется нисходящая (или восходящая) симптоматическая спирали. Сетевой аналитический подход также выявил центральные узлы для других состояний, таких как страх увеличения веса при расстройствах пищевого поведения, одиночество при осложненном горе и самокритика при размышлениях.

Ускорение вычислительных и статистических разработок способствует внедрению все более сложных инноваций. К ним относятся динамические сети, которые позволяют визуализировать взаимодействие симптомов с течением времени, достигая кульминации в эпизоде ​​расстройства. Сетевые психопатологи разработали методы, с помощью которых отдельные пациенты несколько раз в день пингуются на свои смартфоны, чтобы оценить свои симптомы в данный момент. В духе точной медицины такие интенсивные сети временных рядов могут позволить клиницистам адаптировать вмешательства, направленные на симптомы, которые играют важную роль в поддержании эпизода психического расстройства, например, повышение энергии при биполярной депрессии или уменьшение чувства одиночества у людей, страдающих психическим расстройством. потерял любимого человека. Действительно, клинические психологи, психиатры и клинические социальные работники — люди практичные, и конечная ценность сетевого подхода будет основываться на его способности облегчать профилактику и лечение психологических страданий.

  • A learning a day
  • A Smart Bear
  • AddyOsmani.com
  • AddyOsmani.com (AddyOsmani.com)
  • Adwyat Krishna
  • Alex Turek
  • All That is Solid
  • André Staltz
  • Ars Technica
  • arxivblog (arxivblog)
  • Atoms vs Bits
  • AVC
  • Basic Apple Guy
  • Ben Thompson
  • Benedict Evans
  • Blog – storytelling with data
  • Bob Nystrom
  • Built For Mars
  • Caleb Porzio
  • Christian Heilmann
  • Christopher C
  • Chun Tian (binghe)
  • Codrops
  • Cold Takes
  • Daily Infographic
  • Dan Luu
  • Daniel Lemire's blog
  • David Amos
  • David Perell
  • David Walsh Blog
  • Derek Sivers
  • Desvl
  • Devon's Site
  • Digital Inspiration
  • DKB Blog
  • dropsafe
  • DSHR
  • Dunk
  • DYNOMIGHT
  • eagereyes
  • Endless Metrics
  • Engadget
  • Engadget (Engadget)
  • Entitled Opinions
  • Exception Not Found
  • Experimental History
  • Farnam Street
  • Fed Guy
  • Felix Krause
  • Florent Crivello
  • FlowingData
  • FlowingData (FlowingData)
  • Free Mind
  • Full Stack Economics
  • Funny JS
  • Future A16Z
  • GeekWire (GeekWire)
  • Glassnode Insights
  • Hacker News Daily
  • Harvard Health
  • Human Who Codes
  • Hunter Walk
  • Infographics – Cool Infographics
  • Information is Beautiful
  • Irrational Exuberance
  • Jacob Kaplan-Moss
  • Jakob Greenfeld
  • James Sinclair
  • Jason Fried
  • Jeff Kaufman
  • Joel on Software
  • John Resig
  • John's internet house
  • Johnny Rodgers
  • Julia Evans
  • Julian.com
  • Kevin Cox
  • Kevin Norman
  • KK – Cool Tools
  • KK – Recomendo
  • KK – The Technium
  • Krishna
  • Laurence Gellert's Blog
  • Lee Robinson
  • Lines and Colors
  • Lyn Alden – Investment Strategy
  • Martin Fowler
  • Matt Might's blog
  • Mobilism Forums
  • More To That
  • Morgan Housel
  • My Super Secret Diary
  • NASA Astronomy Picture
  • Neckar's New Money
  • News Letter
  • Nick Whitaker
  • Nicky's New Shtuff
  • nutcroft
  • Paul Graham
  • Paul Graham: Essays
  • Penguin Random House
  • Philip Walton
  • Phoenix's island
  • Product Hunt
  • Prof Galloway
  • Psyche
  • Python Weekly
  • Quanta Magazine
  • Rachel
  • Real Life
  • Riccardo Mori
  • Sasha
  • Science & technology
  • Science current issue
  • Scott Hanselman's Blog
  • Sébastien Dubois
  • Secretum Secretorum
  • Seth's Blog
  • Shu Ding
  • Sidebar
  • SignalFire
  • SignalFire (SignalFire)
  • Simon Willison's Weblog
  • Simons Foundation
  • Singularity HUB
  • SLIME MOLD TIME MOLD
  • Slyar Home
  • Spencer Greenberg
  • Stay SaaSy
  • Stephen Malina
  • Strange Loop Canon
  • Stratechery
  • Tech Notes
  • TechCrunch
  • TechCrunch (TechCrunch)
  • The Commonplace
  • The Intrinsic Perspective
  • The Latest in Hearing Health | HeardThat
  • The Rabbit Hole
  • The Verge
  • TLDR Newsletter
  • Tom's blog
  • Tomasz Tunguz
  • Troy Hunt
  • Tychlog
  • Uncharted Territories
  • Visual Capitalist
  • Visual.ly (Visual.ly)
  • Visualising Data
  • Vitalik Buterin
  • Weichen Liu
  • What's New
  • Works in Progress
  • Workspaces
  • Writing
  • Xe's Blog
  • xkcd.com
  • xkcd.com (xkcd.com)
  • Yihui Xie
  • Zoran Jambor
  • АВК (AVC)
  • Адвиат Кришна (Adwyat Krishna)
  • Арс Техника (Ars Technica)
  • Астральный кодекс десять (Astral Codex Ten)
  • Астрономическая фотография НАСА (NASA Astronomy Picture)
  • Атлантический океан (The Atlantic)
  • безопасный (dropsafe)
  • Бенедикт Эванс (Benedict Evans)
  • Бесконечные показатели (Endless Metrics)
  • Билл Гейтс (Bill Gates)
  • Блог — сторителлинг с данными (Blog – storytelling with data)
  • Блог | Хранитель (Datablog | The Guardian)
  • Блог ДКБ (DKB Blog)
  • Блог Дэвида Уолша (David Walsh Blog)
  • Блог Дэниела Лемира (Daniel Lemire's blog)
  • Блокчейн (BlockChain)
  • Боковая панель (Sidebar)
  • Бретт Винтон (Brett Winton)
  • Будущее A16Z (Future A16Z)
  • Вайхен Лю (Weichen Liu)
  • Визуализация данных (Visualising Data)
  • Визуальный капиталист (Visual Capitalist)
  • Виталик Бутерин (Vitalik Buterin)
  • Внутренняя перспектива (The Intrinsic Perspective)
  • Все
  • Гарвардское здоровье (Harvard Health)
  • Грань (The Verge)
  • Дерек Сиверс (Derek Sivers)
  • Джейсон Фрайд (Jason Fried)
  • Джефф Кауфман (Jeff Kaufman)
  • Джулия Эванс (Julia Evans)
  • ДИНАМАЙТ (DYNOMIGHT)
  • Дуглас Вагетти (Douglas Vaghetti)
  • Дэвид Амос (David Amos)
  • Ежедневная инфографика (Daily Infographic)
  • Ежедневные новости хакеров (Hacker News Daily)
  • Еженедельник Питона (Python Weekly)
  • Журнал "Уолл Стрит (The Wall Street Journal)
  • Журнал Кванта (Quanta Magazine)
  • Записка Безумного Неда (The Mad Ned Memo)
  • Зоран Джамбор (Zoran Jambor)
  • Илон Маск (Elon Musk)
  • Интернет-дом Джона (John's internet house)
  • Инфографика – Классная инфографика (Infographics – Cool Infographics)
  • Информационный бюллетень TLDR (TLDR Newsletter)
  • Информация прекрасна (Information is Beautiful)
  • Иррациональное Изобилие (Irrational Exuberance)
  • Исключение не найдено (Exception Not Found)
  • Используйте (Make Use Of)
  • Ихуи Се (Yihui Xie)
  • Канал Дурова (Durov's Channel)
  • Кевин Кокс (Kevin Cox)
  • КК – крутые инструменты (KK – Cool Tools)
  • КК – Рекомендую (KK – Recomendo)
  • КК – Техниум (KK – The Technium)
  • Колоссальный (Colossal)
  • Кристиан Хайльманн (Christian Heilmann)
  • Кришна (Krishna)
  • Кроличья нора (The Rabbit Hole)
  • Кэти Вуд (Cathie Wood)
  • Лин Олден – Инвестиционная стратегия (Lyn Alden – Investment Strategy)
  • Линии и цвета (Lines and Colors)
  • Марк Гурман (Mark Gurman)
  • Мозговые выборки (Brain Pickings)
  • Мой супер секретный дневник (My Super Secret Diary)
  • Морган Хаузел (Morgan Housel)
  • Морской (Naval)
  • Наткрофт (nutcroft)
  • Наука & технологии (Science & technology)
  • Неизведанные территории (Uncharted Territories)
  • нетерпеливые глаза (eagereyes)
  • Никаких классификаций
  • Новостная рассылка (News Letter)
  • Новые деньги Неккара (Neckar's New Money)
  • Обучение в день (A learning a day)
  • Обыденность (The Commonplace)
  • Обычный яблочный парень (Basic Apple Guy)
  • Охотничья прогулка (Hunter Walk)
  • Параг Агравал (Parag Agrawal)
  • Перевод из твиттера
  • Подробнее об этом (More To That)
  • Поиск продукта (Product Hunt)
  • Полная экономика стека (Full Stack Economics)
  • Практичный разработчик (The Practical Developer)
  • Проф Галлоуэй (Prof Galloway)
  • Психея (Psyche)
  • Рабочие области (Workspaces)
  • Рабочие пространства (Workspaces)
  • Реальная жизнь (Real Life)
  • Риккардо Мори (Riccardo Mori)
  • Рэй Далио (Ray Dalio)
  • Рэйчел (Rachel)
  • Саша (Sasha)
  • Себастьен Дюбуа (Sébastien Dubois)
  • СЛАЙМ ПЛЕСЕНИ ВРЕМЯ ПЛЕСЕНИ (SLIME MOLD TIME MOLD)
  • Статистика стеклянных узлов (Glassnode Insights)
  • Стеф Смит (Steph Smith)
  • Стратехия (Stratechery)
  • Текущий выпуск науки (Science current issue)
  • Тим Кук (Tim Cook)
  • Томаш Тунгуз (Tomasz Tunguz)
  • Трой Хант (Troy Hunt)
  • Фонд Саймонса (Simons Foundation)
  • ХАБ Сингулярности (Singularity HUB)
  • Хакер Новости (Hacker News)
  • Хакер полдень (Hacker Noon)
  • Холодные приемы (Cold Takes)
  • Цифровое вдохновение (Digital Inspiration)
  • Что нового (What's New)
  • что твердо (All That is Solid)
  • Экономика полного стека (Full Stack Economics)
  • Экономист (The Economist)
  • Энономист (Enonomist)
  • Энономист Печать (Enonomist Print)
  • Якоб Гринфельд (Jakob Greenfeld)

твиттер

На вашем сайте нет Метки, поэтому здесь нечего показывать.

  • Февраль 2023
  • Январь 2023
  • Декабрь 2022
  • Ноябрь 2022
  • Октябрь 2022
  • Сентябрь 2022
  • Август 2022
  • Июль 2022
  • Июнь 2022
  • Май 2022
  • Апрель 2022
  • Март 2022
©2023 Смотреть мир по-русски | Design: Newspaperly WordPress Theme