Психиатрия Психиатрия и психофармакотерапия им. П.Б. Ганнушкина
№01 2026
Предикторы непереносимости и возможные противопоказания к применению виртуальной реальности в психиатрической практике №01 2026
Номера страниц в выпуске:15-21
Резюме
Актуальность. Виртуальная реальность (VR) рассматривается как перспективный инструмент в психиатрии, демонстрирующий эффективность в терапии и когнитивной реабилитации. Как любой лечебный подход, применение VR-технологий требует анализа параметров пользы и нежелательных явлений. В литературе встречаются сообщения о побочных эффектах, таких как киберболезнь, усиление тревожности и ухудшение психического состояния. Однако комплексный подход в рассмотрении безопасности и переносимости VR у пациентов с тяжелыми психическими расстройствами остается недостаточно изученным.
Цель исследования: изучить предикторы риска развития нежелательных явлений в процессе применения технологий виртуальной реальности у пациентов с тяжелыми психическими расстройствами и группы здорового контроля.
Материал и методы. Выборка исследования составила 57 человек, которые сформировали две группы: клиническую – 30 пациентов и сравнительную – 27 здоровых добровольцев. Оценка была произведена с использованием психометрических шкал (SCL-K-9, TCI, HADS, PANAS, RPAS, SSQ, PQ) и физиологических измерений (артериальное давление, частота сердечных сокращений, частота дыхательных движений, сатурация). Оценивали: субъективную приемлемость, симптомы киберболезни, уровень тревоги и депрессии, вариабельность физиологических показателей. Проведено 6 VR-сессий. Статистический анализ выполнен в jamovi. Для статистического анализа применялись непараметрические критерии и логистическая регрессия.
Результаты. У 16 участников выявлено усиление тревоги после VR-сессий, без значимых различий между пациентами и здоровыми. В группе с положительной динамикой тревожность снижалась на 1–9 баллов (Me=3), в группе с отрицательной – возрастала на 1–7 баллов (Me=2). Усиление тревоги ассоциировалось с низкой самонаправленностью, меньшим «присутствием» в VR, сниженным артериальным давлением, высоким негативным аффектом и выраженными симптомами киберболезни. Логистическая регрессия показала, что низкое систолическое давление, низкая самонаправленность и высокий уровень киберболезни значимо повышают риск усиления тревоги. Прогностическая точность моделей составила 83–89%.
Заключение. VR-технологии требуют предварительной оценки психофизиологических характеристик пациентов для прогнозирования переносимости и уточнения противопоказаний, что является важным условием для их безопасного внедрения в психиатрическую практику.
Ключевые слова: виртуальная реальность; психические расстройства; переносимость; побочные эффекты; противопоказания; киберболезнь; безопасность; когнитивная реабилитация; психофизиологические реакции; психиатрия.
Для цитирования: Лутова Н.Б., Шабельник А.В., Бобрик Д.В., Сорокин М.Ю., Герасимчук Е.С. Предикторы непереносимости и возможные противопоказания к применению виртуальной реальности в психиатрической практике. Психиатрия и психофармакотерапия. 2026; 1: 15–21. DOI: 10.62202/2075-1761-2026-28-1-15-21
Актуальность. Виртуальная реальность (VR) рассматривается как перспективный инструмент в психиатрии, демонстрирующий эффективность в терапии и когнитивной реабилитации. Как любой лечебный подход, применение VR-технологий требует анализа параметров пользы и нежелательных явлений. В литературе встречаются сообщения о побочных эффектах, таких как киберболезнь, усиление тревожности и ухудшение психического состояния. Однако комплексный подход в рассмотрении безопасности и переносимости VR у пациентов с тяжелыми психическими расстройствами остается недостаточно изученным.
Цель исследования: изучить предикторы риска развития нежелательных явлений в процессе применения технологий виртуальной реальности у пациентов с тяжелыми психическими расстройствами и группы здорового контроля.
Материал и методы. Выборка исследования составила 57 человек, которые сформировали две группы: клиническую – 30 пациентов и сравнительную – 27 здоровых добровольцев. Оценка была произведена с использованием психометрических шкал (SCL-K-9, TCI, HADS, PANAS, RPAS, SSQ, PQ) и физиологических измерений (артериальное давление, частота сердечных сокращений, частота дыхательных движений, сатурация). Оценивали: субъективную приемлемость, симптомы киберболезни, уровень тревоги и депрессии, вариабельность физиологических показателей. Проведено 6 VR-сессий. Статистический анализ выполнен в jamovi. Для статистического анализа применялись непараметрические критерии и логистическая регрессия.
Результаты. У 16 участников выявлено усиление тревоги после VR-сессий, без значимых различий между пациентами и здоровыми. В группе с положительной динамикой тревожность снижалась на 1–9 баллов (Me=3), в группе с отрицательной – возрастала на 1–7 баллов (Me=2). Усиление тревоги ассоциировалось с низкой самонаправленностью, меньшим «присутствием» в VR, сниженным артериальным давлением, высоким негативным аффектом и выраженными симптомами киберболезни. Логистическая регрессия показала, что низкое систолическое давление, низкая самонаправленность и высокий уровень киберболезни значимо повышают риск усиления тревоги. Прогностическая точность моделей составила 83–89%.
Заключение. VR-технологии требуют предварительной оценки психофизиологических характеристик пациентов для прогнозирования переносимости и уточнения противопоказаний, что является важным условием для их безопасного внедрения в психиатрическую практику.
Ключевые слова: виртуальная реальность; психические расстройства; переносимость; побочные эффекты; противопоказания; киберболезнь; безопасность; когнитивная реабилитация; психофизиологические реакции; психиатрия.
Для цитирования: Лутова Н.Б., Шабельник А.В., Бобрик Д.В., Сорокин М.Ю., Герасимчук Е.С. Предикторы непереносимости и возможные противопоказания к применению виртуальной реальности в психиатрической практике. Психиатрия и психофармакотерапия. 2026; 1: 15–21. DOI: 10.62202/2075-1761-2026-28-1-15-21
Predictors of intolerance and possible contraindications to the use of virtual reality in psychiatric practice
Lutova N.B., Shabelnik A.V., Bobrik D.V., Sorokin M.Yu., Gerasimchuk E.S.National Medical Research Center for Psychiatry and Neurology named after V.M. Bekhterev, Saint Petersburg, Russian Federation.
Abstract
Background. Virtual reality (VR) is considered a promising tool in psychiatry, demonstrating effectiveness in therapy and cognitive rehabilitation. Like any therapeutic approach, the use of VR technologies requires analysis of the parameters of benefits and undesirable effects. There are reports in the literature of side effects such as cyber sickness, increased anxiety, and worsening mental state. However, a comprehensive approach to the safety and tolerability of VR in patients with severe mental disorders remains understudied.
Aim. To study predictors of risk for adverse events during the use of virtual reality technologies in patients with severe mental disorders and a healthy control group.
Material and methods. The study sample consisted of 57 people who formed two groups: clinical – 30 patients and comparative – 27 healthy volunteers. The assessment was performed using psychometric scales (SCL-K-9, TCI, HADS, PANAS, RPAS, SSQ, PQ) and physiological measurements (blood pressure, heart rate, respiratory rate, oxygen saturation). The following were assessed: subjective acceptability, symptoms of cyber sickness, levels of anxiety and depression, and variability of physiological indicators. Six VR sessions were conducted. Statistical analysis was performed in jamovi. Nonparametric criteria and logistic regression were used for statistical analysis.
Results. Sixteen participants showed increased anxiety after VR sessions, with no significant differences between patients and healthy individuals. In the group with positive dynamics, anxiety decreased by 1-9 points (Me=3), while in the group with negative dynamics, it increased by 1-7 points (Me=2). Increased anxiety was associated with low self-direction, less “presence” in VR, reduced blood pressure, high negative affect, and pronounced symptoms of cyber sickness. Logistic regression showed that low systolic blood pressure, low self-direction, and high levels of cyber sickness significantly increase the risk of increased anxiety. The predictive accuracy of the models was 83-89%.
Conclusion. VR technologies require preliminary assessment of patients' psychophysiological characteristics to predict tolerability and clarify contraindications, which is an important condition for their safe introduction into psychiatric practice.
Keywords: virtual reality; mental disorders; tolerability; side effects; contraindications; cyber sickness; safety; cognitive rehabilitation; psychophysiological reactions; psychiatry.
For citation: Lutova N.B., Shabelnik A.V., Bobrik D.V., Sorokin M.Yu., Gerasimchuk E.S. Predictors of intolerance and possible contraindications to the use of virtual reality in psychiatric practice. Psychiatry and psychopharmacotherapy. 2026; 1: 15–21. DOI: 10.62202/2075-1761-2026-28-1-15-21
Введение
Процесс цифровизации здравоохранения в Российской Федерации включает внедрение в клиническую практику телемедицинских систем, информационных сервисов, а также инновационных технологий, в числе которых методы искусственного интеллекта и технологии виртуальной реальности [1]. В психиатрической практике VR также рассматривается как один из перспективных инструментов, позволяющих формировать иммерсивные и интерактивные сценарии, воспроизводящие клинически значимые ситуации, в том числе для пациентов психиатрического профиля [2-4]. Широкий спектр исследований демонстрирует эффективность VR-интервенций в коррекции тревожных расстройств, депрессии, нарушений когнитивных функций, а также в реабилитации пациентов с шизофренией и биполярным аффективным расстройством [5-7].
Тем не менее, согласно обзорным работам [8], фокус многих исследований оказался сосредоточен преимущественно на терапевтическом и реабилитационном потенциалах. Несмотря на перспективность, терапия, основанная на виртуальной реальности, не может быть эффективно внедрена в клиническую практику без оценки соотношения ее пользы и вреда.
Согласно литературным данным, наиболее частым нежелательным явлением в ответ на использование VR-среды были симптомы «киберболезни» [9]: тошнота, головокружение, дезориентация, постуральная неустойчивость и усталость. По одной из теорий, симптомы «киберболезни» возникали у испытуемых вследствие сенсорного конфликта между вестибулярным анализатором и визуальным восприятием движений тела. Вмешательства, основанные на виртуальной реальности, также могут вызывать и другие нежелательные явления – диссоциативные симптомы [10], включая субъективно воспринимаемое отделение от себя (деперсонализацию) и окружающей среды (дереализацию), ухудшение болезненной симптоматики в клинических выборках. Однако на сегодняшний день отсутствуют единые стандарты фиксации и описания нежелательных явлений, возникающих в процессе клинического применения технологий VR. Такое состояние вопроса находит закономерную озабоченность в оценках специалистов, значительная часть которых отмечала риски возникновения побочных эффектов [2, 11].
При этом, согласно ранее проведенным исследованиям, на восприятие опыта виртуальной реальности влияние могут оказывать не только физиологические реакции, но и такие черты личности участников, как открытость опыту, добросовестность, экстраверсия, нейротизм [12], внушаемость, яркость ментального воображения, локус контроля, склонность к психологической диссоциации и эмпатия [13].
Таким образом, целью исследования стало выявление предикторов риска развития нежелательных явлений в виде усиления симптомов тревоги при применении технологий виртуальной реальности у пациентов с тяжелыми психическими расстройствами и здоровых участников.
Материалы и методы
Было проведено сравнительное кросс-секционное исследование с участием 57 человек на базе ФГБУ «НМИЦ ПН им. В.М. Бехтерева» Минздрава России. Все испытуемые были разделены на две группы: I группа – 30 пациентов, проходивших стационарное лечение в отделении интегративной фармако-психотерапии больных с психическими расстройствами НМИЦ ПН им. В.М. Бехтерева с января 2025 года по сентябрь 2025 года, и II группа сравнения – 27 здоровых добровольцев. Для отбора пациентов были разработаны критерии включения, невключения и исключения.
Критерии включения: 1. Наличие подписанного информированного согласия на участие в исследовании; 2. Лица мужского и женского биологического пола в возрасте от 18 до 60 лет; 3. Наличие диагноза психического расстройства, подтвержденного по MINI, относящегося к рубрике F2, согласно МКБ-10; 4. Пациенты, находящиеся на этапе становления ремиссии и имеющие по шкале Общего клинического впечатления (CGI) не более 4 баллов.
Критерии невключения: 1. Наличие диагнозов психических расстройств, отличных от F2, согласно рубрикам МКБ-10, на момент исследования; в том числе верифицированного диагноза эпилепсии и текущего злоупотребления ПАВ; 2. Наличие выраженного когнитивного дефицита и/или острой психопатологической симптоматики, не позволяющей проводить процедуры исследования; 3. Оценка по шкале CGI 5 баллов и более; 4. Наличие острых неврологических и хронических соматических заболевания в стадии декомпенсации.
Критерии исключения: 1. Отказ пациента от участия в исследовании на любом этапе; 2. Выявление критериев невключения на любом этапе исследования, в т.ч. в связи с обострением психического или соматического состояния пациента.
Со всеми участниками было проведено собеседование, в рамках которого они были ознакомлены с основными задачами исследования, условиями и методиками его проведения. Всеми испытуемыми было подписано информированное добровольное согласие. Исследование одобрено этическим комитетом при ФГБУ «НМИЦ ПН им. В.М. Бехтерева» Минздрава России.
Было проведено 6 VR-сессий с использованием аппаратно-программного мультимедийного комплекса «Девирта Антиболь» в течение 14-18 дней с интервалами не более 2 дней в обеих исследуемых группах. VR-сессия представляла собой иммерсивный аудиовизуальный сценарий погружения исследуемых под воду. В ходе сессии испытуемые прослушивали стандартизированную аудиоинструкцию, включающую описание цели и условие задачи – поймать произвольное количество рыб в течение 3 минут. Перед проведением VR-сеанса и после его завершения у каждого участника проводилась оценка степени погружения в VR-среду, психометрическое и физикальное обследование. Оценка субъективного восприятия информационной среды и степени вовлеченности пациентов проводилась посредством Опросника для оценки присутствия в VR-среде PQ (Presence Questionnaire, Witmer, Singer, 1998). Для оценки негативных ощущений применялся Опросник Симуляторных расстройств SSQ (Simulator sickness questionnaire, Kennedy, 1993; Г.Я. Меньшикова, А.И. Ковалев, 2013). Оценка выраженности психопатологических симптомов проводилась с помощью сокращенной версии Симптоматического опросника SCL-K-9 (Symptom Checklist-K-9, R. Klaghofer, E. Braehler, 2001; А.А. Золотарева, 2022). В качестве инструмента выявления симптомов депрессии и тревоги использовалась Госпитальная шкала тревоги и депрессии HADS (Hospital Anxiety and Depression Scale,
A. Zigmond, R. Snaith, 1983; М.Ю. Дробижев, 1999). Для выявления физической ангедонии применялась русскоязычная версия опросника пересмотренной шкалы физической ангедонии RPAS (J.P. Chapman, L.J. Chapman, T.R. Kwapil, 1995) (адаптация СОФА [14]). Психодиагностика личностных особенностей проводилась однократно на первом визите с применением Опросника темперамента и характера TCI (Temperament and Character Inventory, R. Cloninger, 1993; С.Н. Ениколопов, А.Г. Ефремов, 2001).
С целью оценки позитивного и негативного аффекта использовалась шкала PANAS (Positive and Negative Affect Schedule, D. Watson, L. Clark, A. Tellegen, 1988; Е.Н. Осин, 2012). Также производилась фиксация физиологических показателей в двух точках (до и после VR-сессии). Среди исследуемых факторов были: частота сердечных сокращений (ЧСС), артериальное давление (систолическое – САД и диастолическое – ДАД), частота дыхательных движений (ЧДД) и сатурация (SpO2).
Статистический анализ
Статистическая обработка проводилась при помощи свободного программного обеспечения jamovi (2.6.26). Нормальность распределения количественных переменных оценивалась с помощью критерия Шапиро-Уилка. Поскольку большинство исследуемых показателей не подчинялись закону нормального распределения (p<0,05), для описания их центральной тенденции и разброса были использованы медианы (Me) и межквартильные расстояния [IQR]. Для сравнения независимых количественных переменных применялся непараметрический U-критерий Манна-Уитни. Сравнение категориальных переменных и анализ таблиц сопряженности проводились с использованием критерия хи-квадрат (χ²). Для идентификации предикторов отрицательной динамики симптомов тревоги
(1 – наличие отрицательной динамики, 0 – ее отсутствие) был применен метод биномиальной логистической регрессии. Для обеспечения нормализации распределения и снижения влияния выбросов непрерывные предикторы, нарушающие предположение о нормальности, подвергались преобразованию Йео-Джонсона. Качество и адекватность построенных моделей оценивались с помощью теста всеобъемлющей значимости (Omnibus Test) на основе критерия χ². Для оценки объясненной дисперсии моделей использовался скорректированный коэффициент детерминации R² МакФаддена.
Результаты
Выборка исследования составила 57 человек, которые сформировали две группы: клиническую – 30 пациентов стационара НМИЦ ПН им. В.М. Бехтерева с диагнозами рубрики F2 МКБ-10, и сравнительную – 27 здоровых добровольцев. В клиническую группу вошли 14 женщин и 16 мужчин, средний возраст которых Me [IQR] – 31,5 [11] года. Все они находились на этапе становления ремиссии, вне обострения соматических заболеваний. В сравнительную группу вошли 20 женщин и 7 мужчин, средний возраст – 24 [3] года.
Среди всех участников 16 человек показали усиление симптомов тревоги по результатам завершения VR-сессий (Таблица 1). При этом разделение данных на участников из группы пациентов и группы здорового контроля не достигло статистической значимости (χ2(df)=3,48(2); p=0,175). Также практически равные доли среди обеих сравниваемых групп позволяют далее анализировать их показатели совместно.
Были выявлены несколько участников, не показавших к завершению работы динамики симптомов тревоги по сравнению с начальными показателями. Учитывая небольшой размер этой группы и доверительные интервалы, также не достигающие уровня достоверности, результаты этих участников были объединены с результатами группы с положительной динамикой.
В группе с положительной динамикой результаты оценки HADS снижались на 1-9 баллов (Ме=3). В группе, показавшей усиление тревоги на момент завершения исследования, баллы HADS возрастали на 1-7 баллов (Ме=2).
Группа, показавшая усиление тревоги на момент завершения исследования, имела меньшую выраженность самонаправленности и присутствия в предлагаемой среде. Также среди этих участников были отмечены меньшие уровни артериального давления как до, так и после сеанса VR, ожидаемо большая негативная аффективность и выраженность симптомов тревоги не только на начальных, но и на завершающих контрольных точках исследования. К завершающему визиту все участники в группе с отрицательной динамикой тревоги имели более высокие показатели симптомов киберболезни. Пациенты, вошедшие в эту группу, показали к последнему сеансу более высокие результаты оценки согласно SCL-К-9, в сравнении с пациентами с положительной или отсутствующей динамикой тревоги (Таблица 2).
Для оценки совокупного влияния предикторов в отношении рисков усиления симптомов тревоги был использован метод множественной логистической регрессии. Учитывая объем выборки, модели не могли включать более 3-5 предикторов, в связи с чем с целью избежания переобучения были построены несколько отдельных значимых моделей.
После исключения коллинеарных предикторов в первую модель были включены начальные показатели систолического артериального давления, выраженности присутствия в VR-среде, а также симптомы киберболезни на момент завершающего визита. Прогностическая мощность модели составила 86% (p<0,001, R²=0,442). Так, более низкие показатели систолического артериального давления и присутствия в VR-среде повышали шансы отрицательной динамики тревожной симптоматики участников. Высокие результаты оценки симптомов киберболезни были ожидаемо связаны с повышением шансов отрицательной динамики показателя тревоги HADS (Таблица 3).
В альтернативную модель (Таблица 4) вошли начальные показатели систолического артериального давления, тенденции к погружению, самонаправленности и трансцендентности Я. Точность модели составила 89,5% (p<0,001; R2=0,431). Показатели систолического артериального давления и присутствия в VR-среде продемонстрировали сходное с предыдущей моделью влияние на риск развития негативной динамики симптомов тревоги. Также в модели низкие показатели самонаправленности и трансцендентности Я повышали шансы отрицательной динамики симптоматики.
Последняя модель включала параметр аффективного состояния участников на момент начала исследования (Таблица 5). Прогностическая способность модели составила 83,3% (р=0,002; R2=0,401). Так, выраженность негативного аффекта участников на момент начала исследования не достигла статистической значимости, оставаясь на уровне тенденции, и была связана с ростом шансов отрицательной динамики симптомов тревоги у респондентов.
Важным остается сохранение статистической значимости константы во всех моделях, что позволяет предполагать существование альтернативных факторов, определяющих риск негативной динамики симптомов тревоги в ответ на применение методов терапии с использованием VR.
Обсуждение
В результате проведенного исследования у 28% испытуемых наблюдалось усиление симптомов тревоги, в то время как доля участников с положительной динамикой симптоматики составила 72%. Полученные результаты соответствуют данным литературы, указывающим на терапевтический потенциал VR в случае тревожных и психотических расстройств [5, 6, 15], но акцентирующим внимание на необходимости оценки переносимости и безопасности [11, 16]. Выявленные показатели позволяют рассматривать неблагоприятные реакции на VR не как исключение, а как закономерное явление, требующее учета при клинической апробации технологий.
По результатам анализа наиболее стабильным и воспроизводимым предиктором риска усиления симптомов тревоги стали исходно сниженные показатели систолического и диастолического артериального давления. Измененная интероцептивная регуляция участников, чья тревожная симптоматика имела негативную динамику к завершающему визиту, могла снижать сенсорную интеграцию и субъективное погружение в VR-среду. Это делало испытуемых более чувствительными к «визуально-вестибулярному конфликту» в VR, что проявлялось в ожидаемом динамическом усилении симптомов киберболезни и нарастании негативного аффекта. В совокупности это приводило к наблюдаемому усилению тревоги [17, 18]. Выравнивание к завершающему визиту показателей артериального давления между группами может соответствовать замедленной мобилизации вегетативной нервной системы и физиологической, но не психологической, врабатываемости, что не противоречит известным ранее данным литературы [19].
Также нами были обнаружены взаимосвязи повышенного уровня тревоги и низких показателей таких черт характера (TCI), как самонаправленность и трансцендентность Я. Полученные данные согласуются с результатами исследования [20], где было показано, что низкий уровень самонаправленности и трансцендентности прямо ассоциирован с симптомами тревоги и ассоциируется с наличием дисфункциональных метакогнитивных убеждений. Схожие результаты наблюдались в исследовании [21], где самонаправленность была связана с продуктивными и негативными психотическими переживаниями у здоровых лиц. Таким образом, полученные нами данные позволяют предположить, что характерологические особенности участников должны рассматриваться в качестве предикторов развития симптомов тревоги ввиду негативного когнитивного искажения восприятия реальности, результатом которого является неспособность применять копинг-стратегии в условиях психоэмоционального напряжения. Это позволяет предположить, что черты характера также могут детерминировать низкий уровень присутствия участников исследования в VR-среде.
Наряду с этим была обнаружена ассоциация между низким уровнем присутствия в VR-среде и наличием у пациентов симптомов дискомфорта и нежелательных симуляторных расстройств при взаимодействии с иммерсивной средой по результатам опросника SSQ. Полученные данные коррелируют с работой Séamas Weech и соавторов, которые объясняют это десинхронизацией сенсорного восприятия виртуальной реальности и когнитивной интерпретации получаемых стимулов, что также может приводить к возникновению симптомов киберболезни [22]. Опираясь на вышеизложенные результаты, мы можем предположить, что киберболезнь представляет собой сложный многофакторный процесс, в котором также играют роль характерологические особенности личности.
Заключение
Различия в частоте неблагоприятных реакций в виде усиления симптомов тревоги между клинической группой и здоровыми добровольцами статистически незначимы, что подчеркивает универсальность механизма возникновения побочных эффектов. Основными предикторами отрицательной динамики тревоги выступили низкие показатели самонаправленности и трансцендентности Я, исходно сниженное артериальное давление, высокий уровень негативного аффекта и, ожидаемо, выраженность симптомов киберболезни.
Информация об авторах:
Лутова Наталия Борисовна – доктор медицинских наук, главный научный сотрудник; отделение интегративной фармако-психотерапии больных психическими расстройствами, ФГБУ «НМИЦ ПН им. В.М. Бехтерева» Минздрава России (Санкт-Петербург, Россия); lutova@mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-9481-7411
Шабельник Антон Вадимович* – аспирант; отделение интегративной фармако-психотерапии больных психическими расстройствами, ФГБУ «НМИЦ ПН им. В.М. Бехтерева» Минздрава России (Санкт-Петербург, Россия); dr.shabelnik.psy@mail.ru, https://orcid.org/0009-0001-5872-7195, e-Library SPIN: 5005-4870
Бобрик Дарья Владимировна – младший научный сотрудник; отделение интегративной фармако-психотерапии больных психическими расстройствами, ФГБУ «НМИЦ ПН им. В.М. Бехтерева» Минздрава России (Санкт-Петербург, Россия); dbobrik@internet.ru; https://orcid.org/0000-0002-7090-2136; SPIN: 4885-3210
Сорокин Михаил Юрьевич – к.м.н., ученый секретарь, ведущий научный сотрудник отделения интегративной фармако-психотерапии больных психическими расстройствами, ФГБУ «НМИЦ ПН им. В.М. Бехтерева» Минздрава России (Санкт-Петербург, Россия). E-mail: m.sorokin@list.ru; ORCID: 0000-0003-2502-6365; eLibrary SPIN: 7807-4497; Scopus Author ID: 57191369987
Герасимчук Екатерина Сергеевна – младший научный сотрудник; отделение интегративной фармако-психотерапии больных психическими расстройствами, ФГБУ «НМИЦ ПН им. В.М. Бехтерева» Минздрава России (Санкт-Петербург, Россия); katherine.gerasimchuk@mail.ru; h
ttps://orcid.org/0000-0002-6317-5778
* автор, отвечающий за корреспонденцию
Authors information:
Natalia B. Lutova, Doct. Sci. (Medicine) – Head of The Integrative Pharmaco-psychotherapy of Patients with Mental Disorders Department, V.M. Bekhterev National Medical Research Center for Psychiatry and Neurology, Saint Petersburg, Russian Federation, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9481-7411, e-mail: lutova@mail.ru
Anton V. Shabelnik* – MD, PhD student of the Department of Integrative Pharmaco-Psychotherapy of patients with mental Disorders, V.M. Bekhterev National Medical Research Center for Psychiatry and Neurology (St. Petersburg, Russia). E-mail: dr.shabelnik.psy@mail.ru, https://orcid.org/0009-0001-5872-7195, e-Library SPIN: 5005-4870
Dariya V. Bobrik – Junior Research Assistant of The Integrative Pharmaco-psychotherapy of Patients with Mental Disorders Department, V.M. Bekhterev National Medical Research Center for Psychiatry and Neurology, Saint Petersburg, Russian Federation, E-mail: dbobrik@internet.ru; https://orcid.org/0000-0002-7090-2136; SPIN: 4885-3210
Mikhail Yu. Sorokin – Cand. Sci. (Medicine), Academic Secretary, Leading Researcher of The Integrative Pharmaco-psychotherapy of Patients with Mental Disorders Department, V.M. Bekhterev National Medical Research Center for Psychiatry and Neurology. SPIN-code RSCI 7807-4497. Author ID Scopus 57191369987. ResearcherID AAN-5757-2020. ORCID iD 0000-0003-2502-6365. m.sorokin@list.ru
Ekaterina S. Gerasimchuk – Junior Research Assistant of The Integrative Pharmaco-psychotherapy of Patients with Mental Disorders Department, V.M. Bekhterev National Medical Research Center for Psychiatry and Neurology, Saint Petersburg, Russian Federation, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6317-5778, e-mail: katherine.gerasimchuk@mail.ru
*corresponding author
Декларация об этике
Исследование прошло экспертизу и было одобрено независимым этическим комитетом при НМИЦ ПН имени В.М. Бехтерева (заседание 25–26 от 2025).
Ethics statement
The study was reviewed and approved by the Ethics Committee of V.M. Bekhterev National Medical Research Center for Psychiatry and Neurology (report no 25–26 2025).
Дата поступления: 06.10.2025
Received: 06.10.2025
Принята к печати: 06.02.2026
Accepted: 06.02.2026
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
The authors declare no conflicts of interest.
Список исп. литературыСкрыть список1. Морозова Ю.А. Цифровая трансформация российского здравоохранения как фактор развития отрасли // Интеллект. Инновации. Инвестиции. – 2020 – № 2 – С. 36–47. DOI: 10.25198/2077-7175-2020-2-36.
2. Москвитина У.С. Стратегии отношения к технологиям виртуальной реальности специалистов, участвующих в оказании психиатрической помощи / У.С. Москвитина, И.С. Хамская, А.Е. Хахонина [и др.] // Вестник неврологии, психиатрии и нейрохирургии. – 2024. – Т. 17, № 11(178). – С. 1271-1281. – DOI 10.33920/med-01-2411-01. – EDN ARZSAU.
3. Riva G, Wiederhold BK, Mantovani F. Neuroscience of Virtual Reality: From Virtual Exposure to Embodied Medicine. Cyberpsychol Behav Soc Netw. 2019 Jan;22(1):82-96. doi: 10.1089/cyber.2017.29099.gri.
4. Freeman D, Reeve S, Robinson A, et al. Virtual reality in the assessment, understanding, and treatment of mental health disorders. Psychological Medicine. 2017;47(14):2393-2400. doi:10.1017/S003329171700040X.
5. Bouchard S, Dumoulin S, Robillard G, Guitard T, Klinger É, Forget H, Loranger C, Roucaut FX. Virtual reality compared with in vivo exposure in the treatment of social anxiety disorder: a three-arm randomised controlled trial. Br J Psychiatry. 2017 Apr;210(4):276-283. doi: 10.1192/bjp.bp.116 .184234. Epub 2016 Dec 15. PMID: 27979818.
6. Perra, A.; Galetti, A.; Zaccheddu, R.; Locci, A.; Piludu, F.; Preti, A.; Primavera, D.; Di Natale, L.; Nardi, A.E.; Kurotshka, P.K.; et al. A Recovery-Oriented Program for People with Bipolar Disorder through Virtual Reality-Based Cognitive Remediation: Results of a Feasibility Randomized Clinical Trial. J. Clin. Med. 2023, 12, 2142. https://doi.org/10.3390/jcm12062142.
7. Cañada, Y., Torres, S. C., Andreu-Martinez, J., Cristancho, D. B., Giglioli, I. A. C., Garcia-Blanco, A., et al. (2024). Characterization and assessment of executive functions through a virtual cooking task in euthymic patients with bipolar disorder. J. Psychiatr. Res. 178, 349–358. doi: 10.1016/j.jpsychires.2024.08.007.
8. Lundin RM, Yeap Y, Menkes DB. Adverse Effects of Virtual and Augmented Reality Interventions in Psychiatry: Systematic Review. JMIR Ment Health. 2023 May 5;10:e43240. doi: 10.2196/43240. PMID: 37145841; PMCID: PMC10199391.
9. Rebenitsch, L., Owen, C. Review on cybersickness in applications and visual displays.Virtual Reality 20, 101–125 (2016). https://doi.org/10.1007/s10055-016-0285-9.
10. van Heugten-van der Kloet, D., Cosgrave, J., van Rheede, J., & Hicks, S. (2018). Out-of-body experience in virtual reality induces acute dissociation. Psychology of Consciousness: Theory, Research, and Practice, 5(4), 346–357. https://doi.org/10.1037/cns0000172.
11. Фрейзе В.В., Малышко Л.В., Грачев Г.И. Дутов В.Б., Семенова Н.В., Незнанов Н.Г. Перспективы использования технологий виртуальной реальности (VR) в терапии пациентов с психическими расстройствами (обзор зарубежной литературы). Обозрение психиатрии и медицинской психологии им. В.М. Бехтерева. 2021;1:18-24. http//doi.org/10.31363/2313-7053-2021-1-18-24.
12. Méndez, J.I. et al. (2025). The Role of Personality Traits for Tailoring Immersive Experiences in Virtual Reality Environments. In: Berretti, S., Azari, H. (eds) Smart Multimedia. ICSM 2024. Lecture Notes in Computer Science, vol 14957. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-82475-3_8.
13. Katifori A, Lougiakis C and Roussou M (2022) Exploring the Effect of Personality Traits in VR Interaction: The Emergent Role of Perspective-Taking in Task Performance. Front. Virtual Real. 3:860916. doi: 10.3389/frvir.2022.860916.
14. Лутова Н.Б., Хобейш М.А., Макаревич О.В., Бочарова М.О., Герасимчук Е.С., Сорокин М.Ю. Адаптация и валидация шкалы физической ангедонии (Revised Physical Anhedonia Scale): психометрические свойства русскоязычной методики. Психиатрия и психофармакотерапия. 2024;4: 25–34. DOI: 10.62202/2075-1761-2024-26-4-25-34.
15. Созонов А.С., Рощина О.В., Быкова М.А., Казенных Т.В., Бохан Н.А. Исследование влияния технологии виртуальной реальности на психоэмоциональное состояние здоровых добровольцев. Сибирский вестник психиатрии и наркологии. 2025. № 1 (126). С. 15-20. https://doi.org/10.26617/1810-3111-2025-1(126)-15-20.
16. Brelet L and Gaffary Y (2022), Stress reduction interventions: A scoping review to explore progress toward use of haptic feedback in virtual reality. Front. Virtual Real. 3:900970. doi: 10.3389/frvir.2022.900970.
17. Garfinkel SN, Minati L, Gray MA, Seth AK, Dolan RJ, Critchley HD. Fear from the heart: sensitivity to fear stimuli depends on individual heartbeats. J Neurosci. 2014 May 7;34(19):6573-82. doi: 10.1523/JNEUROSCI.3507-13.2014.
18. Critchley HD, Garfinkel SN. Interoception and emotion. Curr Opin Psychol. 2017 Oct;17:7-14. doi: 10.1016/j.copsyc.2017.04.020.
19. Porges SW. The polyvagal perspective. Biol Psychol. 2007 Feb;74(2):116-43. doi: 10.1016/j.biopsycho.2006.06.009.
20. Gawęda Ł, Kokoszka A. Meta-cognitive beliefs as a mediator for the relationship between Cloninger's temperament and character dimensions and depressive and anxiety symptoms among healthy subjects. Compr Psychiatry. 2014 May;55(4):1029-1037. doi: 10.1016/j.comppsych.2013.10.013
21. Prochwicz K, Gawęda Ł. Depression and anxiety mediate the relationship between temperament and character and psychotic-like experiences in healthy subjects. Psychiatry Res. 2016 Dec 30;246:195-202. doi: 10.1016/j.psychres.2016.09.037.
22. Weech S, Kenny S, Barnett-Cowan M. Presence and Cybersickness in Virtual Reality Are Negatively Related: A Review. Front Psychol. 2019 Feb 4;10:158. doi: 10.3389/fpsyg.2019.00158.
1. Morozova, Yu. A. (2020) [Digital transformation of Russian healthcare as a factor in the development of the industry]. Intellekt. Innovatsii. Investitsii [Intellect. Innovations. Investments]. Vol. 2, pp. 36–47. DOI: 10.25198/2077-7175-2020-2-36.
2. Moskvitina, U. S., Khamskaya I. S., Khakhonina A. E., Sorokin M. Y., Rybakova K. V., Ruzhenkova V. V. (2024) [Strategies for attitudes to VR technologies among professionals involved in mental health care provision]. Bulletin of Neurology, Psychiatry and Neurosurgery. Vol. 11, pp. 1271-1281. – DOI 10.33920/med-01-2411-01. – EDN ARZSAU.
3. Riva G, Wiederhold BK, Mantovani F. Neuroscience of Virtual Reality: From Virtual Exposure to Embodied Medicine. Cyberpsychol Behav Soc Netw. 2019 Jan;22(1):82-96. doi: 10.1089/cyber.2017.29099.gri.
4. Freeman D, Reeve S, Robinson A, et al. Virtual reality in the assessment, understanding, and treatment of mental health disorders. Psychological Medicine. 2017;47(14):2393-2400. doi:10.1017/S003329171700040X.
5. Bouchard S, Dumoulin S, Robillard G, Guitard T, Klinger É, Forget H, Loranger C, Roucaut FX. Virtual reality compared with in vivo exposure in the treatment of social anxiety disorder: a three-arm randomised controlled trial. Br J Psychiatry. 2017 Apr;210(4):276-283. doi: 10.1192/bjp.bp. 116.184234. Epub 2016 Dec 15. PMID: 27979818.
6. Perra, A.; Galetti, A.; Zaccheddu, R.; Locci, A.; Piludu, F.; Preti, A.; Primavera, D.; Di Natale, L.; Nardi, A.E.; Kurotshka, P.K.; et al. A Recovery-Oriented Program for People with Bipolar Disorder through Virtual Reality-Based Cognitive Remediation: Results of a Feasibility Randomized Clinical Trial. J. Clin. Med. 2023, 12, 2142. https://doi.org/10.3390/jcm 12062142.
7. Cañada, Y., Torres, S. C., Andreu-Martinez, J., Cristancho, D. B., Giglioli, I. A. C., Garcia-Blanco, A., et al. (2024). Characterization and assessment of executive functions through a virtual cooking task in euthymic patients with bipolar disorder. J. Psychiatr. Res. 178, 349–358. doi: 10.1016/j.jpsychires.2024.08.007.
8. Lundin RM, Yeap Y, Menkes DB. Adverse Effects of Virtual and Augmented Reality Interventions in Psychiatry: Systematic Review. JMIR Ment Health. 2023 May 5;10:e43240. doi: 10.2196/43240. PMID: 37145841; PMCID: PMC10199391.
9. Rebenitsch, L., Owen, C. Review on cybersickness in applications and visual displays.Virtual Reality 20, 101–125 (2016). https://doi.org/10.1007/s10055-016-0285-9.
10. van Heugten-van der Kloet, D., Cosgrave, J., van Rheede, J., & Hicks, S. (2018). Out-of-body experience in virtual reality induces acute dissociation. Psychology of Consciousness: Theory, Research, and Practice, 5(4), 346–357. https://doi.org/10.1037/cns0000172.
11. Freize VV, Malyshko LV, Grachev GI, Dutov VB, Semenova NV, Neznanov NG. Outlook of applying of virtual reality (VR) technologies in the treatment of patients with mental disorders (review of foreign literature). Obozrenie psihiatrii i medicinskoj psihologii imeni V.M. Behtereva. 2021;1:18-24. http//doi.org/10.31363/2313-7053-2021-1-18-24.
12. Méndez, J.I. et al. (2025). The Role of Personality Traits for Tailoring Immersive Experiences in Virtual Reality Environments. In: Berretti, S., Azari, H. (eds) Smart Multimedia. ICSM 2024. Lecture Notes in Computer Science, vol 14957. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-82475-3_8
13. Katifori A, Lougiakis C and Roussou M (2022) Exploring the Effect of Personality Traits in VR Interaction: The Emergent Role of Perspective-Taking in Task Performance. Front. Virtual Real. 3:860916. doi: 10.3389/frvir. 2022.860916.
14. Lutova N.B., Khobeysh M.A., Makarevich O.V., Bocharova M.O., Gerasimchuk E.S., Sorokin M.Yu. (2024) Adaptation and validation of the Physical Anhedonia Scale (Revised Physical Anhedonia Scale): psychometric properties of the Russian-speaking methodology. Psychiatry and psychopharmacotherapy. Vol. 4. pp. 25–34. DOI: 10.62202/2075-1761-2024-26-4-25-34
15. Sozonov A.S., Roshchina O.V., Bykova M.A., Kazennykh T.V., Bokhan N.A. Study of the influence of virtual reality technology on the psycho-emotional state of healthy volunteers. Siberian Herald of Psychiatry and Addiction Psychiatry. 2025; 1 (126): 15-20. https://doi.org/10.26617/1810-3111-2025-1(126)-15-20.
16. Brelet L and Gaffary Y (2022), Stress reduction interventions: A scoping review to explore progress toward use of haptic feedback in virtual reality. Front. Virtual Real. 3:900970. doi: 10.3389/frvir.2022.900970.
17. Garfinkel SN, Minati L, Gray MA, Seth AK, Dolan RJ, Critchley HD. Fear from the heart: sensitivity to fear stimuli depends on individual heartbeats. J Neurosci. 2014 May 7;34(19):6573-82. doi: 10.1523/JNEUROSCI.3507-13.2014.
18. Critchley HD, Garfinkel SN. Interoception and emotion. Curr Opin Psychol. 2017 Oct;17:7-14. doi: 10.1016/j.copsyc.2017.04.020.
19. Porges SW. The polyvagal perspective. Biol Psychol. 2007 Feb;74(2):116-43. doi: 10.1016/j.biopsycho.2006.06.009.
20. Gawęda Ł, Kokoszka A. Meta-cognitive beliefs as a mediator for the relationship between Cloninger's temperament and character dimensions and depressive and anxiety symptoms among healthy subjects. Compr Psychiatry. 2014 May;55(4):1029-1037. doi: 10.1016/j.comppsych.2013.10.013.
21. Prochwicz K, Gawęda Ł. Depression and anxiety mediate the relationship between temperament and character and psychotic-like experiences in healthy subjects. Psychiatry Res. 2016 Dec 30;246:195-202. doi: 10.1016/j.psychres.2016.09.037.
22. Weech S, Kenny S, Barnett-Cowan M. Presence and Cybersickness in Virtual Reality Are Negatively Related: A Review. Front Psychol. 2019 Feb 4;10:158. doi: 10.3389/fpsyg.2019.00158.