Психиатрия Всемирная психиатрия
№02 2021

Консорциум «Иерархическая таксономия психопатологий» (HiTOP) стремится объединить исследования эмпирической организации психопатологии с целью разработки глобальной описательной системы ^1,2,3 . Часто используемые таксономии (например, DSM) имеют заметные ограничения: условность границ между психопатологией и нормой, диагностическая ненадежность и нестабильность традиционных диагнозов, неоднородность внутри расстройств, высокая коморбидность и неспособность концептуализировать подпороговые проявления. Подход HiTOP приближает к решению этих проблем посредством: a) определения психопатологии в терминах континуума, от нормативного до дезадаптивного; б) очерчивания континуумов на основе наблюдаемой ковариации между признаками, симптомами и синдромами, и
в) упорядочивания континуумов в иерархии, варьирующейся от более узких и конкретных категорий (например, группы симптомов) до более широких и общих (например, спектры взаимосвязанных диагностических явлений).
Подход, основанный на континуумах или дименсиях индивидуальных особенностей человека, решает проблемы условных пороговых значений и диагностической нестабильности. Пороговые значения, определяющие конкретные клинические варианты, могут быть доказательно описаны, а надежность дименсиональных психопатологических конструктов при повторном тестировании заметно выше, чем у произвольных диагностических категорий ^4,5,6,7 . Ни один пациент не исключен из системы (то есть люди с подпороговыми проявлениями или атипичными симптомами также характеризуются набором дименсий), что способствует их концептуализации. Подход HiTOP снижает диагностическую неоднородность, группируя эмпирически связанные симптомы вместе и выстраивая их по различным дименсиям ^8,9,10,11 .




Коморбидность становится понятной, поскольку связанные состояния образуют элементы психологически согласованных спектров.
В настоящее время рабочая система HiTOP включает шесть спектров: интернализация, соматоформность, расторможенная экстернализация, антагонистическая экстернализация, расстройства мышления и отстраненность (detachment) ^1,2,3 . Эти спектры отражают непрерывные индивидуальные различия в данной области для всей популяции. Спектры, в свою очередь, объединяются в более крупные группы или суперспектры: эмоциональной дисфункции (интернализация и соматоформный спектр), экстернализация (расторможенность и антагонистичность) и психоз (нарушение мышления и отстраненность) ^{12,13,14,15,16} . Выше суперспектров, подход HiTOP также учитывает общий фактор психопатологии ^17,18 .
Рабочая система HiTOP была создана за счет обзора большого количества исследований, но внешняя валидность и полезность меньше подтверждены документально, поскольку предыдущие обзоры по этим темам имели ограниченный объем. Помня об этом, рабочая группа консорциума HiTOP собрала группы экспертов для всеобъемлющего анализа доказательств валидности и полезности рабочей модели HiTOP. Экспертные обзоры были организованы по трем суперспектрам. Настоящая статья является второй в этой серии (первая посвящена психозу ¹⁹ , а третья исследует эмоциональную дисфункцию) и фокусируется на экстернализирующем суперспектре.
Экстернализующий суперспектр включает в себя два спектра: расторможенный и антагонистический. Спектр расторможенной экстернализации включает в себя склонность к импульсивным поступкам без учета возможных последствий. Эмпирически растормаживание, как правило, сопровождается неприемлемым в обществе поведением, которое психологически согласуется с сутью конструкта, например, употреблением психоактивных веществ ²⁰  и минимальной заботой о последствиях. Спектр антагонистической экстернализации включает тенденции к разрешению межличностных ситуаций с помощью антипатии, конфликтов, и намеренного причинения боли окружающим ²¹  без оглядки на их права и чувства.
Эти спектры охватывают как дезадаптивные черты, так и более ограниченные во времени симптомы, причем различия лежат именно в стабильности во времени ²² . Например, ряд специфического расторможенного поведения (краткосрочные импульсивные покупки и другие решения в пользу сиюминутного вознаграждения, а не долгосрочных последствий) может быть обусловлен конкретным жизненным кризисом, и не быть общей характеристикой человека. Если такое поведение сохраняется с течением времени и при других обстоятельствах, оно указывает на черту расторможенности. Аналогично конкретное враждебное взаимодействие является проявлением антагонизма, в то время как частая и повторяющаяся враждебность указывают на черту антагонизма. Как подробно описано в данном обзоре, расторможенное и антагонистическое поведение имеет статистически значимую тенденцию к сосуществованию, иллюстрируя фенотипическую когерентность экстернализирующего суперспектра ²³ .



Целью данной статьи является обзор обширных свидетельств, подтверждающих структурную согласованность и содержание экстернализирующего суперспектра, расторможенных и антагонистических спектров, а также полезность и валидность этих диагностических конструкций.

СТРУКТУРНЫЕ ДОКАЗАТЕЛЬСТВА

Состав основных дименсий

Экстернализующий суперспектр давно появился в исследованиях структуры психических расстройств и дезадаптивных черт личности. Исследования показали, что экстернализирующая психопатология отделена от других суперспектров – интернализующей психопатологии у молодых людей ^{24,25,26,27,28,29,30} , интернализирующей психопатологии и расстройства мышления/психоза у взрослых ^31,32,33,34 . В рамках этих исследований клинические диагнозы или дименсиональные симптомы: антисоциальное расстройство личности (PD), синдром дефицита внимания/гиперактивности (СДВГ), расстройство, связанное с употреблением алкоголя, каннабиса, никотина и других веществ (SUDs), а также синдром эпизодического нарушения контроля во взрослом возрасте, расстройство поведения (CD) и оппозиционное расстройство в детстве (ОВР), четко отражают отчетливый и всеобъемлющий экстернализующий суперспектр, как указано в Таблице 1 и изображено на Рисунке 1.
Существующие данные также поддерживают структуру экстернализирующего суперспектра, который можно разложить на расторможенный и антагонистические экстернализующий спектры ¹ . Эта дихотомия более отчетливо проявляется в исследованиях дезадаптивных черт, литературе по психопатологии взрослых людей (больше, чем детской психопатологии) и по психиатрической диагностике.
Как показано в Таблице 1, на основании исследуемой литературы очевидны три наблюдения. Во-первых, большинство исследований считают ДРЛ индикатором растормаживания и антагонизма одновременно, что вместе делает расстройство главным неспецифическим индикатором экстернализующего суперспектра. Фактически критерии ДРЛ довольно равномерно распределены между расторможенными и антагонистическими. Во-вторых, алкоголь и другие SUD специфичны для расторможенного экстернализирующего спектра. В-третьих, некоторые расстройства личности по DSM (параноидальные, нарциссические и истерическое) оказались относительно специфичными для антагонистического экстернализирующего спектра. Эти результаты согласуются с комплексной моделью спектра экстернализации Krueger и соавт. ¹⁵ , которая рассматривает общую экстернализацию вместе с более конкретными факторами: безэмоциональную агрессию (как уникальный компонент антагонизма) и злоупотребление психоактивными веществами (как уникальный компонент расторможенной экстернализации).
Особого рассмотрения заслуживает пограничное расстройство личности (ПРЛ), поскольку его отношение к общей экстернализации и его специфичность к антагонизму или растормаживанию, по-видимому, зависят от других показателей структурной модели. В исследованиях, сфокусированных на интернализирующей психопатологии, ПРЛ имеет тенденцию сильно загружаться (load) интернализацией и менее последовательно – экстернализацией ^39,46,48,52 . Более того, при рассмотрении дименсиональных черт в дополнение к психиатрическим диагнозам, ПРЛ явно влияет на интернализацию ⁶⁴ . Другими словами, исследования указывает на то, что ПРЛ действительно нагружает спектр интернализации, в то время как его связь с экстернализацией (и даже конкретным размещением в антагонизирующем или растормаживающем спектре) ^65,66  неочевидна. В связи с чем на данном этапе ПРЛ лучше рассматривать как индикатор интернализирующего, и в меньшей степени – общего экстернализирующего суперспектра, из-за наличия компонентов расстройства, связанных с двумя суперспектрами. Таким образом, ПРЛ только временно включено в экстернализующий суперспектр, как показано на Рисунке 1.
Следует отметить, что параноидальное и истерическое РЛ имеют и другие связи, помимо антагонистической экстернализации экстернализирующего суперспектра, учитывая их многогранный характер. Например, параноидальное РЛ может быть тесно связанно со суперспектром психоза: расстройства этого типа четко представлены среди структурных индикаторов ^13,32,65 . Истерическое РЛ коррелирует (отрицательно) со спектром отстраненности ⁶⁴ , что подтверждается данными литературы о структуре и особенностях личности ^67,68 .
Мало доказательств существования дихотомии растормаживания и антагонизма у детей и подростков можно обнаружить несмотря на то, что в целом экстернализующий суперспектр хорошо представлен в литературе по психопатологии детского возраста (см. Таблицу 1). Вероятно, это связано с отсутствием четко определенных индикаторов для этого разделения. В исследованиях с участием детей/подростков нет диагнозов или четких характеристик симптомов нарциссизма, черт бесчувственности, или паранойи/подозрительности, что делает практически невозможным появление индикаторов. Кроме того, у маленьких детей употребление ПАВ встречается значительно реже. В литературе по подросткам (особенно детям) менее четко установлена связь между личностными качествами и расстройствами ⁶⁹ . Определенно, необходимы дальнейшие исследования, чтобы получить более ясную картину психиатрических проявлений антагонизма у детей и подростков, особенно за пределами того, что обычно называют холодной бесчувственностью ⁷⁰ .

Роль личностных качеств

Иерархическая структура экстернализирующего суперспектра схожа с организацией нормальных личностных черт ^1,71 . Общая экстернализирующая дименсия тесно связана с различиями внутри фактора обобщения и разобщения более высокого порядка ⁷² , который есть в трехфакторных моделях личности как в норме, так и в патологии ^72,73,74,75 . Если убрать дополнительные факторы, эту дименсию обобщения и разобщения можно разделить на два компонента: согласие-антагонизм и сознательность-расторможенность ^73,75,76 . Эти субдименсии формируют основу для различения антагонистических и расторможенных форм экстернализации.
Антагонистическая экстернализация связана дезадаптивными чертами, отражающими проблемные взаимоотношения с окружающими. Следует отметить, что некоторые из них, хоть и в меньшей степени, но также связаны с другими психопатологическими вариантами ^{1,77,78,79,80,81,82,83} . Наиболее прочно с антагонистическим спектром связаны: манипулятивность (т.е. эксплуатация и использование других), лживость (т.е. ложь и обман для достижения личной выгоды), бесчувственность (т.е. хладнокровие и отсутствие сочувствия), эксгибиционизм (т.е. потребность в привлечении внимания), грандиозность (т.е. высокомерие и чувство права на особое отношение со стороны других), агрессия (т.е. враждебное и агрессивное поведение), грубость (т.е. бестактность и межличностная нечувствительность), доминирование (т.е. склонность к тому, чтобы быть напористым и контролирующим в отношениях) и подозрительность (сомнение в честности, верности и мотивах окружающих).
Расторможенная экстернализация также связана со множеством дезадаптивных черт, отражающих дезорганизацию, сниженный контроль импульсивности и отсутствие заботы о последствиях своего поведения ^{1,77, 78,80,81,82,83} . Наиболее тесную связь с расторможенным экстернализирующим спектром имеют: импульсивность (т.е. спонтанное сиюсекундное действие, без заботы о последствиях), безответственность (т.е. ненадежность и невыполнение обязательств), отвлекаемость (т.е. проблемы с вниманием и трудности с концентрацией), рискованность (то есть безрассудство и участие в потенциально опасной деятельности), (низкий) перфекционизм (т.е. низкие стандарты выполнения работы) и (низкий) трудоголизм (т.е. большая заинтересованность в развлечениях, нежели в работе).
Эти черты помогают объяснить конкретные типы патологии личности каждого спектра как у взрослых ^1,67,84,85  так и у молодых людей ^{86,87,88,89,90,91,92,93} . Как можно увидеть на Рисунке 1, антагонистический экстернализующий спектр включает нарциссические, параноидальные и истерические РЛ. Расторможенная экстернализация включает СДВГ, расстройство употребления алкоголя и SUD. Расстройство поведения, ДРЛ, синдром эпизодического нарушения контроля во взрослом возрасте, вызывающее оппозиционное расстройство в детстве и ПРЛ содержат черты обоих спектров (например, импульсивность и гнев/агрессия).

ДОКАЗАТЕЛЬСТВО ВАЛИДНОСТИ

Данные генетики поведения

Данные в пользу генетически обусловленной структуры экстернализирующего суперспектра наиболее убедительно продемонстрированы в близнецовых исследованиях конституциональных расстройств и связанных с ними личностных черт для молодых и подростков старшего возраста и взрослых.
В частности, у молодых близнецовые исследования показали высокую наследуемость (h ² ) и умеренное влияние индивидуальной окружающей среды, но незначительное влияние общей среды для СДВГ (h ² =~60–80%) ⁹⁴  и ОВР (h ² =~30–70%) ⁹³ , а также для психопатических черт (бесчувственность и нарциссизм) ⁹⁵ . Исследования обнаружили умеренную наследуемость (h ² =~50%), влияние общей и индивидуальной окружающей среды для расстройства поведения ⁹⁶ , и умеренную наследуемость различных форм антисоциального поведения: нарушение законов и агрессию ⁹⁷ , с различными формами: реактивной, проактивной и косвенной агрессии ^96,98,99 .
Что наиболее важно, поведенческие генетические исследования предоставили доказательства обоснованности экстернализирующего суперспектра, продемонстрировав много генетических совпадений для СДВГ, ОВР и расстройства поведения ^41,100,101 . Совпадения между генетикой расстройств обусловлены преимущественно общими генетическими влияниями. Это также подтверждалось при непосредственном оценивании величины генетического влияния на экстернализующий фактор, где было установлено, что он имеет высокую степень наследственности ^41,102 .
Доказательства в пользу наличия генетической основы экстернализирующего суперспектра у молодых включают исследования, продемонстрировавшие общие генетические влияния между этими расстройствами и чертами личности: поведенческое растормаживание, невротизм и низкая просоциальность ^54,103,104 .
Близнецовые исследования на выборках подростков позднего возраста/взрослых предоставляют доказательства валидности экстернализирующего суперспектра ^54,103,104 . Данные получены из исследований расстройств личности и SUD, их дименсий симптомов и связанных с ними черт (например, антисоциального поведения).
Расстройства личности «Кластера B» при индивидуальном рассмотрении демонстрируют наследуемость в умеренных – больших пределах ¹⁰⁵ . Ковариация между этими расстройствами может быть объяснена связью общего генетического фактора со вторым генетическим фактором, отвечающим за дисперсию антисоциального и пограничного РЛ ¹⁰⁶ . ДРЛ рассматривалось как индикатор фактора экстернализации с высокой наследуемостью ^50,103 . Kendler и соавт. ⁶⁶  сообщили о генетической обусловленности фактора экстернализации «оси I», охватывающего ДРЛ и расстройство поведения, злоупотребление алкоголем/зависимости, и злоупотребление наркотиками/зависимость. Авторы также обнаружили генетическую обоснованность фактора экстернализации «оси II», включающего зависимые, истерические, нарциссические, обсессивно-компульсивные, параноидальные и пограничные РЛ, а также расстройства пищевого поведения.
В DSM-5 рассматривается альтернативная дименсиональная диагностическая модель РЛ, отличная от категориальной. Наиболее релевантными для экстернализации являются домены антагонизма и растормаживания, с умеренной наследуемостью ^107,108 . В совместном исследовательском факторном анализе доменов альтернативных признаков модели DSM-5, симптомов РЛ и доменов здоровой личности, выявлены три генетических фактора: фактор РЛ/невротизма, фактор антагонизма/антисоциальности и фактор, отражающий шизоидное РЛ/отстраненность ¹⁰⁹ .
Близнецовые исследования и исследования семей убедительно демонстрируют, что SUD опосредованы генетикой: ~50% дисперсии для расстройства употребления алкоголя ¹¹⁰ , 50–60% для злоупотребления каннабиса ¹¹¹ , ~ 40–80% для употребления кокаина ^105,112,113 , 20–50% при опиоидной зависимости ^105,112  и ~60% при никотиновой зависимости ¹¹⁴ . Близнецовые исследования демонстрируют также, что генетические влияния в значительной степени общие для SUD ¹¹⁵ . Кроме того, сопутствующие психиатрические и поведенческие проявления: проблемы с поведением в детстве, антисоциальное поведение взрослых, недостаточный контроль поведения и импульсивность ¹¹⁶  также нагружают этот общий генетический фактор, который в высокой степени наследуется (~80%) ^50,54 . Общая склонность к экстернализации объясняет большинство генетических влияний на зависимости: 74–80% генетических влияний на расстройство употребления алкоголя и 62–74% на другие SUD; на него также приходится 33–37% генетических влияний на никотиновую зависимость.

Молекулярно-генетические данные

Молекулярно-генетические исследования также подтверждают значимость генов для расстройств и черт экстернализирующего суперспектра.
Исследования генов-кандидатов СДВГ показали ассоциации для генов нейромедиаторных систем дофамина и серотонина: гены транспортера дофамина и рецепторов D4 и D5 ( DAT1, DRD4  и DRD5 ), гены транспортера серотонина и рецептора 1 ( 5HTT  и HTR1B ) и ген синаптосомально-ассоциированного белка 25 ( SNAP-25 ) ¹¹⁷ .
Полногеномный поиск ассоциаций (GWAS) различных расстройств детского возраста: СДВГ ¹¹⁸ , расстройств поведения ¹¹⁹  и ОВР или расстройств поведения в контексте СДВГ ¹²⁰ , выявил несколько значимых общегеномных ассоциаций и полигенных влияний, с небольшим размером эффекта для каждого, но увеличивающих риск развития этих нарушений. Были обнаружены умеренные генетические корреляции между СДВГ и другими расстройствами, такими как депрессия, нервная анорексия, связанными чертами: невротизма и субъективного благополучия (отрицательного); и других характеристик: опыта употребление никотина, количества выкуриваемых сигарет в день, интеллекта и уровня образования (оба отрицательно коррелировали) ¹²⁰ .
Интересно, что СДВГ не имел генетических корреляций с антисоциальным поведением в другом исследовании, вероятно, в силу относительно небольшой выборки и неоднородности оценки антисоциального поведения ¹²¹ . Напротив, ОВР или расстройство поведения в контексте СДВГ имели сильную генетическую корреляцию с агрессией и антисоциальным поведением, а их полигенный показатель риска лучше прогнозировал когнитивное функционирование, образование и наличие детей в более молодом возрасте, чем у СДВГ без ОВР или расстройства поведения ¹²⁰ . Тем не менее максимальная дисперсия, объясняемая оценкой полигенного риска в этих исходах, была довольно низкой (0,36%).
В выборках подростков и взрослых GWAS экстернализирующие РЛ все еще мало изучены, и на сегодняшний день исследуются только пограничное и антисоциальное РЛ на относительно небольших выборках. Одно молекулярно-генетическое исследование показало, что ПРЛ является наследственным ¹²² , но его генетическая связь с другими формами экстернализирующей психопатологии не исследовалась. Текущие данные GWAS показывают, что антисоциальное поведение наследуется и генетически коррелирует с расстройством поведения и невротизмом, но не с шизофренией, биполярным расстройством или СДВГ ¹²¹ . Кроме того, исследование обнаружило высокую генетическую корреляцию антисоциального поведения с употреблением каннабиса и курением сигарет на протяжении всей жизни, но не с употреблением алкоголя ¹²³ . Другое исследование не обнаружило связи между полигенным риском ДРЛ и употреблением табака или алкоголя ¹²⁴ . GWAS ДРЛ ¹²⁵  сообщил, что наиболее связанный ген (ABCB1) участвует в иммунном ответе и связан с различными формами злоупотребления психоактивными веществами. Исследования также показали, что многие распространенные генетические варианты, с небольшим размером эффекта у каждого, повышают риск антисоциального поведения. Наконец, большой GWAS нормальных черт личности не обнаружил, что конформность имеет генетические корреляции с какими-либо экстернализирующими расстройствами или другими формами психопатологии ¹²⁶ .
Большинство GWAS в отношении употребления ПАВ фокусировалось на фенотипах употребления алкоголя: алкогольной зависимости ¹²⁷ , расстройства употребления алкоголя ¹²⁸ , количества алкогольных напитков, употребляемых за неделю ¹²⁹ , и максимального количества употребляемого алкоголя. Исследования этих фенотипов проводились на выборках от умеренных до чрезвычайно больших размеров, что делает их достаточно мощными. Один из выводов GWAS заключается в том, что генетическое влияние на потребление алкоголя только умеренно коррелирует с влиянием на формирование расстройства употребления алкоголя ¹³⁰ . GWAS исследования употребления каннабиса начинают достигать адекватной мощности ^131,132,133 , но по-прежнему требуют более крупных выборок. GWAS кокаиновой зависимости ^134,135  и опиоидной зависимости ^136,137,138  в настоящее время недостаточно надежны. Важно отметить, что даже в больших когортах полигенный риск продолжает предсказывать только небольшие пропорции дисперсии в независимых выборках (например, полигенный риск из GWAS с участием ~1 миллиона участников объясняет только около 2,5% дисперсии для употребления алкоголя).
Новые многомерные методы, такие как геномное моделирование структурными уравнениями (геномная SEM) ^139,140 , могут быть использованы для моделирования факторной структуры генетических корреляций из набора интересующих фенотипов с применением сводных статистических данных GWAS. Эти методы позволяют исследователям выйти за рамки одного расстройства или формы поведения при идентификации генов и сосредоточиться на выявлении генов определяющего латентного фактора(-ов). Геномная SEM используется в международном консорциуме Externalizing Consortium, который проанализировал полногеномные данные семи фенотипов, связанных с экстернализирующим суперспектром на ~1,5 миллионах человек, и выявил почти 600 значимых генетических локусов, связанных с общей предрасположенностью к экстернализации ¹⁴¹ . Полигенный риск, полученный на основе этого набора данных, предсказывал до 10% дисперсии общей оценки экстернализации в независимых выборках, и был значимым в сравнениях внутри пары сиблингов и между парами. Результаты показывают, что сосредоточение внимания при идентификации генов на общей предрасположенности к экстернализации, а не на индивидуальных расстройствах/поведении суперспектра, – плодотворный подход к большему пониманию генных влияний на эту область психопатологии.

Средовые факторы риска

Десятилетия наблюдательных исследований выявили широкий спектр средовых факторов риска проблем экстернализации, охватывающих множество социальных сфер.
Метаанализы подтверждают, что воспитание в среде абьюзивных отношений, пренебрежения и враждебности, насилие и принадлежность к девиантным группам демонстрируют значительную связь с разнообразными экстернализирующими явлениями ^142,143,144 . Лонгитюдные исследования в обществе подтверждают, что эти эффекты могут сохраняться в подростковом возрасте и старше ¹⁴⁵ .
Воздействие токсичной среды сильное, но не однородное: конкретное событие порождает риск множества психических состояний и дезадаптивных черт личности экстернализирующего суперспектра ¹⁴⁶ . Известных уникальных средовых факторов риска употребления или поведенческих расстройств, связанных с ПАВ, на сегодняшний момент не обнаружено.
Это наблюдение привело к исследованию того, как средовые патогены соотносятся с совокупностью экстернализующих фенотипов. В эпидемиологической выборке различные формы жестокого обращения с детьми предсказывали индивидуальные различия латентной экстернализирующей дименсии: употребления ПАВ и антисоциальных поведенческих расстройств ¹⁴⁷ . Этот эффект был воспроизведен в ряде когортных исследований ^148,149 . В разных исследованиях тяжесть социального стресса предсказывала вариации фактора экстернализации, но не его уникальных компонентов. Эта закономерность очевидна в исследованиях других факторов риска, которые сосредоточены на исходах экстернализации, выходящих за рамки традиционных границ расстройства. Травля со стороны сверстников, опыт дискриминации и другие хронические стрессовые состояния: конфликты с романтическими партнерами и безработица, – все это предсказывало нахождение в латентном экстернализирующем спектре ^150,151 .
Связь между экстернализирующим суперспектром и средовыми факторами стресса со временем становится двунаправленной. Исследования показывают, что вариации латентного экстернализующего фактора предсказывают вероятность острых жизненных событий (например, арест) и продолжительных (например, супружеских разногласий) ^152,153 . Эти стрессовые условия, в свою очередь, создают основу для реализации дальнейшего экстернализирующего поведения. Такой тип взаимодействия человека и среды подразумевает порочный круг стресса и усугубление проблем экстернализации, наподобие риска экстернализации вследствие отбора или социализации подростков в переходном возрасте ¹⁴⁵ .
Таким образом, лонгитюдное исследование выявило сильную связь между широким спектром воздействий окружающей среды и экстернализирующим суперспектром. Гораздо меньше известно о том, предрасполагают ли определенные среды избирательно к расторможенному или антагонистическому спектру (или любым другим более однородным компонентам) в данном суперспектре. Имеющиеся данные позволяют предположить, что средовые факторы риска неспецифичны. Необходимы дополнительные исследования с использованием генетических данных для проверки этиологической роли предполагаемых средовых факторов риска с контролем пассивной корреляции между генами и средой (например, родители создают домашнюю среду, на которую влияют их наследственные характеристики) ¹⁵⁴ .

Нарушения когнитивной и эмоциональной обработки

Модель экстернализирующего суперспектра помогает структурировать литературу по когнитивным дефицитам, как показано на Рисунке 1. В частности, есть серьезные доказательства того, что когнитивные нарушения заметно выделяются в расторможенных формах экстернализации.
Признаки нарушения регуляторного контроля наиболее существенны для ДРЛ ^{155,156,157,158,159}  и CD ^160,161 , за которыми следуют растормаживающие черты ^{162,163,164,165,166} . Кроме того, дефицит устойчивого внимания, тормозного контроля и «низкий темп деятельности» (sluggish cognitive tempo) связаны с СДВГ ^{162,167,168,169,170,171,172} . В меньшей степени обнаруживаются данные о когнитивном дефиците у детей с ОВР1 ^73,174 , что частично можно объяснить высокой коморбидностью как с СДВГ, так и с расстройством поведения ^175,176 . Еще меньше данных о когнитивных нарушениях, связанных с интермиттирующим эксплозивным расстройством, которое характеризуется нарушениями социального познания и регуляции эмоций ^{177,178,179,180} . Нарушения регуляторных функций широко распространены у лиц с наркотической и алкогольной зависимостью ^{181,182,183,184,185,186,187,188} .
В антагонистическом спектре экстернализации когнитивный дефицит доказан для ПРЛ ^189,190 , данные для нарциссического, истерического и параноидального РЛ получены в основном из опросников симптомов, описаний и черт ^191,192 .
Антисоциальные черты связаны с дефицитом способности регулировать эмоции и сниженной чувствительностью к дистрессу у окружающих ^{193,194,195,96} . ОВР связаны с дефицитом эмпатии, а нарушение регуляции эмоций было выявлено как при ОВР, так и при интермиттирующем эксплозивном расстройстве ^180,197,198 . Имеются данные о нарушении регуляции эмоций у лиц с зависимостью к ПАВ ^199,200,201 .
Нарушение распознавания мимики и дефицит эмоциональной регуляции наблюдаются у лиц с ПРЛ ^202,203 . Данные для нарциссического и параноидного РЛ (низкая эмоциональная эмпатия и сложности в регуляции эмоций ²⁰⁴ , а также сверхбдительность и низкая стрессоустойчивость ²⁰⁵  соответственно) получены из опросников симптомов, описаний и черт, а не при выполнении поведенческих задач.

Нейрофизиологические показатели

Установленный нейрофизиологический индикатор общей экстернализации — это уменьшенная амплитуда зрительного P300 (P3) потенциала, связанного с событием (event-related potential, ERP) ²⁰⁶ , положительного ERP, который возникает в связи с редкими или так или иначе важными визуальными событиями в рамках продолжающейся серии стимулов.
Первоначально считалось, что это показатель предрасположенности к проблемам с алкоголем ²⁰⁷ , однако последующие исследования показали, что снижение P3 также связано с другими экстернализирующими состояниями ²⁰⁸ . В конечном итоге стало ясно, что P3 действует как индикатор высокой наследственной предрасположенности к проблемам экстернализации ^209,210 . Как и экстернализация, амплитуда P3 в значительной мере наследуется, и ее связь с этим фактором суперспектра отражает в общем аддитивные генетические влияния между ними ^211,212 .
Другие данные указывают на генетически обусловленную связь между суперспектром экстернализации и выполнением задач на регуляторный контроль ²¹³ , и очевидное совпадение в отношениях амплитуды P3 и производительности выполнения задач с экстернализацией ^166,214 . Уменьшенный P3 отражает слабость когнитивного контроля, который связан с наследственным риском проблем экстернализации в целом ^215,216 , что делает P3 маркером общего экстернализирующего фактора на уровне суперспектра HiTOP.
Другой менее устоявшийся потенциальный маркер общей экстернализации – это уменьшенная амплитуда связанной с ошибкой негативности (error-related negativity, ERN), негативной ERP, которая очевидна после ошибок в задаче с ускоренным временем реакции и теоретически отражает мониторинг производительности и процессы обнаружения ошибок. Первоначально сообщалось о снижении ERN у людей с импульсивными чертами ^217,218 , а позже и у людей с высоким уровнем общей экстернализации ²¹⁹ . Тем не менее необходимы дальнейшие исследования, чтобы оценить специфику связи снижения ERN с общей экстернализацией и выявить лежащую в основе этой связи нейронную систему. Необходимо также исследование этиологической основы связи между ERN и проблемами экстернализации, учитывая ограниченное количество работ такого рода на сегодняшний день ²²⁰ .
Исследования, которые оценивали антагонистические тенденции экстернализации наряду с общей экстернализацией, показали снижение P3 и ERN по отношению к последнему, но не специфической для антагонизма дисперсии ^221,222 . Напротив, антагонистическая экстернализация сильно связана со сниженной реактивностью мозга на «лицо, выражающее страх» (fearful face stimuli). В многочисленных исследованиях сообщалось о снижении активации миндалевидного тела на «лицо, выражающее страх» у детей/подростков, проявляющих антагонистические тенденции экстернализации (иногда называемые «холодной безэмоциональностью») ^223,224  наряду с проблемами поведения, по сравнению с детьми, у которых отсутствует антагонистическая экстернализация. Важно отметить, что этот эффект оказался специфичным для антагонистической экстернализации (холодной безэмоциональности) в группах детей, выбранных по наличию проблем экстернализации, но различающихся по уровню безэмоциональности ²¹⁰ . В соответствии с этим, два исследования ^225,226  сообщили о снижении ранних реакций ERP на «лицо, выражающее страх» у взрослых, с высокими показателями антагонистической экстернализации (так называемой «бесчувственности»).
В этих исследованиях также оценивалась общая экстернализация, эффекты можно отнести к специфической для бесчувственности дисперсии. Ослабленная реакция на «лицо, выражающее страх» может отражать общую эмоциональную нечувствительность среди людей с антагонистической экстернализацией, или, возможно, дефицит эмпатии или аффилиации у этих людей ²²⁷ .
Интерпретации исследований по нейрофизиологическим индикаторам расторможенного экстернализирующего спектра HiTOP – в частности, проблем с употреблением психоактивных веществ – мешает неспособность различать специфические факторы и общую предрасположенность к экстернализации ²²⁸ , игнорирование различий между индикаторами предрасположенности и индикаторами симптомов или «шрамов» ²²⁹ , а также специфичный для каждого вещества характер конкретных индикаторов ²³⁰ . Например, несмотря на наличие убедительных доказательств особой роли дисфункции системы вознаграждения при зависимости от ПАВ, в настоящее время остается неясным, влечет ли склонность к зависимости повышенную или пониженную чувствительность к естественным вознаграждениям ^231,232,233  из-за ограничений существующих исследований. Чтобы преодолеть эти ограничения, необходимы лонгитюдные исследования, которые различают нейронные показатели преморбидной предрасположенности к проблемам экстернализации в целом, от конкретных показателей, указывающих на склонность к зависимости, или активных симптомов или стойких последствий зависимостей ²²⁹ .

Нейровизуализация

Как и в других областях психиатрии, в литературе по нейровизуализации, посвященной экстернализации, преобладают исследования типа случай-контроль, но теперь они дополняются исследованиями, использующими трансдиагностический дименсиональный подход. Исследования выявляют изменения в ряде сетей, вовлеченных в социально-эмоциональную обработку, аверсивное обучение, эмоциональную регуляцию и когнитивный контроль, с разными уровнями специфичности для антагонизма и растормаживания, и конструкций низшего порядка, которые вносят вклад в эти домены. Мы выделяем ряд ключевых сетей как демонстрацию совместимости данных нейровизуализации с моделью экстернализации HiTOP.
Среди наиболее частых результатов – уменьшение объема миндалевидного тела, которое было замечено в исследованиях случай-контроль или при измерении симптомов конкретного расстройства для психопатии и ДРЛ ²³⁴ , проблем поведения и ОВР174, ПРЛ ^235,236 , агрессии и насилия ²³⁷ , риска употребления ПАВ ^238,239  и СДВГ ²⁴⁰ . Уменьшение объема миндалины коррелирует с общими показателями экстернализированных черт ^241,242 , но наибольшей выраженности достигают для холодно-безэмоциональных и антагонистических черт ^174,243 , в отличие от признаков растормаживания.
Учитывая важность миндалевидного тела в социально-эмоциональной обработке, эмоциональных реакциях на аверсивные стимулы и аверсивном обучении ²⁴⁴ , подобные результаты согласуются с психологическими и психофизиологическими моделями, подчеркивающими социально-эмоциональный дефицит и нарушения узнавания страха как ключевые особенности в этиологии проблем антагонистического спектра ^245,246,247 . Об уменьшении объема миндалины также сообщалось для других расстройств (например, посттравматического стрессового расстройства) ^245,246,247 , так что специфичность этой связи требует дальнейшего изучения.
Уменьшение объема миндалины сопровождается изменениями активности при выполнении заданий и при расстройствах с высокими характеристиками антагонизма, что неоднократно демонстрировалось в функциональных магнитно-резонансных исследованиях людей с антисоциально-психопатическими и пограничными чертами личности ^248,249 . Эти ассоциации, по-видимому, также наиболее убедительно отражают антагонизм/холодную безэмоциональность, а не расторможенность. Например, более низкая активность при выполнении заданий наблюдается в двусторонней миндалине у людей с ОВР/расстройствами поведения по сравнению с СДВГ ¹⁷⁴ , а исследования, использующие дименсиональный подход при определении тяжести симптомов, неоднократно наблюдали снижение ответа миндалины на социально-эмоциональные стимулы по отношению при наличии черт холодной безэмоциональности ^210,223,250 .
Миндалевидное тело – лишь одна часть лимбической/паралимбической сети, которая участвует в различных аспектах экстернализации ^251,252 . Нейровизуализационные исследования психопатии подчеркивают важность области орбитофронтальной/вентромедиальной префронтальной коры (OFC/VMPFC) ²⁵³ , обнаруживающей сильную структурно-функциональную связность с миндалевидным телом ²⁵⁴ . Важность данного региона согласуется с ключевой ролью области в социальном познании, эмпатии и морали ^255,256 , что помогло сформировать основу одной из самых известных нейронных моделей психопатии ²⁵³ . Важно то, что части этой области долгое время ассоциировались с ингибиторным контролем поведения, при этом поражения часто приводят и к антисоциальному поведению, и к проблемам с импульсивностью и растормаживанием ²⁵⁷ . Таким образом, фенотипические ассоциации со структурными и функциональными особенностями в этих сетях выходят за рамки антагонизма или черт холодной безэмоциональности. Модели на животных и людях демонстрируют важность области OFC/VMPFC как для риска развития употребления психоактивных веществ ^258,259,260 , так и для поведенческой зависимости ²⁶¹ .
Несмотря на наличие признаков пересечения, указывающих на вовлечение доменов за пределами антагонизма или растормаживания, обнаруживаются различия между вентромедиальными и вентролатеральными префронтальными регионами, которые, по-видимому, согласуются с основными когнитивными и эмоциональными функциями этих регионов. Проблемы с социальными антагонистическими факторами более заметно отражаются в вентромедиальных регионах, тогда как изменения в вентролатеральных регионах (латеральные орбитальные/нижние фронтальные) больше связаны с когнитивным контролем (включая оттормаживание ответных реакций) и регуляторными функциями ²⁶² . Например, дефицит когнитивного контроля демонстрирует значительную связь с вовлеченной в выполнение заданий нижней лобной извилины как при зависимости от ПАВ, так и при СДВГ ^263,264 .
Дорсальная передняя поясная извилина представляет особый интерес с точки зрения экстернализации из-за ее роли как в мониторинге внимания, так и в мониторинге ошибок. Сообщалось об изменениях как структуры, так и функции в этой области в связи с различными экстернализирующими состояниями: СДВГ ^263,265,266 , психопатиями и агрессивным поведением ²⁵² , деструктивным поведением ²⁶⁷ , зависимостью от ПАВ ^260,268,269  и поведенческой зависимостью ²⁶¹ . Результаты представляют особый интерес, учитывая важность этой области в генерации ERN ²¹⁹ , предполагая ключевую роль этой области в дефиците когнитивного контроля при проблемах экстернализации в целом (т. е. на уровне суперспектра HiTOP системы).
Рассматривая участие корковых областей в экстернализирующей психопатологии, следует отметить, что некоторые нейронные корреляты могут быть весьма обширными несмотря на то, что определенные области играют центральную роль в выражении форм экстернализации. Например, самый крупный на сегодняшний день метаанализ по СДВГ265 сообщил не только о меньшей площади поверхности во фронтальной, поясной и височной областях коры головного мозга, но и более низком среднем эффекте по всей коре, причем выраженность общего дефицита снижается с детского до подросткового возраста и устраняется к взрослой жизни. Важно рассмотреть, как фенотипические проявления экстернализации связаны с процессами созревания мозга ^270,271 .
Далее фокусом внимания исследователей экстернализации стали базальные ганглии. В частности, дисфункция мезолимбической и нигростриарной систем неоднократно изучалась в аспекте мотивационных процессов вознаграждения (reward-motivational processes), связанных с риском и развитием зависимости ^272,273,274 , и СДВГ ^265,275,276 . Различия в функционировании этих систем были связаны с нарушением процесса оценки вознаграждения, недооценивания и импульсивности, которые характерны для проблем экстернализации ^{264,277,278,279} . Даже в отношении антагонистического поведения индивидуальные различия в функционировании мезолимбических контуров могут резко повлиять на способ выражения антагонистических действий – например, в виде импульсивно-антиобщественных действий, которые возникают в этих условиях.
В одном из немногих исследований, посвященном изучению связи функциональной нейровизуализации с фактором экстернализации, при одновременном контроле оценки общего психопатологического фактора, была выявлена гипоактивация лобно-теменной сети во время выполнения задачи на рабочую память, связанная с более высокой оценкой по фактору «поведенческих нарушений» в первую очередь при симптомах СДВГ и расстройствах поведения ²⁸⁰ . Эти результаты дополняются недавними результатами для того же фактора и увеличенной связностью внутри лобно-теменной регуляторной сети, но уменьшенной связностью в сети ²⁸¹  режима по умолчанию. Другие дименсиональные меры экстернализации были аналогично связаны с сетевой дисфункцией преимущественно в вышеуказанных регионах ^282,283 . Преимущественное рассмотрение нейронных сетей и их характеристик, а не отдельных областей мозга, наиболее вероятно будет важнее для описания роли нейронных систем и процессов в проблемах экстернализации.

Другие биомаркеры

С экстернализирующей психопатологией были связаны аберрантные паттерны метилирования ДНК, включая зависимость ^284,285  и антисоциальное поведение ^286,287,288 . Эпигенетические данные указывают на наличие общих основных биологических процессов при ОВР и СДВГ: нарушение регуляции долгосрочной синаптической нейропластичности ²⁸⁹ . Считается, что метилирование ДНК – это молекулярный путь, посредством которого средовое воздействие преобразуется в фенотипические вариации, обеспечивая повышенную предрасположенность к экстернализирующим расстройствам ^290,291 . В одном исследовании определили эпигенетический риск общей склонности к злоупотреблению ПАВ (табак, каннабис и алкоголь), который опосредовал предполагаемую связь между курением табака матерью в пренатальном периоде и употреблением ПАВ в подростковом возрасте ²⁹² .
Эпигенетический риск, связанный с воспалением, при рождении был связан с более выраженными проблемами экстернализации в детском и подростковом возрасте ²⁹³ . Зарегистрировано повышение концетрации провоспалительных маркеров (цитокинов, С-реактивного белка) в периферических тканях, таких как кровь, при экстернализированной психопатологии ^294,295,296 , включая СДВГ ^297,298,299 , ДРЛ ³⁰⁰  и злоупотребление ПАВ ^{300,301,302,303} , хотя данные в этом отношении неоднозначны.
Данные метаанализов указывают на более сниженный уровень кортизола, связанного с постоянной агрессией и другим антисоциальным и расторможенным поведением у детей и взрослых ^305,306,307 . Более того, ослабленная кортизоловая реакция на стресс связана с рецидивом у пациентов с зависимостью ³⁰⁸ . Таким образом, сниженный уровень кортизола может отражать нарушение способности регулировать реакции на стресс, что лежит в основе хронической экстернализирующей психопатологии и других форм психопатологии в более широком смысле ³⁰⁹ .
Низкая активность фермента моноаминоксидазы B (MAO-B) тромбоцитов является показателем сниженных центральных серотонинергических функций и коррелирует с импульсивными, агрессивными и антисоциальными чертами личности и поведением при СДВГ ³⁰⁴ , проблемах с алкоголем и курением ³¹⁰ . Считается, что роль MAO-B в экстернализирующих расстройствах не зависит от воздействия табакокурения на фермент ³¹¹ . Существуют данные о снижении уровня метаболита серотонина 5-гидроксииндолуксусной кислоты
(5-HIAA) в спинномозговой жидкости, характеризующее злоупотребление алкоголем и антисоциальное поведение, в том числе расторможенные формы агрессии ^312,313 , хотя в целом этот эффект остается дискуссионным ³¹⁴ . Таким образом, гипофункция серотонина может быть общим биологическим механизмом, лежащим в основе расторможенной и антагонистической психопатологии.
В целом данные исследований показывают, что состояния расторможенных и антагонистических спектров экстернализации имеют общие биологические механизмы. Однако однозначные выводы сложно сделать из-за методологических ограничений существующих исследований: небольших размерах выборок, фокусом на одном расстройстве и маленьким числом лонгитюдных исследований, особенно актуальных для разделения биологических маркеров риска и последствий употребления психоактивных веществ и/или лекарств.

Преморбидные личностные характеристики

Непрерывность существования черт от раннего детства через подростковый и во взрослый возраст, лежащих в основе экстернализирующего суперспектра, подтверждена в ряде исследований ^{74,315,316,317,318,319} .
Например, растормаживание можно выявить в раннем детстве в виде сниженного произвольного контроля ^315,316 , который является надежным предиктором последующего экстернализирующего поведения ^320,321 . В литературе есть также свидетельства того, что низкая конформность и сознательность (выявляемые вместе со сниженным произвольным контролем) предсказывают экстернализирующее поведение в более позднем детстве и подростковом возрасте ^315,320 . Более того, обнаружено, что негативная аффективность надежно предсказывает экстернализацию ^320,321 , но обладает низкой специфичностью, поскольку скорее является фактором общего риска последующего развития психопатологии ^31,322 .
Подобная модель сниженного произвольного контроля и выраженной негативной аффективности проспективно предсказывает индикаторы антисоциального поведения: расстройства поведения, СДВГ, ОВР и ДРЛ ^{13,321,323,324,325, 326,327} . Для интермиттирующего эксплозивного расстройства доказательства ограниченны ³²⁸ . Большое проспективное исследование (N=4983), проведенное в Австралии, показало, что выраженная негативная аффективность, сниженный произвольный контроль и динамизм (экстраверсия) в возрасте 4–5 лет однозначно предсказывают развитие симптомов СДВГ и расстройства поведения в возрасте 12–13 лет ³²⁹ . Исследование двух когорт новорожденных из Норвегии (N=797) показало, что выраженная негативная аффективность и высокая степень динамизма – предикторы увеличения симптомов ОВР в возрасте от 4 до 6 ³²⁶  лет. Несмотря на то, холодные безэмоциональные черты в детстве и подростковом возрасте (низкая эмпатия, отсутствие раскаяния и нечувствительность к дистрессу окружающих) не учитываются в традиционных характерологических моделях, они также надежно предсказывают риск выраженного антисоциального поведения ^224,330 .
Мало данных говорит в пользу того, чтобы включить предшественников дальнейшего развития РЛ, выделяемых в детстве, в антагонистический спектр модели HiTOP (например, истерическое, нарциссическое и параноидальное РЛ) ³¹⁷ , но некоторые исследования показали, что негативная аффективность ^316,331  и сниженный произвольный контроль ^331,332  предсказывают ПРЛ, отражая результаты для других экстернализирующих расстройств. Наконец, SUD, отражающие расторможенную экстернализацию в модели HiTOP, связаны со сниженным произвольным контролем ^333,334  и высокой негативной аффективностью ³³⁴ , при этом данные указывают на связь с динамизмом/экстраверсией (например, при употреблении каннабиса) ³³⁵ .
В целом сочетание негативной аффективности с низким произвольным контролем представляет собой совокупность характерологических черт, работающую как предшественник экстернализирующего суперспектра. Спектры расторможенности и антагонизма в целом не демонстрируют различающихся связей с детскими характерологическими чертами, но есть некоторые свидетельства того, что холодная безэмоциональность представляет собой дополнительный фактор риска тяжелого антисоциального поведения.

Течение болезни

Авторы описали траекторию экстернализирующего поведения, которая начинается с гиперактивности и импульсивности у детей дошкольного возраста, за которыми следуют правонарушения в средней школе, а также SUD и формирование антисоциальной личности в позднем подростковом возрасте и взрослой жизни ^336,337,338 . Данный образец развития экстернализирующего поведения предполагает наличие общей этиологии, что привело к мысли о том, что коморбидность отдельных экстернализирующих расстройств DSM скорее является артефактом, из-за разделения единой конструкции на множественные диагнозы.
Валидность экстернализирующего суперспектра подтверждается и стабильностью экстернализирующего поведения во времени ^339,340 , от детского возраста до позднего подросткового ³⁴⁰ . Olson и соавт. ³⁴¹  оценивали экстернализацию на протяжении всего школьного возраста и в 17 лет, используя мультиинформантный подход. Авторы обнаружили, что дети с риском проблем экстернализации в более позднем детстве и в 17 лет воспринимались как «трудные» и неуправляемые в раннем детстве. Восприятие родителями поведения детей предсказывало экстернализирующее поведение с 13 мес и оставалось устойчивым предиктором на протяжении всего позднего подросткового возраста.
Антагонистические и расторможенные спектры не продемонстрировали существенных различий в паттернах траекторий развития.

Ответ на лечение

Многочисленные терапевтические методы доказали свою эффективность в лечении экстернализующих расстройств у детей и подростков: поведенческие/психосоциальные ^342,343,344 , системные/школьные ^345,346,347  и психофармакологические ^{348,349,350,351} , в то время как только некоторые методы успешно применялись для взрослых (например, использование мотивационного консультирования, давно применяющегося для лечения SUD, показало, что лечебный эффект сохраняется до двух лет, при этом у 75% участников наблюдается некоторое улучшение ³⁵² ).
Метаанализ эффективности психосоциального лечения для проблем экстернализации у детей до 8 лет ³⁵³  36 рандомизированных сравнительных исследований выявил, что общие экстернализирующие симптомы показали наибольший ответ на лечение, сопровождающееся сопротивлением/некомплаентностью. Импульсивность/гиперактивность показали самую слабую реакцию (хотя размер эффекта оставался в пределах «среднего» диапазона). Эти данные свидетельствуют о том, что дименсиональный подход, разработанный для лечения конкретных компонентов экстернализации, может иметь большую клиническую ценность, чем применение индивидуальных методов лечения отдельных расстройств.



В поддержку дименсионального подхода Epstein и соавт. ³⁵⁴  сделали метаанализ 28 исследований психосоциальных вмешательств для проблем экстернализации у детей. Используя дисперсию случайных эффектов, они обнаружили, что дименсиональная оценка тяжести экстернализации объясняет значимую дополнительную дисперсию в прогнозировании результатов лечения.
Более того, практически полезно оценивать весь диапазон экстернализирующего суперспектра в рандомизированных клинических испытаниях лечения экстернализирующей психопатологии. Например, в метаанализе, проведенном Battagliese и соавт. ³⁵⁵ , авторы сообщили, что не могут изучить влияние когнитивно-поведенческой терапии на определенные диагностические подгруппы, потому что ни одно исследование не оценивало симптомы СДВГ у детей с диагнозом ОВР, и только два исследования учитывали детей с расстройством поведения. Учитывая высокие показатели коморбидности в экстернализирующем спектре, оценка и лечение всего спектра экстернализирующих проблем у конкретного клиента может оказаться экономным и эффективным подходом к разработке будущих вмешательств.

Резюме данных о валидности

Доказательства валидности суммированы в Таблице 2. Эта таблица показывает взаимосвязанность как в пределах расторможенного и антагонистического спектров, так и между ними. Это подтверждает обоснованность иерархической концептуализации, состоящей из общего экстернализирующего суперспектра с двумя различимыми спектрами. Как показано в столбце «Общая специфичность», большая часть валидаторов (шестнадцать) обосновывают общий экстернализирующий суперспектр, причем некоторые (восемь) очевидны для растормаживающего, а один – для антагонистического.
 Примечательно, что пустые ячейки в таблице указывают на отсутствие доказательств, а не на отсутствие эффекта, они могут стать плодотворными областями для будущих исследований. Дизайны исследований с большими выборками, в которых хорошо охарактеризованы все элементы экстернализирующего суперспектра, наряду с несколькими валидаторами, могут помочь сделать более правильные выводы, решая вопросы обобщаемости и специфичности.
Многие рассматриваемые здесь валидаторы могут быть неспецифичными для экстернализации. Например, провоспалительные биомаркеры были связанны с суперспектром психоза HiTOP ¹⁹ . Эти и другие факторы (например, неблагополучие в детстве), вероятно, относятся к общему риску развития психопатологии, и не специфичны для риска экстернализации.
Таким образом, результаты валидности хорошо согласуются со структурой психопатологии, принятой консорциумом HiTOP. Рассматривая обоснованность психопатологических концепций, недостаточно сосредотачиваться на диагностических категориях изолированно. Общее описание психопатологического феномена наряду с оценкой конкретных валидаторов на больших выборках может углубить наше понимание и выявить взаимодействия между структурной организацией психопатологии и множеством предполагаемых причин и коррелятов.

ДОКАЗАТЕЛЬСТВА ПОЛЕЗНОСТИ

Надежность

Результаты крупнейших исследований надежности диагностики психических расстройств были получены в полевых испытаниях официальных систем классификации, DSM и МКБ. Результаты полевых испытаний DSM-5 подтвердили умеренную/хорошую надежность для расстройства употребления алкоголя (коэффициент каппа повторяемости измерений 0,40) и сомнительную надежность для ДРЛ (каппа =0,21) ³⁵⁶ . Эти оценки ниже, чем в полевых испытаниях DSM-IV, в основном из-за того, что стали использоваться «обычные методы клинического интервью» ³⁵⁶  вместо ранее используемых высокоструктурированных диагностических интервью ³⁵⁷ . Тем не менее дополнительный анализ DSM-5 межсекторальных дименсиональных критериев экстернализирующих конструктов (ограниченных употреблением алкоголя, табака и наркотиков) продемонстрировал более высокую надежность по сравнению с их категориальными аналогами ³⁵⁸ .
Прямые сравнения континуальных и категориальных систем оценки психопатологии редки. В обзоре Markon и соавт. ⁴  обнаружили, что континуальные системы оценки психопатологии чаще более надежны, чем дискретные измерения во всех областях психопатологии, и что общая метааналитическая оценка надежности для экстернализирующего домена составляет 0,77.
Все больше исследований изучают надежность РЛ и личностных дименсий спектра экстернализации. При использовании личностного опросника для DSM-5 (PID-5) ³⁵⁹ , специально разработанного для реализации дименсиональной модели DSM-5 для РЛ, была выявлена высокая внутренняя надежность для растормаживания (омега Макдональда =0,80) и антагонизма (омега =0,83) ³⁶⁰ .
В течение одного года исследования обнаружено, что экстернализирующие домены PID-5 относительно стабильны во времени у людей с диагнозом РЛ ³⁶ . В исследовании, посвященном изучению личностных черт и РЛ, выявлены высокие уровни стабильности в течение двухнедельного периода (называемые авторами достоверностью (dependability)) для домена антагонизма (0,86) и растормаживания (0,86) PID-5 ³⁶² . Кроме того, авторы представили доказательства явных преимуществ дименсионального подхода по сравнению с категориальным для РЛ, традиционно связанных с экстернализирующим доменом (например, ДРЛ).

Объяснительная и прогностическая сила

Используя данные двух крупных исследований “Национального эпидемиологического исследования по алкоголю и связанным с ним состояниям” (NESARC), “Крупного лонгитюдного исследования населения”, Kim и Eaton ⁶¹  продемонстрировали, что экстернализирующая дименсия исследования 1 предсказывает диагнозы психических расстройств исследования 2 лучше, чем индивидуальные диагнозы.
Экстернализирующие дименсии также превзошли диагнозы при объяснении различий в суицидальности, психотических переживаниях и расстройствах интернализирующего типа ³⁶³ . Кроме того, экстернализирующий аспект опосредует отношения таких конструктов, как жестокое обращение в детстве, с диагностированными психическими расстройствами экстернализирующего типа (например, SUD) ¹⁴⁷ . Подобные общие и специфические для расстройств результаты обнаруживаются при изучении субъективно ощущаемой расовой дискриминации ¹⁵¹ , стрессовой реакции ⁵⁹  и транслировании экстернализующих расстройств от родителей к потомству.
Таким образом, исследование указывает на превосходство концепции экстернализирующей психопатологии
HiTOP в прогнозировании широкого круга валидаторов расстройства.

Клиническая полезность

Полезность интеграции модели HiTOP в клиническую практику была недавно рассмотрена ³⁶⁴ . Conway и соавт. ⁴⁴  продемонстрировали, что структура HiTOP хорошо распространяется на паттерны коморбидности среди диагнозов, которые практикующие врачи ставят в повседневной практике. Кроме того, они продемонстрировали, что категориальные диагнозы не обеспечивают дополнительной валидности при прогнозировании суицидальности и самоповреждений по отношению к дименсиям HiTOP.
Исследования клинической полезности дименсиональных и категориальных концептуализаций экстернализации в значительной степени идут от изучения РЛ и опираются на оценки полезности практикующими специалистами. Эти исследования оценивают клиническую полезность дименсиональных и категориальных структур по различным параметрам (простота использования, полезность при общении с другими специалистами в области здравоохранения, полезность при разработке терапевтического вмешательства и полезность при планировании лечения). Bornstein and Natoli ³⁶⁵ , обобщив литературу по данной теме, обнаружили, что дименсиональные модели РЛ оцениваются положительнее категориальных в большинстве областей клинического применения.

Способы оценки

Опросник экстернализирующего спектра (The Externalizing Spectrum Inventory, ESI) – наиболее хорошо проверенный инструмент оценки отдельных аспектов и глобального уровня экстернализирующего суперспектра. ESI был разработан с использованием обработки информации по типу «снизу вверх» для нацеливания на 23 аспекта экстернализации и учетом иерархической структуры общей экстернализации (или растормаживания) наряду со специфическими факторами, связанными с безэмоциональностью/агрессией и злоупотреблением ПАВ ¹⁵ .
Независимые исследования валидации продемонстрировали, что общие факторы ESI обладают валидностью совпадающей с таковой для многомерного опросника личности (MPQ) ³⁶⁶ , показателей целостности, и ряда симптомов экстернализирующих расстройств DSM-IV, личностных черт, психопатий и симптомов зависимости от ПАВ ^219,367,368 .
Для улучшения клинической применимости ESI были разработаны краткие формы (при использовании data-driven  подхода) и адаптивные шкалы. Patrick и соавт. ¹⁶  сделали краткие формы из 23 аспектов со 160 пунктами (по сравнению с 415), ранжированных по 3 – 11 пунктов на аспект, сохраняющих внутреннюю однородность и воспроизводящих структуру полного ESI. Формы демонстрировали валидность, схожую с MPQ. Дополнительная независимая проверка подтвердила эффективные психометрические свойства краткой формы ³⁶⁹ . Совсем недавно Sunderland и соавт. ³⁷⁰  продемонстрировали осуществимость компьютеризированных версий ESI, получив такие же оценки, как и у полной версии ESI, приемлемый уровень надежности, и включив небольшое количество пунктов, адаптированных для каждого респондента.
Также доступны комплексные личностные опросники для оценки экстернализирующего спектра, например реструктурированная форма Миннесотского многоаспектного личностного опросника (MMPI-2-RF) ³⁷¹  и опросник оценки личности (PAI) ³⁷² . MMPI-2-RF оценивает поведенческую/экстернализирующую дисфункцию на более высоком уровне, включающем первазивные нарушения с неконтролируемым или вызывающим поведением, наряду с оценкой конкретных аспектов (проблем поведения у несовершеннолетних, злоупотребление ПАВ, агрессия, склонность к гневу), напрямую отображающих ту же модель экстернализирующего спектра, что и HiTOP и ESI ^{373,374,375,376} .
Шкала MMPI-2-RF Personal Psychopathology Five (PSY-5-RF) также содержит показатели антагонизма (агрессивности) и растормаживания на уровне черт. Более того, факторный анализ с использованием шкал PAI обычно выявляет трех- или четырехфакторные структуры с факторами, напоминающие растормаживание и антагонизм ³⁷³ .
Есть также несколько инструментов, отображающих и, следовательно, операционализирующих экстернализующий суперспектр через дименсиональные личностные черты: PID-5 ³⁵⁹ , NEO опросник личности 3 (NEO-PI-3) ³⁷⁷  и «Комплексная оценка черт, соответствующих расстройству личности» (CAT-PD) ³⁷⁸ . PID-5 оценивает черты доменов антагонизма и растормаживания ³⁷⁹ . Совместный анализ (conjoint analysis) нескольких дименсиональных опросников личностных черт – PID-5, CAT-PD и NEO-PI-3 – выявил доказательства в пользу пятифакторного решения, сильно схожего с моделью HiTOP и включающего факторы антагонизма и растормаживания, которые объединялись в общую экстернализирующую дименсию при иерархическом анализе ⁸³ .
Для оценки экстернализирующего и расторможенного поведения у детей и подростков широко использовался ряд показателей: опросник поведения ребенка (CBCL) ³⁸⁰ , опросник сильных и слабых сторон (SDQ) ³⁸¹  и диагностическое интервью-перечень для детей (DISC) ³⁸² , и факторный анализ, выявивший сильную взаимосвязь между этими показателями и структурой HiTOP ^383,384,385 .
Наконец, существует множество шкал, предназначенных для измерения определенных аспектов экстернализирующего и расторможенного поведения: употребление ПАВ, импульсивности и агрессии ^386,387,388 .

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Подход HiTOP направлен на углубление нашего понимания естественной организации экстернализирующей психопатологии по крайней мере по трем основным направлениям.
Во-первых, экстернализирующая психопатология включает два спектра: расторможенность и антагонизм. Эти спектры демонстрируют как сходства, так и различия, согласующиеся с идеей растормаживающих и антагонистических аспектов более широкого и более общего экстернализующего суперспектра. Тем не менее, чтобы полностью охарактеризовать пациента, необходимо рассмотреть профиль основных психопатологических спектров, как подробно описано в предыдущих публикациях HiTOP ^1,19,364 .
Во-вторых, подход HiTOP подчеркивает, что клинически значимые проблемы экстернализации лежат в континууме от нормального функционирования до дезаптивных черт. Раннее проявление растормаживающих и антагонистических черт в развитии часто предшествует возникновению серьезных последствий (например, поведения, которое является основанием для ареста). Таким образом, подход HiTOP объединяет дименсиональные и онтогенетические взгляды на психопатологию, как части более интегрированного подхода к пониманию развития, так и сильных популяционных вариаций социально значимых экстернализирующих тенденций.
В-третьих, подход HiTOP направлен на устранение неоднородности проблем экстернализации путем объяснения конкретных характеристик и дименсий симптомов широких спектров. На Рисунке 1 представлено доказательное руководство по составным узким элементам экстернализации. Тем не менее продолжение исследований природы конкретных субэлементов экстернализирующей психопатологии важно, поскольку диагностика должна базироваться на доказательствах, а не на традиции и мнимом авторитете ^15,374 .

Будущие направления

Предлагаемая HiTOP-модель экстернализирующего суперспектра базируется на обширной доказательной базе. Тем не менее есть перспектива для исследования дискретной и континуальной природы психопатологии на основе имеющихся данных. Модель HiTOP предназначена для включения всех эмпирически установленных психопатологических конструктов, дименсиональной или категориальной природы. На сегодняшний день эмпирически установлены только дименсиональные конструкты. Если оставить в стороне сложные политические вопросы, подразумеваемые этой ситуацией (например, то, как авторитетными нозологиями склонны признавать установленные категории, а не эмпирически установленные дименсии), количественные методы рассудят континуальные и дискретные подходы к структуре психопатологии. Дальнейшие исследования в этом направлении могут помочь поставить психиатрическую нозологию на более прочную эмпирическую основу ^3,19 .
Систематические исследования могут также помочь теоретически объяснить связь психопатологических вариаций с последствиями вмешательства. Вместо того, чтобы устанавливать условные границы между расстройствами, диагностические алгоритмы могут связать клинические проявления с оптимальной стратегией лечения. На практике клинические решения редко сосредотачиваются на том, «лечить или не лечить». Скорее, встает вопрос о степени интенсивности вмешательства в ответ на соответствующий уровень клинической потребности. Например, проблемы экстернализации часто проявляются в виде SUD, поскольку зависимость от ПАВ создает острую потребность в лечении. Вмешательства, связанные с употреблением ПАВ, могут варьироваться от детоксикации в амбулаторных условиях до частичной госпитализации и лечения стационарными методами. Эта приблизительная порядковая шкала интенсивности вмешательств привязана к клинической потребности (например, для устранения медицинских осложнений может потребоваться тщательное наблюдение и пребывание в стационаре). В конечном счете варианты лечения привязаны к выраженности клинических проявлений, полагающихся на типах доказательств, рассмотренных здесь.

ВЫВОДЫ

Подход HiTOP к клинической диагностике обеспечивает эмпирическую и иерархическую доказательную концептуализацию экстернализующих расстройств. Имеются обширные доказательства валидности и полезности подхода. Инструменты оценки экстернализирующих конструктов уже существуют, в связи с чем подход HiTOP может быть легко реализован в клинической практике.
Рекомендуется проведение дальнейших исследований, но сама модель HiTOP готова к использованию учеными и клиницистами, заинтересованными в том, чтобы основывать клиническую практику на доказательных методах. Подход HiTOP направлен на решение проблем неоднородности, коморбидности и низкой надежности, для достоверного и надежного описания пациентов, потенциально способного привести к открытиям и выбору оптимальных вмешательств.


БЛАГОДАРНОСТИ
R.F. Krueger частично поддерживается Национальным институтом здравоохранения США (гранты № R01AG053217, U19AG051426).
K. Hobbs поддерживается Программой стипендий для аспирантов Национального научного фонда (грант № 00074041). K. Forbush поддерживается Министерством обороны США и Канзасским университетом в рамках программы Research Excellence Initiative. D. Dick поддерживается Национальным институтом здравоохранения США (гранты № K02AA018755, P50AA022537, R01DA050721). Дополнительную информацию о консорциуме HiTOP можно найти на http://medicine.stonybrookmedicine.edu/HITOP. D. Watson and R. Kotov являются ведущими соавторами данной статьи.
В состав рабочей группы HiTOP Utility входят, помимо авторов этой статьи, Kamran Afzali, Marina A. Bornovalova, Natacha Carragher, David C. Cicero, Anna R. Docherty, Michael B. First, Eiko I. Fried, Michael N. Hallquist, Katherine Jonas, Kristian E. Markon, Les C. Morey, Stephanie N. Mullins-Sweatt, Kristin Naragon-Gainey, Brady Nelson, Thomas M. Olino, Praveetha Patalay, Aaron L. Pincus, Craig Rodriguez-Seijas, Lauren A. Rutter, Giovanni A. Salum, Alexander J. Shackman, Andrew E. Skodol, Kathryn Tabb, Nicholas Wagner, Ashley L. Watts, Amanda A. Uliaszek, Johannes Zimmermann and Richard E. Zinbarg.

Перевод: Мамедова Г. Ш. (Москва) 
Редактура: к.м.н. Руженкова В.В. (Белгород)

Krueger RF, Hobbs KA, Conway CC, et al. Validity and utility of Hierarchical Taxonomy of Psychopathology (HiTOP): II. Externalizing superspec-trum. World Psychiatry. 2021;20(2):171-193. 

DOI: 10.1002/wps.20844

Список исп. литературыСкрыть список

1. Kotov R, Krueger RF, Watson D et al. The Hierarchical Taxonomy of Psychopathology (HiTOP): a dimensional alternative to traditional nosologies. J Abnorm Psychol 2017;126:454-77.
2. Kotov R, Krueger RF, Watson D. A paradigm shift in psychiatric classification: the Hierarchical Taxonomy Of Psychopathology (HiTOP). World Psychiatry 2018;17:24-5.
3. Krueger RF, Kotov R, Watson D et al. Progress in achieving quantitative classification of psychopathology. World Psychiatry 2018;17:282-93.
4. Markon KE, Chmielewski M, Miller CJ. The reliability and validity of discrete and continuous measures of psychopathology: a quantitative review. Psychol Bull 2011;137:856-79.
5. Shankman SA, Funkhouser CJ, Klein DN et al. Reliability and validity of severity dimensions of psychopathology assessed using the Structured Clinical Interview for DSM-5 (SCID). Int J Methods Psychiatr Res 2018;27:e1590.
6. Chmielewski M, Clark LA, Bagby RM et al. Method matters: understanding diagnostic reliability in DSM-IV and DSM-5. J Abnorm Psychol 2015;124:764-9.
7. Watson D. Subtypes, specifiers, epicycles, and eccentrics: toward a more parsimonious taxonomy of psychopathology. Clin Psychol Sci Pract 2003;10:233-8.
8. Cuesta MJ, Peralta V. Integrating psychopathological dimensions in functional psychoses: a hierarchical approach. Schizophr Res 2001;52:215-29.
9. Kotov R, Foti D, Li K et al. Validating dimensions of psychosis sympto­m­atology: neural correlates and 20-year outcomes. J Abnorm Psychol 2016;125:1103-19.
10. Reininghaus U, Böhnke JR, Chavez-Baldini U et al. Transdiagnostic dimensions of psychosis in the Bipolar-Schizophrenia Network on Intermediate Phenotypes (B-SNIP). World Psychiatry 2019;18:67-76.
11. Ruggero CJ, Kotov R, Watson D et al. Beyond a single index of mania symptoms: structure and validity of subdimensions. J Affect Disord 2014;161:8-15.
12. Anderson JL, Sellbom M, Ayearst L et al. Associations between DSM-5 section III personality traits and the Minnesota Multiphasic Personality Inventory 2-Restructured Form (MMPI-2-RF) scales in a psychiatric patient sample. Psychol Assess 2015;27:801-15.
13. Forbes MK, Kotov R, Ruggero CJ et al. Delineating the joint hierarchical structure of clinical and personality disorders in an outpatient psychiatric sample. Compr Psychiatry 2017;79:19-30.
14. Krueger RF, Chentsova-Dutton YE, Markon KE et al. A cross-cultural study of the structure of comorbidity among common psychopathological syndromes in the general health care setting. J Abnorm Psychol 2003;112:437-47.
15. Krueger RF, Markon KE, Patrick CJ et al. Linking antisocial behavior, substance use, and personality: an integrative quantitative model of the adult externalizing spectrum. J Abnorm Psychol 2007;116:645-66.
16. Patrick CJ, Kramer MD, Krueger RF et al. Optimizing efficiency of psychopathology assessment through quantitative modeling: development of a brief form of the Externalizing Spectrum Inventory. Psychol Assess 2013;25:1332-48.
17. Caspi A, Moffitt TE. All for one and one for all: mental disorders in one dimension. Am J Psychiatry 2018;175:831-44.
18. Lahey BB, Krueger RF, Rathouz PJ et al. A hierarchical causal taxonomy of psychopathology across the life span. Psychol Bull 2016;143:142-86.
19. Kotov R, Jonas KG, Carpenter WT et al. Validity and utility of Hierarchical Taxonomy of Psychopathology (HiTOP): I. Psychosis superspectrum. World Psychiatry 2020;19:151-72.
20. Mullins-Sweatt SN, DeShong HL, Lengel GJ et al. Disinhibition as a unifying construct in understanding how personality dispositions undergird psychopathology. J Res Personal 2019;80:55-61.
21. Lynam DR, Miller JD. The basic trait of antagonism: an unfortunately underappreciated construct. J Res Personal 2019;81:118-26.
22. DeYoung CG, Chmielewski M, Clark LA et al. The distinction between symptoms and traits in the Hierarchical Taxonomy of Psychopathology (HiTOP). Submitted for publication.
23. Krueger RF, Eaton NR. Transdiagnostic factors of mental disorders. World Psychiatry 2015;14:27-9.
24. Blanco C, Wall MM, He J-P et al. The space of common psychiatric disorders in adolescents: comorbidity structure and individual latent liabilities. J Am Acad Child Adolesc Psychiatry 2015;54:45-52.
25. Castellanos-Ryan N, Struve M, Whelan R et al. Neural and cognitive correlates of the common and specific variance across externalizing problems in young adolescence. Am J Psychiatry 2014;171:1310-9.
26. Gomez R, Stavropoulos V, Vance A et al. Re-evaluation of the latent structure of common childhood disorders: is there a general psychopathology factor (P-factor)? Int J Ment Health Addict 2019;17:258-78.
27. Lahey BB, Rathouz PJ, Van Hulle C et al. Testing structural models of DSM-IV symptoms of common forms of child and adolescent psychopathology. J Abnorm Child Psychol 2008;36:187-206.
28. Martel MM, Pan PM, Hoffmann MS et al. A general psychopathology factor (P factor) in children: structural model analysis and external validation through familial risk and child global executive function. J Abnorm Psychol 2017;126:137-48.
29. Olino TM, Bufferd SJ, Dougherty LR et al. The development of latent dimensions of psychopathology across early childhood: stability of dimensions and moderators of change. J Abnorm Child Psychol 2018;46:1373-83.
30. Verona E, Javdani S, Sprague J. Comparing factor structures of adolescent psychopathology. Psychol Assess 2011;23:545-51.
31. Caspi A, Houts RM, Belsky DW et al. The p factor: one general psychopathology factor in the structure of psychiatric disorders? Clin Psychol Sci 2014;2:119-37.
32. Keyes KM, Eaton NR, Krueger RF et al. Thought disorder in the meta-structure of psychopathology. Psychol Med 2013;43:1673-83.
33. Verona E, Sachs-Ericsson N, Joiner TE. Suicide attempts associated with externalizing psychopathology in an epidemiological sample. Am J Psychiatry 2004;161:444-51.
34. Wright AGC, Krueger RF, Hobbs MJ et al. The structure of psychopathology: toward an expanded quantitative empirical model. J Abnorm Psychol 2013;122:281-94.
35. Krueger RF, Caspi A, Moffitt TE et al. The structure and stability of common mental disorders (DSM-III-R): a longitudinal-epidemiological study. J Abnorm Psychol 1998;107:216-27.
36. Beesdo-Baum K, Höfler M, Gloster AT et al. The structure of common mental disorders: a replication study in a community sample of adolescents and young adults. Int J Methods Psychiatr Res 1998;18:204-20.
37. Wittchen HU, Beesdo-Baum K, Gloster AT et al. The structure of mental disorders re-examined: Is it developmentally stable and robust against additions?. Int J Methods Psychiatr Res 2009;18:189-203.
38. Carragher N, Krueger RF, Eaton NR et al. ADHD and the externalizing spectrum: direct comparison of categorical, continuous, and hybrid models of liability in a nationally representative sample. Soc Psychiatry Psychiatr Epidemiol 2014;49:1307-17.
39. Eaton NR, Krueger RF, Keyes KM et al. Borderline personality disorder comorbidity: relationship to the internalizing-externalizing structure of common mental disorders. Psychol Med 2011;41:1041-50.
40. Lahey BB, Applegate B, Hakes JK et al. Is there a general factor of prevalent psychopathology during adulthood? J Abnorm Psychol 2012;121:971-7.
41. Waldman ID, Poore HE, van Hulle C et al. External validity of a hierarchical dimensional model of child and adolescent psychopathology: tests using confirmatory factor analyses and multivariate behavior genetic analyses. J Abnorm Psychol 2016;125:1053-66.
42. De Jonge P, Wardenaar KJ, Lim CC et al. The cross-national structure of mental disorders: results from the World Mental Health Surveys. Psychol Med 2018;48:2073-84.
43. Kessler RC, Ormel J, Petukhova M et al. Development of lifetime comorbidity in the World Health Organization World Mental Health Surveys. Arch Gen Psychiatry 2011;68:90-100.
44. Conway CC, Mansolf M, Reise SP. Ecological validity of a quantitative classification system for mental illness in treatment-seeking adults. Psychol Assess 2019;31:730-40.
45. Cox BJ, Clara IP, Enns MW. Posttraumatic stress disorder and the structure of common mental disorders. Depress Anxiety 2002;15:168-71.
46. Forbush KT, Watson D. The structure of common and uncommon mental disorders. Psychol Med 2013;43:97-108.
47. Forbush KT, South SC, Krueger RF et al... Locating eating pathology within an empirical diagnostic taxonomy: evidence from a community-based sample. J Abnorm Psychol 2010;119:282-92.
48. James LM, Taylor J. Revisiting the structure of mental disorders: borderline personality disorder and the internalizing/externalizing spectra. Br J Clin Psychol 2008;47:361-80.
49. Krueger RF. The structure of common mental disorders. Arch Gen Psychiatry 1999;56:921-6.
50. Krueger RF, Hicks BM, Patrick CJ et al. Etiologic connections among substance dependence, antisocial behavior and personality: modeling the externalizing spectrum. J Abnorm Psychol 2002;111:411-24.
51. Miller MW, Fogler JM, Wolf EJ et al. The internalizing and externalizing structure of psychiatric comorbidity in combat veterans. J Trauma Stress 2018;21:58-65.
52. Miller MW, Wolf EJ, Reardon A et al. Personality and the latent structure of PTSD comorbidity. J Anxiety Disord 2012;26:599-607.
53. Tuvblad C, Zheng M, Raine A et al. A common genetic factor explains the covariation among ADHD ODD and CD symptoms in 9-10 year old boys and girls. J Abnorm Child Psychol 2009;37:153-67.
54. Young SE, Stallings MC, Corley RP et al. Genetic and environmental influences on behavioral disinhibition. Am J Med Genet 2000;96:684-95.
55. Kotov R, Ruggero CJ, Krueger RF et al. New dimensions in the quantitative classification of mental illness. Arch Gen Psychiatry 2011;68:1003-11.
56. Kendler KS, Aggen SH, Knudsen GP et al. The structure of genetic and environmental risk factors for syndromal and subsyndromal common DSM-IV Axis I and Axis II disorders. Am J Psychiatry 2011;168:29-39.
57. Røysamb E, Kendler KS, Tambs K et al. The joint structure of DSM-IV Axis I and Axis II disorders. J Abnorm Psychol 2011;120:198-209.
58. Conway CC, Brown TA. Evaluating dimensional models of psychopathology in outpatients diagnosed with emotional disorders: a cautionary tale. Depress Anxiety 2018;35:898-902.
59. Conway CC, Starr LR, Espejo EP et al. Stress responsivity and the structure of common mental disorders: transdiagnostic internalizing and externalizing dimensions are associated with contrasting stress appraisal biases. J Abnorm Psychol 2016;125:1079-89.
60. Farmer RF, Seeley JR, Kosty DB et al. Refinements in the hierarchical structure of externalizing psychiatric disorders: patterns of lifetime liability from mid-adolescence through early adulthood. J Abnorm Psychol 2009;118:699-710.
61. Kim H, Eaton NR. The hierarchical structure of common mental disorders: connecting multiple levels of comorbidity, bifactor models, and predictive validity. J Abnorm Psychol 2015;124:1064-78.
62. Slade T, Watson D. The structure of common DSM-IV and ICD-10 mental disorders in the Australian general population. Psychol Med 2006;36:1593-1600.
63. Vollebergh WA, Iedema J, Bijl RV et al. The structure and stability of common mental disorders: the NEMESIS study. Arch Gen Psychiatry 2001;58:597-603.
64. Wright AGC, Simms LJ. A metastructural model of mental disorders and pathological personality traits. Psychol Med 2015;45:2309-19.
65. Kotov R. New dimensions in the quantitative classification of mental illness. Arch Gen Psychiatry 2011;68:1003-11.
66. Kendler KS, Myers JM, Maes HH et al. The relationship between the genetic and environmental influences on common internalizing psychiatric disorders and mental well-being. Behav Genet 2011;41:641-50.
67. Samuel D, Widiger T. A meta-analytic review of the relationships between the five-factor model and DSM-IV-TR personality disorders: a facet level analysis. Clin Psychol Rev 2008;28:1326-42.
68. Saulsman LM, Page AC. The five-factor model and personality disorder empirical literature: a meta-analytic review. Clin Psychol Rev 2004;23:1055-85.
69. Shiner RL, Tackett JL. Personality disorders in children and adolescents. In: Mash EJ, Barkley RA (eds). Child psychopathology. New York: Guilford, 2014:848-96.
70. Frick PJ, Myers TDW. Conduct disorder and callous-unemotional traits. In: Lochman JE, Matthys W (eds). The Wiley handbook of disruptive and impulse-control disorders. Chichester: Wiley-Blackwell, 2018:37-54.
71. Widiger TA, Sellbom M, Chmielewski M et al. Personality in a hierarchical model of psychopathology. Clin Psychol Sci 2019;7:77-92.
72. Krueger RF, South SC. Externalizing disorders: cluster 5 of the proposed meta-structure for DSM-V and ICD-11. Psychol Med 2009;39:2061-70.
73. Markon KE, Krueger RF, Watson D. Delineating the structure of normal and abnormal personality: an integrative hierarchical approach. J Pers Soc Psychol 2005;88:139-57.
74. Rothbart MK, Ahadi SA, Evans DE. Temperament and personality: origins and outcomes. J Pers Soc Psychol 2000;78:122-35.
75. Watson D, Clark LA, Chmielewski M. Structures of personality and their relevance to psychopathology: II. Further articulation of a comprehensive unified trait structure. J Pers 2008;76:1545-86.
76. Tackett JL, Slobodskaya HR, Mar RA et al. The hierarchical structure of childhood personality in five countries: continuity from early childhood to early adolescence. J Pers 2012;80:847-79.
77. Crego C, Widiger TA. Convergent and discriminant validity of alternative measures of maladaptive personality traits. Psychol Assess 2016;28:1561-75.
78. Somma A, Krueger RF, Markon KE et al. The replicability of the personality inventory for DSM-5 domain scale factor structure in U.S. and non-U.S. samples: a quantitative review of the published literature. Psychol Assess 2019;31:861-77.
79. Tackett JL, Martel MM, Kushner SC. Temperament, externalizing disorders, and attention-deficit/hyperactivity disorder. In: Zentner M, Shiner RL (eds). Handbook of temperament. New York: Guilford, 2012:562-80.
80. Watson D, Clark LA. Personality traits as an organizing framework for personality pathology. Personal Ment Health 2020;14:51-75.
81. Watson D, Stasik SM, Ro E et al. Integrating normal and pathological personality: relating the DSM-5 Trait-Dimensional Model to general traits of personality. Assessment 2013;20:312-26.
82. Watters CA, Bagby RM. A meta-analysis of the five-factor internal structure of the Personality Inventory for DSM-5. Psychol Assess 2018;30:1255-60.
83. Wright AGC, Simms LJ. On the structure of personality disorder traits: conjoint analyses of the CAT-PD, PID-5, and NEO-PI-3 trait models. Personal Disord Theory Res Treat 2014;5:43-54.
84. Rojas SL, Widiger TA. Coverage of the DSM-IV-TR/DSM-5 Section II Personality Disorders with the DSM-5 Dimensional Trait Model. J Personal Disord 2017;31:462-82.
85. Watters CA, Bagby RM, Sellbom M. Meta-analysis to derive an empirically based set of personality facet criteria for the alternative DSM-5 model for personality disorders. Personal Disord Theory Res Treat 2018;10:97-104.
86. Burke JD, Boylan K, Rowe R et al. Identifying the irritability dimension of ODD: application of a modified bifactor model across five large community samples of children. J Abnorm Psychol 2014;123:841-51.
87. Coccaro EF, Lee R, McCloskey MS. Relationship between psychopathy, aggression, anger, impulsivity, and intermittent explosive disorder. Aggress Behav 2014;40:526-36.
88. Fernandez E, Johnson SL. Anger in psychological disorders: prevalence, presentation, etiology and prognostic implications. Clin Psychol Rev 2016;46:124-35.
89. Gomez R, Corr PJ. ADHD and personality: a meta-analytic review. Clin Psychol Rev 2014;34:376-88.
90. Herzhoff K, Tackett JL. Subfactors of oppositional defiant disorder: converging evidence from structural and latent class analyses. J Child Psychol Psychiatry 2016;57:18-29.
91. Johnston OG, Cruess DG, Burke JD. Irritability and behavioral symptom dimensions of oppositional defiant disorder in young adults: associations with DSM-5 pathological personality traits. J Psychopathol Behav Assess 2020;42:424-35.
92. Reardon KW, Tackett JL, Lynam D. The personality context of relational aggression: a Five-Factor Model profile analysis. Personal Disord Theory Res Treat 2017;9:228-38.
93. Waldman ID, Rowe R, Boylan K et al. External validation of a bifactor model of oppositional defiant disorder. Mol Psychiatry 2021;26:682-93.
94. Nikolas MA, Burt SA. Genetic and environmental influences on ADHD symptom dimensions of inattention and hyperactivity: a meta-analysis. J Abnorm Psychol 2010;119:1-17.
95. Ficks CA, Dong L, Waldman ID. Sex differences in the etiology of psychopathic traits in youth. J Abnorm Psychol 2014;123:406-11.
96. Rhee SH, Waldman ID. Genetic and environmental influences on antisocial behavior: a meta-analysis of twin and adoption studies. Psychol Bull 2002;128:490-529.
97. Burt SA. Are there meaningful etiological differences within antisocial behavior? Results of a meta-analysis. Clin Psychol Rev 2009;29:163-78.
98. Tackett JL, Krueger RF, Iacono WG et al..Symptom-based subfactors of DSM-defined conduct disorder: evidence for etiologic distinctions. J Abnorm Psychol 2005;114:483-7.
99. Tackett JL, Waldman ID, Lahey BB. Etiology and measurement of relational aggression: a multi-informant behavior genetic investigation. J Abnorm Psychol 2009;118:722-33.
100. Burt SA, Krueger RF, McGue M et al. Sources of covariation among attention-deficit/hyperactivity disorder, oppositional defiant disorder, and conduct disorder: the importance of shared environment. J Abnorm Psychol 2001;110:516-25.
101. Dick DM, Viken RJ, Kaprio J et al. Understanding the covariation among childhood externalizing symptoms: genetic and environmental Influences on conduct disorder, attention deficit hyperactivity disorder, and oppositional defiant disorder symptoms. J Abnorm Child Psychol 2005;33:219-29.
102. Cosgrove VE, Rhee SH, Gelhorn HL et al. Structure and etiology of co-occurring internalizing and externalizing disorders in adolescents. J Abnorm Child Psychol 2011;39:109-23.
103. Hicks BM, Krueger RF, Iacono WG et al. Family transmission and heritability of externalizing disorders: a twin-family study. Arch Gen Psychiatry 2004;61:922-8.
104. Waldman ID, Tackett JL, Van Hulle CA et al. Child and adolescent conduct disorder substantially shares genetic influences with three socioemotional dispositions. J Abnorm Psychol 2011;120:57-70.
105. Kendler KS, Karkowski LM, Neale MC et al. Illicit psychoactive substance use, heavy use, abuse, and dependence in a US population-based sample of male twins. Arch Gen Psychiatry 2000;57:261-9.
106. Torgersen S, Czajkowski N, Jacobson K et al. Dimensional representations of DSM-IV cluster B personality disorders in a population-based sample of Norwegian twins: a multivariate study. Psychol Med 2008;38:1617-25.
107. South SC, Krueger RF, Knudsen GP et al. A population based twin study of DSM–5 maladaptive personality domains. Personal Disord Theory Res Treat 2017;8:366-75.
108. Wright ZE, Pahlen S, Krueger RF. Genetic and environmental influences on Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders-Fifth Edition (DSM-5) maladaptive personality traits and their connections with normative personality traits. J Abnorm Psychol 2017;126:416-28.
109. Kendler KS, Aggen SH, Gillespie N et al. The structure of genetic and environmental influences on normative personality, abnormal personality traits, and personality disorder symptoms. Psychol Med 2019;49:1392-9.
110. Verhulst B, Neale MC, Kendler KS. The heritability of alcohol use disorders: a meta-analysis of twin and adoption studies. Psychol Med 2015;45:1061-72.
111. Verweij KJH, Zietsch BP, Lynskey MT et al. Genetic and environmental influences on cannabis use initiation and problematic use: a meta-analysis of twin studies. Addiction 2010;105:417-30.
112. Tsuang MT, Bar JL, Harley RM et al. The Harvard Twin Study of Substance Abuse: what we have learned. Harv Rev Psychiatry 2001;9:267-79.
113. van den Bree MBM, Johnson EO, Neale MC et al. Genetic and environmental influences on drug use and abuse/dependence in male and female twins. Drug Alcohol Depend 1998;52:231-41.
114. Maes HH, Sullivan PF, Bulik CM et al. A twin study of genetic and environmental influences on tobacco initiation, regular tobacco use and nicotine dependence. Psychol Med 2004;34:1251-61.
1 15. Kendler KS, Myers J, Prescott CA. Specificity of genetic and environmental risk factors for symptoms of cannabis, cocaine, alcohol, caffeine, and nicotine dependence. Arch Gen Psychiatry 2007;64:1313-20.
116. Kendler KS, Prescott CA, Myers J et al. The structure of genetic and environmental risk factors for common psychiatric and substance use disorders in men and women. Arch Gen Psychiatry 2003;60:929-37.
117. Gizer IR, Ficks C, Waldman ID. Candidate gene studies of ADHD: a meta-analytic review. Hum Genet 2009;126:51-90.
118. Demontis D, Walters RK, Martin J et al. Discovery of the first genome-wide significant risk loci for attention deficit/hyperactivity disorder. Nat Genet 2019;51:63-75.
119. Dick DM, Li T-K, Edenberg HJ et al. A genome-wide screen for genes influencing conduct disorder. Mol Psychiatry 2004;9:81-6.
120. Demontis D, Walters R, Rajagopal VM et al. Identification of risk variants and characterization of the polygenic architecture of disruptive behavior disorders in the context of ADHD. bioRxiv 2019: 791160.
121. Tielbeek JJ, Johansson A, Polderman TJC et al. Genome-wide association studies of a broad spectrum of antisocial behavior. JAMA Psychiatry 2017;74:1242-50.
122. Witt SH, Streit F, Jungkunz M et al. Genome-wide association study of borderline personality disorder reveals genetic overlap with bipolar disorder, major depression and schizophrenia. Transl Psychiatry 2017;7:e1155.
123. Tielbeek JJ, Vink JM, Polderman TJC et al. Genetic correlation of antisocial behaviour with alcohol, nicotine, and cannabis use. Drug Alcohol Depend 2018;187:296-9.
124. Chang L-H, Whitfield JB, Liu M et al. Associations between polygenic risk for tobacco and alcohol use and liability to tobacco and alcohol use, and psychiatric disorders in an independent sample of 13,999 Australian adults. Drug Alcohol Depend 2019;205:107704.
125. Salvatore JE, Edwards AC, McClintick JN et al. Genome-wide association data suggest ABCB1 and immune-related gene sets may be involved in adult antisocial behavior. Transl Psychiatry 2015;5:e558.
126. Lo M-T, Hinds DA, Tung JY et al. Genome-wide analyses for personality traits identify six genomic loci and show correlations with psychiatric disorders. Nat Genet 2017;49:152-6.
127. Walters RK, Polimanti R, Johnson EC et al. Transancestral GWAS of alcohol dependence reveals common genetic underpinnings with psychiatric disorders. Nat Neurosci 2018;21:1656-69.
128. Kranzler HR, Zhou H, Kember RL et al. Genome-wide association study of alcohol consumption and use disorder in 274,424 individuals from multiple populations. Nat Commun 2019;10:1499.
129. Liu M, Jiang Y, Wedow R et al. Association studies of up to 1.2 million individuals yield new insights into the genetic etiology of tobacco and alcohol use. Nat Genet 2019;51:237-44.
130. Johnson EC, Sanchez-Roige S, Acion L et al. Polygenic contributions to alcohol use and alcohol use disorders across population-based and clinically ascertained samples. Psychol Med (in press).
131 . Pasman JA, Verweij KJH, Gerring Z et al. GWAS of lifetime cannabis use reveals new risk loci, genetic overlap with psychiatric traits, and a causal effect of schizophrenia liability. Nat Neurosci 2018;21:1161-70.
132. Minică CC, Verweij KJH, van der Most PJ et al. Genome-wide association meta-analysis of age at first cannabis use. Addiction 2018;113:2073-86.
133. Demontis D, Rajagopal VM, Thorgeirsson TE et al. Genome-wide association study implicates CHRNA2 in cannabis use disorder. Nat Neurosci 2019;22:1066-74.
134. Gelernter J, Sherva R, Koesterer R et al. Genome-wide association study of cocaine dependence and related traits: FAM53B identified as a risk gene. Mol Psychiatry 2014;19:717-23.
135. Cabana-Domínguez J, Shivalikanjli A, Fernàndez-Castillo N et al. Genome-wide association meta-analysis of cocaine dependence: shared genetics with comorbid conditions. Prog Neuropsychopharmacol Biol Psychiatry 2019;94:109667.
136. Cheng Z, Zhou H, Sherva R et al. Genome-wide association study identifies a regulatory variant of RGMA associated with opioid dependence in European Americans. Biol Psychiatry 2018;84:762-70.
137. Zhou H, Rentsch CT, Cheng Z et al. GWAS including 82,707 subjects identifies functional coding variant in OPRM1 gene associated with opioid use disorder. medRxiv 2019:19007039.
138. Polimanti R, Walters RK, Johnson EC et al. Leveraging genome-wide data to investigate differences between opioid use vs. opioid dependence in 41,176 individuals from the Psychiatric Genomics Consortium. Mol Psychiatry 2020;25:1673-87.
139. Grotzinger AD, Rhemtulla M, de Vlaming R et al. Genomic structural equation modelling provides insights into the multivariate genetic architecture of complex traits. Nat Hum Behav 2019;3:513-25.
140. Waldman ID, Poore HE, Luningham JM et al. Testing structural models of psychopathology at the genomic level. World Psychiatry 2020;19:350-9.
141. Karlsson Linnér RK, Mallard TT, Barr PB et al. Using the genetic architecture of substance use disorders to aid in gene identification: findings from the Externalizing Consortium. Presented at the NIDA Genetics and Epigenetics Cross-Cutting Research Team Meeting, Rockville, January 2020.
142. Cicchetti D, Handley ED. Child maltreatment and the development of substance use and disorder. Neurobiol Stress 2019;10:100144.
143. Deater-Deckard K, Dodge KA, Bates JE et al. Multiple risk factors in the development of externalizing behavior problems: group and individual differences. Dev Psychopathol 1998;10:469-93.
144. Pinquart M. Associations of parenting dimensions and styles with externalizing problems of children and adolescents: an updated meta-analysis. Dev Psychol 2017;53:873-932.
145. Samek DR, Goodman RJ, Erath SA et al. Antisocial peer affiliation and externalizing disorders in the transition from adolescence to young adulthood: selection versus socialization effects. Dev Psychol 2016;52:813-23.
146. McKee L, Colletti C, Rakow A et al. Parenting and child externalizing behaviors: are the associations specific or diffuse? Aggress Violent Behav 2008;13:201-15.
147. Keyes KM, Eaton NR, Krueger RF et al. Childhood maltreatment and the structure of common psychiatric disorders. Br J Psychiatry 2012;200:107-15.
148. Conway CC, Raposa EB, Hammen C et al. Transdiagnostic pathways from early social stress to psychopathology: a 20-year prospective study. J Child Psychol Psychiatry 2018;59:855-62.
149. Vachon DD, Krueger RF, Rogosch FA et al. Assessment of the harmful psychiatric and behavioral effects of different forms of child maltreatment. JAMA Psychiatry 2015;72:1135-42.
150. Forbes MK, Magson NR, Rapee RM. Evidence that different types of peer victimization have equivalent associations with transdiagnostic psychopathology in adolescence. J Youth Adolesc 2020;49:590-604.
151. Rodriguez-Seijas C, Stohl M, Hasin DS et al. Transdiagnostic factors and mediation of the relationship between perceived racial discrimination and mental disorders. JAMA Psychiatry 2015;72:706-13.
152. Conway CC, Hammen C, Brennan PA. Expanding stress generation theory: test of a transdiagnostic model. J Abnorm Psychol 2012;121:754-66.
153. Snyder HR, Young JF, Hankin BL. Chronic stress exposure and generation are related to the p-factor and externalizing specific psychopathology in youth. J Clin Child Adolesc Psychol 2019;48:306-15.
154. Ensink JBM, de Moor MHM, Zafarmand MH et al. Maternal environmental risk factors and the development of internalizing and externalizing problems in childhood: the complex role of genetic factors. Am J Med Genet B Neuropsychiatr Genet 2020;183:17-25.
155. Morgan AB, Lilienfeld SO. A meta-analytic review of the relation between antisocial behavior and neuropsychological measures of executive function. Clin Psychol Rev 2000;20:113-36.
156. Ogilvie JM, Stewart AL, Chan RCK et al. Neuropsychological measures of executive function and antisocial behavior: a meta-analysis. Criminology 2011;49:1063-107.
157. Pasion R, Fernandes C, Pereira MR et al. Antisocial behaviour and psychopathy: uncovering the externalizing link in the P3 modulation. Neurosci Biobehav Rev 2018;91:170-86.
158. Bernat EM, Nelson LD, Steele VR et al. Externalizing psychopathology and gain-loss feedback in a simulated gambling task: dissociable components of brain response revealed by time-frequency analysis. J Abnorm Psychol 2011;120:352-64.
159. Friedman NP, Rhee SH, Ross JM et al. Genetic and environmental relations of executive functions to antisocial personality disorder symptoms and psychopathy. Int J Psychophysiol (in press).
160. Romer D, Betancourt LM, Brodsky NL et al. Does adolescent risk taking imply weak executive function? A prospective study of relations between working memory performance, impulsivity, and risk taking in early adolescence. Dev Sci 2011;14:1119-33.
161. Lansing AE, Plante WY, Golshan S et al. Emotion regulation mediates the relationship between verbal learning and internalizing, trauma-related and externalizing symptoms among early-onset, persistently delinquent adolescents. Learn Individ Differ 2019;70:201-15.
162. Becker SP, Leopold DR, Burns GL et al. The internal, external, and diagnostic validity of sluggish cognitive tempo: a meta-analysis and critical review. J Am Acad Child Adolesc Psychiatry 2016;55:163-78.
163. Fragkaki I, Cima M, Meesters C. The association between callous-unemotional traits, externalizing problems, and gender in predicting cognitive and affective morality judgments in adolescence. J Youth Adolesc 2016;45:1917-30.
164. McDonald JB, Bozzay ML, Bresin K et al. Facets of externalizing psychopathology in relation to inhibitory control and error processing. Int J Psychophysiol (in press).
165. Endres MJ, Rickert ME, Bogg T et al. Externalizing psychopathology and behavioral disinhibition: working memory mediates signal discriminability and reinforcement moderates response bias in approach-avoidance learning. J Abnorm Psychol 2011;120:336-51.
166. Brennan GM, Baskin-Sommers AR. Brain-behavior relationships in externalizing: P3 amplitude reduction reflects deficient inhibitory control. Behav Brain Res 2018;337:70-9.
167. Pan XX, Ma HW, Dai XM. Value of integrated visual and auditory continuous performance test in the diagnosis of childhood attention deficit hyperactivity disorder. Chin J Contemp Pediatr 2007;9:210-2.
168. Slobodin O, Cassuto H, Berger I. Age-related changes in distractibility: developmental trajectory of sustained attention in ADHD. J Atten Disord 2018;22:1333-43.
169. Slobodin O, Blankers M, Kapitány-Fövény M et al. Differential diagnosis in patients with substance use disorder and/or attention-deficit/hyperactivity disorder using continuous performance test. Eur Addict Res 2020;26:151-62.
170. Berger I, Slobodin O, Cassuto H. Usefulness and validity of continuous performance tests in the diagnosis of attention-deficit hyperactivity disorder children. Arch Clin Neuropsychol 2017;32:81-93.
171. Zeeuw PD, Aarnoudse-Moens C, Bijlhout J et al. Inhibitory performance, response speed, intraindividual variability, and response accuracy in ADHD. J Am Acad Child Adolesc Psychiatry 2008;47:808-16.
172. Huang-Pollock CL, Karalunas SL, Tam H et al. Evaluating vigilance deficits in ADHD: a meta-analysis of CPT performance. J Abnorm Psychol 2012;121:360-71.
173. Xu M, Jiang W, Du Y et al. Executive function features in drug-naive children with oppositional defiant disorder. Shanghai Arch Psychiatry 2017;29:228-36.
174. Noordermeer SDS, Luman M, Oosterlaan J. A systematic review and meta-analysis of neuroimaging in oppositional defiant disorder (ODD) and conduct disorder (CD) taking attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) into account. Neuropsychol Rev 2016;26:44-72.
175. Connor DF, Chartier KG, Preen EC et al. Impulsive aggression in attention-deficit/hyperactivity disorder: symptom severity, co-morbidity, and attention-deficit/hyperactivity disorder subtype. J Child Adolesc Psychopharmacol 2010;20:119-26.
176. Frick PJ, Nigg JT. Current issues in the diagnosis of attention deficit hyperactivity disorder, oppositional defiant disorder, and conduct disorder. Annu Rev Clin Psychol 2012;8:77-107.
177. McCloskey MS, Phan KL, Angstadt M et al. Amygdala hyperactivation to angry faces in intermittent explosive disorder. J Psychiatr Res 2016;79:34-41.
178. Coccaro EF, Fanning JR, Keedy SK et al. Social cognition in intermittent explosive disorder and aggression. J Psychiatr Res 2016;83:140-50.
179. Fahlgren MK, Puhalla AA, Sorgi KM et al. Emotion processing in intermittent explosive disorder. Psychiatry Res 2019;273:544-50.
180. Fettich KC, McCloskey MS, Look AE et al. Emotion regulation deficits in intermittent explosive disorder. Aggress Behav 2015;41:25-33.
181. Izquierdo A, Jentsch JD. Reversal learning as a measure of impulsive and compulsive behavior in addictions. Psychopharmacology 2012;219:607-20.
182. Volkow ND, Li T-K. Drug addiction: the neurobiology of behaviour gone awry. Nat Rev Neurosci 2004;5:963-70.
183. Finn PR, Rickert ME, Miller MA et al. Reduced cognitive ability in alcohol dependence: examining the role of covarying externalizing psychopathology. J Abnorm Psychol 2009;118:100-16.
184. Kirisci L, Tarter R, Ridenour T et al. Externalizing behavior and emotion dysregulation are indicators of transmissible risk for substance use disorder. Addict Behav 2015;42:57-62.
185. Verdejo-García A, Pérez-García M. Profile of executive deficits in cocaine and heroin polysubstance users: common and differential effects on separate executive components. Psychopharmacology 2007;190:517-30.
186. Lundqvist T. Cognitive consequences of cannabis use: comparison with abuse of stimulants and heroin with regard to attention, memory and executive functions. Pharmacol Biochem Behav 2005;81:319-30.
187. Smith JL, Mattick RP, Jamadar SD et al. Deficits in behavioural inhibition in substance abuse and addiction: a meta-analysis. Drug Alcohol Depend 2014;145:1-33.
188. Verdejo-García A, Lawrence AJ, Clark L. Impulsivity as a vulnerability marker for substance-use disorders: review of findings from high-risk research, problem gamblers and genetic association studies. Neurosci Biobehav Rev 2008;32:777-810.
189. Ruocco AC. The neuropsychology of borderline personality disorder: a meta-analysis and review. Psychiatry Res 2005;137:191-202.
190. Kalpakci A, Ha C, Sharp C. Differential relations of executive functioning to borderline personality disorder presentations in adolescents. Personal Ment Health 2018;12:93-106.
191. Coolidge FL, Thede LL, Jang KL. Are personality disorders psychological manifestations of executive function deficits? Bivariate heritability evidence from a twin study. Behav Genet 2004;34:75-84.
192. Herpertz SC, Bertsch K. The social-cognitive basis of personality disorders. Curr Opin Psychiatry 2014;27:73-7.
193. Lovett BJ, Sheffield RA. Affective empathy deficits in aggressive children and adolescents: a critical review. Clin Psychol Rev 2007;27:1-13.
194. Domes G, Schulze L, Herpertz SC. Emotion recognition in borderline personality disorder – a review of the literature. J Personal Disord 2009;23:6-19.
195. Frick PJ, White SF. Research Review: The importance of callous-unemotional traits for developmental models of aggressive and antisocial behavior. J Child Psychol Psychiatry 2008;49:359-75.
196. Glenn AL, Johnson AK, Raine A. Antisocial personality disorder: a current review. Curr Psychiatry Rep 2013;15:427.
197. O’Kearney R, Salmon K, Liwag M et al. Emotional abilities in children with oppositional defiant disorder (ODD): impairments in perspective-taking and understanding mixed emotions are associated with high callous-unemotional traits. Child Psychiatry Hum Dev 2017;48:346-57.
198. Jiang W, Li Y, Du Y et al. Emotional regulation and executive function deficits in unmedicated Chinese children with oppositional defiant disorder. Psychiatry Investig 2016;13:277-87.
199. Verdejo-García A, Pérez-García M, Bechara A. Emotion, decision-making and substance dependence: a somatic-marker model of addiction. Curr Neuropharmacol 2006;4:17-31.
200. Verdejo-García A, Rivas-Pérez C, Vilar-López R et al. Strategic self-regulation, decision-making and emotion processing in poly-substance abusers in their first year of abstinence. Drug Alcohol Depend 2007;86:139-46.
201. Wilcox CE, Pommy JM, Adinoff B. Neural circuitry of impaired emotion regulation in substance use disorders. Am J Psychiatry 2016;173:344-61.
202. Herpertz SC, Schneider I, Schmahl C et al. Neurobiological mechanisms mediating emotion dysregulation as targets of change in borderline personality disorder. Psychopathology 2018;51:96-104.
203. Carpenter RW, Trull TJ. Components of emotion dysregulation in borderline personality disorder: a review. Curr Psychiatry Rep 2013;15:335.
204. Baskin-Sommers A, Krusemark E, Ronningstam E. Empathy in narcissistic personality disorder: from clinical and empirical perspectives. Personal Disord 2014;5:323-33.
205. Lee DS. A longitudinal analysis of executive functions, learning-related skills, and mathematics achievement. Dissertation, University of California, Irvine, 2017.
206. Gao Y, Raine A. P3 event-related potential impairments in antisocial and psychopathic individuals: a meta-analysis. Biol Psychol 2009;82:199-210.
207. Begleiter H, Porjesz B, Bihari B et al. Event-related brain potentials in boys at risk for alcoholism. Science 1984;225:1493-6.
208. Iacono WG, Carlson SR, Malone SM et al. P3 event-related potential amplitude and the risk for disinhibitory disorders in adolescent boys. Arch Gen Psychiatry 2002;59:750-7.
209. Patrick CJ, Bernat EM, Malone SM et al. P300 amplitude as an indicator of externalizing in adolescent males. Psychophysiology 2006;43:84-92.
210. Viding E, Sebastian CL, Dadds MR et al. Amygdala response to preattentive masked fear in children with conduct problems: the role of callous-unemotional traits. Am J Psychiatry 2012;169:1109-16.
211. Hicks BM, Bernat E, Malone SM et al. Genes mediate the association between P3 amplitude and externalizing disorders. Psychophysiology 2007;44:98-105.
212. Yancey JR, Venables NC, Hicks BM et al. Evidence for a heritable brain basis to deviance-promoting deficits in self-control. J Crim Justice 2013;41:309-17.
213. Young SE, Friedman NP, Miyake A et al. Behavioral disinhibition: liability for externalizing spectrum disorders and its genetic and environmental relation to response inhibition across adolescence. J Abnorm Psychol 2009;118:117-30.
214. Venables NC, Foell J, Yancey JR et al. Quantifying inhibitory control as externalizing proneness: a cross-domain model. Clin Psychol Sci 2018;6:561-80.
215. Iacono WG, Carlson SR, Taylor J et al. Behavioral disinhibition and the development of substance-use disorders: findings from the Minnesota Twin Family Study. Dev Psychopathol 1999;11:869-900.
216. Patrick CJ, Foell J, Venables NC et al. Substance use disorders as externalizing outcomes. In: Beauchaine T, Hinshaw S (eds). Oxford handbook of externalizing spectrum. Oxford: Oxford University Press, 2016:38-60.
217. Dikman ZV, Allen JJB. Error monitoring during reward and avoidance learning in high- and low-socialized individuals. Psychophysiology 2000;37:43-54.
218. Pailing PE, Segalowitz SJ, Dywan J et al. Error negativity and response control. Psychophysiology 2002;39:198-206.
219. Hall JR, Bernat EM, Patrick CJ. Externalizing psychopathology and the error-related negativity. Psychol Sci 2007;18:326-33.
220. Michelini G, Cheung CHM, Kitsune V et al. The etiological structure of cognitive-neurophysiological impairments in ADHD in adolescence and young adulthood. J Atten Disord 2021;25:91-104.
221. Pasion R, Cruz AR, Barbosa F. Dissociation of boldness and disinhibition psychopathic traits in ERN modulation. Personal Individ Differ 2016;95:6-10.
222. Ribes-Guardiola P, Poy R, Patrick CJ et al. Electrocortical measures of performance monitoring from go/no-go and flanker tasks: differential relations with trait dimensions of the triarchic model of psychopathy. Psychophysiology 2020;57:e13573.
223. Marsh AA. Reduced amygdala response to fearful expressions in children and adolescents with callous-unemotional traits and disruptive behavior disorders. Am J Psychiatry 2008;165:712-20.
224. Frick PJ, Ray JV, Thornton LC et al. Can callous-unemotional traits enhance the understanding, diagnosis, and treatment of serious conduct problems in children and adolescents? A comprehensive review. Psychol Bull 2013;140:1-57.
225. Brislin SJ, Patrick CJ. Callousness and affective face processing: clarifying the neural basis of behavioral-recognition deficits through the use of brain event-related potentials. Clin Psychol Sci 2019;7:1389-402.
226. Brislin SJ, Yancey JR, Perkins ER et al. Callousness and affective face processing in adults: behavioral and brain-potential indicators. Personal Disord Theory Res Treat 2017;9:122-32.
227. Patrick CJ, Fowles DC, Krueger RF. Triarchic conceptualization of psychopathy: developmental origins of disinhibition, boldness, and meanness. Dev Psychopathol 2009;21:913-38.
228. Vanyukov MM, Tarter RE, Kirillova GP et al. Common liability to addiction and “gateway hypothesis”: theoretical, empirical and evolutionary perspective. Drug Alcohol Depend 2012;123:S3-17.
229. Perkins ER, Joyner KJ, Patrick CJ et al. Neurobiology and the Hierarchical Taxonomy of Psychopathology: progress toward ontogenetically informed and clinically useful nosology. Dialogues Clin Neurosci 2020;22:51-63.
230. Bartholow BD, Henry EA, Lust SA. Effects of alcohol sensitivity on P3 event-related potential reactivity to alcohol cues. Psychol Addict Behav 2007;21:555-63.
231. van Hemel-Ruiter ME, de Jong PJ, Ostafin BD et al. Reward sensitivity, attentional bias, and executive control in early adolescent alcohol use. Addict Behav 2015;40:84-90.
232. Blum K, Braverman ER, Holder JM et al. The reward deficiency syndrome: a biogenetic model for the diagnosis and treatment of impulsive, addictive and compulsive behaviors. J Psychoactive Drugs 2000;32:1-112.
233. Joyner KJ, Bowyer CB, Yancey JR et al. Blunted reward sensitivity and trait disinhibition interact to predict substance use problems. Clin Psychol Sci 2019;7:1109-24.
234. Weber S, Habel U, Amunts K et al. Structural brain abnormalities in psychopaths – a review. Behav Sci Law 2008;26:7-28.
235. de-Almeida CP, Wenzel A, de-Carvalho CS et al. Amygdalar volume in borderline personality disorder with and without comorbid post-traumatic stress disorder: a meta-analysis. CNS Spectr 2012;17:70-5.
236. Ruocco AC, Amirthavasagam S, Zakzanis KK. Amygdala and hippocampal volume reductions as candidate endophenotypes for borderline personality disorder: a meta-analysis of magnetic resonance imaging studies. Psychiatry Res Neuroimaging 2012;201:245-52.
237. Pardini DA, Raine A, Erickson K et al. Lower amygdala volume in men is associated with childhood aggression, early psychopathic traits, and future violence. Biol Psychiatry 2014;75:73-80.
238. Dager AD, McKay DR, Kent JW et al. Shared genetic factors influence amygdala volumes and risk for alcoholism. Neuropsychopharmacology 2015;40:412-20.
239. Hill SY, De Bellis MD, Keshavan MS et al. Right amygdala volume in adolescent and young adult offspring from families at high risk for developing alcoholism. Biol Psychiatry 2001;49:894-905.
240. Hoogman M, Bralten J, Hibar DP et al. Subcortical brain volume differences in participants with attention deficit hyperactivity disorder in children and adults: a cross-sectional mega-analysis. Lancet Psychiatry 2017;4:310-9.
241. Benegal V, Antony G, Venkatasubramanian G et al. Imaging study: gray matter volume abnormalities and externalizing symptoms in subjects at high risk for alcohol dependence. Addict Biol 2007;12:122-32.
242. Cheetham A, Allen NB, Whittle S et al. Amygdala volume mediates the relationship between externalizing symptoms and daily smoking in adolescence: a prospective study. Psychiatry Res Neuroimaging 2018;276:46-52.
243. Cardinale EM, O’Connell K, Robertson EL et al. Callous and uncaring traits are associated with reductions in amygdala volume among youths with varying levels of conduct problems. Psychol Med 2019;49:1449-58.
244. Zald DH. The human amygdala and the emotional evaluation of sensory stimuli. Brain Res Rev 2003;41:88-123.
245. Karl A, Schaefer M, Malta L et al. A meta-analysis of structural brain abnormalities in PTSD. Neurosci Biobehav Rev 2006;30:1004-31.
246. Woon FL, Sood S, Hedges DW. Hippocampal volume deficits associated with exposure to psychological trauma and posttraumatic stress disorder in adults: a meta-analysis. Prog Neuropsychopharmacol Biol Psychiatry 2010;34:1181-8.
247. Morey RA, Gold AL, LaBar KS et al. Amygdala volume changes in posttraumatic stress disorder in a large case-controlled veterans group. Arch Gen Psychiatry 2012;69:1169-78.
248. Poeppl TB, Donges MR, Mokros A et al. A view behind the mask of sanity: meta-analysis of aberrant brain activity in psychopaths. Mol Psychiatry 2019;24:463-70.
249. Ruocco AC, Amirthavasagam S, Choi-Kain LW et al. Neural correlates of negative emotionality in borderline personality disorder: an activation-likelihood-estimation meta-analysis. Biol Psychiatry 2013;73:153-60.
250. Jones AP, Laurens KR, Herba CM et al. Amygdala hypoactivity to fearful faces in boys with conduct problems and callous-unemotional traits. Am J Psychiatry 2009;166:95-102.
251. Kiehl KA. A cognitive neuroscience perspective on psychopathy: evidence for paralimbic system dysfunction. Psychiatry Res 2006;142:107-28.
252. Yang Y, Raine A. Prefrontal structural and functional brain imaging findings in antisocial, violent, and psychopathic individuals: a meta-analysis. Psychiatry Res Neuroimaging 2009;174:81-8.
253. Blair RJR. The amygdala and ventromedial prefrontal cortex: functional contributions and dysfunction in psychopathy. Philos Trans R Soc B Biol Sci 2008;363:2557-65.
254. Zald DH, McHugo M, Ray KL et al. Meta-analytic connectivity modeling reveals differential functional connectivity of the medial and lateral orbitofrontal cortex. Cereb Cortex 2014;24:232-48.
255. Boccia M, Dacquino C, Piccardi L et al. Neural foundation of human moral reasoning: an ALE meta-analysis about the role of personal perspective. Brain Imaging Behav 2017;11:278-92.
256. Shamay-Tsoory SG. The neural bases for empathy. Neuroscientist 2011;17:18-24.
257. Koenigs M, Tranel D. Pseudopsychopathy: a perspective from cognitive neuroscience. In: Zald D, Rauch S (eds). Orbitofrontal cortex. Oxford: Oxford University Press, 2006:597-619.
258. Cheetham A, Allen NB, Whittle S et al. Orbitofrontal cortex volume and effortful control as prospective risk factors for substance use disorder in adolescence. Eur Addict Res 2017;23:37-44.
259. Schoenbaum G, Shaham Y. The role of orbitofrontal cortex in drug addiction: a review of preclinical studies. Biol Psychiatry 2008;63:256-62.
260. Zilverstand A, Huang AS, Alia-Klein N et al. Neuroimaging impaired response inhibition and salience attribution in human drug addiction: a systematic review. Neuron 2018;98:886-903.
261. Qin K, Zhang F, Chen T et al. Shared gray matter alterations in individuals with diverse behavioral addictions: a voxel-wise meta-analysis. J Behav Addict 2020;9:44-57.
262. Rubia K. “Cool” inferior frontostriatal dysfunction in attention-deficit/hyperactivity disorder versus “hot” ventromedial orbitofrontal-limbic dysfunction in conduct disorder: a review. Biol Psychiatry 2011;69:e69-87.
263. Hart H, Radua J, Nakao T et al. Meta-analysis of functional magnetic resonance imaging studies of inhibition and attention in attention-deficit/hyperactivity disorder: exploring task-specific, stimulant medication, and age effects. JAMA Psychiatry 2013;70:185-98.
264. Morein-Zamir S, Robbins TW. Fronto-striatal circuits in response-inhibition: relevance to addiction. Brain Res 2015;1628:117-29.
265. Hoogman M, Muetzel R, Guimaraes JP et al. Brain imaging of the cortex in ADHD: a coordinated analysis of large-scale clinical and population-based samples. Am J Psychiatry 2019;176:531-42.
266. Norman LJ, Carlisi C, Lukito S et al. Structural and functional brain abnormalities in attention-deficit/hyperactivity disorder and obsessive-compulsive disorder: a comparative meta-analysis. JAMA Psychiatry 2016;73:815-25.
267. Alegria AA, Radua J, Rubia K. Meta-analysis of fMRI studies of disruptive behavior disorders. Am J Psychiatry 2016;173:1119-30.
268. Luijten M, Machielsen MWJ, Veltman DJ et al. Systematic review of ERP and fMRI studies investigating inhibitory control and error processing in people with substance dependence and behavioural addictions. J Psychiatry Neurosci 2014;39:149-69.
269. Xiao P, Dai Z, Zhong J et al. Regional gray matter deficits in alcohol dependence: a meta-analysis of voxel-based morphometry studies. Drug Alcohol Depend 2015;153:22-8.
270. Sato JR, Salum GA, Gadelha A et al. Default mode network maturation and psychopathology in children and adolescents. J Child Psychol Psychiatry 2016;57:55-64.
271. Whittle S, Vijayakumar N, Simmons JG et al. Internalizing and externalizing symptoms are associated with different trajectories of cortical development during late childhood. J Am Acad Child Adolesc Psychiatry 2020;59:177-85.
272. Tervo-Clemmens B, Quach A, Calabro FJ et al. Meta-analysis and review of functional neuroimaging differences underlying adolescent vulnerability to substance use. NeuroImage 2020;209:116476.
273. Volkow ND, Wang G-J, Fowler JS et al. Addiction circuitry in the human brain. Annu Rev Pharmacol Toxicol 2012;52:321-36.
274. Willuhn I, Wanat MJ, Clark JJ et al. Dopamine signaling in the nucleus accumbens of animals self-administering drugs of abuse. Curr Top Behav Neurosci 2010;3:29-71.
275. Ellison-Wright I, Ellison-Wright Z, Bullmore E. Structural brain change in attention deficit hyperactivity disorder identified by meta-analysis. BMC Psychiatry 2008;8:51.
276. Nakao T, Radua J, Rubia K et al. Gray matter volume abnormalities in ADHD: voxel-based meta-analysis exploring the effects of age and stimulant medication. Am J Psychiatry 2011;168:1154-63.
277. Bickel WK, Koffarnus MN, Moody L et al. The behavioral- and neuro-economic process of temporal discounting: a candidate behavioral marker of addiction. Neuropharmacology 2014;76:518-27.
278. Buckholtz JW, Treadway MT, Cowan RL et al. Mesolimbic dopamine reward system hypersensitivity in individuals with psychopathic traits. Nat Neurosci 2010;13:419-21.
279. Plichta MM, Scheres A. Ventral-striatal responsiveness during reward anticipation in ADHD and its relation to trait impulsivity in the healthy population: a meta-analytic review of the fMRI literature. Neurosci Biobehav Rev 2014;38:125-34.
280. Shanmugan S, Wolf DH, Calkins ME et al. Common and dissociable mechanisms of executive system dysfunction across psychiatric disorders in youth. Am J Psychiatry 2016;173:517-26.
281. Xia CH, Ma Z, Ciric R et al. Linked dimensions of psychopathology and connectivity in functional brain networks. Nat Commun 2018;9:3003.
282. Abram SV, Wisner KM, Grazioplene RG et al. Functional coherence of insula networks is associated with externalizing behavior. J Abnorm Psychol 2015;124:1079-91.
283. Sadeh N, Spielberg JM, Logue MW et al. Linking genes, circuits, and behavior: network connectivity as a novel endophenotype of externalizing. Psychol Med 2019;49:1905-13.
284. Cecil CAM, Walton E, Viding E. DNA methylation, substance use and addiction: a systematic review of recent animal and human research from a developmental perspective. Curr Addict Rep 2015;2:331-46.
285. Prom-Wormley EC, Ebejer J, Dick DM et al. The genetic epidemiology of substance use disorder: a review. Drug Alcohol Depend 2017;180:241-59.
286. Provençal N, Suderman MJ, Guillemin C et al. Association of childhood chronic physical aggression with a DNA methylation signature in adult human T cells. PLoS One 2014;9:e89839.
287. Provençal N, Booij L, Tremblay RE. The developmental origins of chronic physical aggression: biological pathways triggered by early life adversity. J Exp Biol 2015;218:123-33.
288. Waltes R, Chiocchetti AG, Freitag CM. The neurobiological basis of human aggression: a review on genetic and epigenetic mechanisms. Am J Med Genet B Neuropsychiatr Genet 2016;171:650-75.
289. Barker ED, Walton E, Cecil CAM et al. A methylome-wide association study of trajectories of oppositional defiant behaviors and biological overlap with attention deficit hyperactivity disorder. Child Dev 2018;89:1839-55.
290. Knopik VS, Marceau K, Bidwell LC et al. Prenatal substance exposure and offspring development: does DNA methylation play a role? Neurotoxicol Teratol 2019;71:50-63.
291. Barker ED, Walton E, Cecil CAM. Annual research review: DNA methylation as a mediator in the association between risk exposure and child and adolescent psychopathology. J Child Psychol Psychiatry 2018;59:303-22.
292. Cecil CAM, Walton E, Smith RG et al. DNA methylation and substance-use risk: a prospective, genome-wide study spanning gestation to adolescence. Transl Psychiatry 2016;6:e976.
293. Barker ED, Cecil CAM, Walton E et al. Inflammation-related epigenetic risk and child and adolescent mental health: a prospective study from pregnancy to middle adolescence. Dev Psychopathol 2018;30:1145-56.
294. Slopen N, Kubzansky LD, Koenen KC. Internalizing and externalizing behaviors predict elevated inflammatory markers in childhood. Psychoneuroendocrinology 2013;38:2854-62.
295. Coccaro EF, Lee R, Coussons-Read M. Elevated plasma inflammatory markers in individuals with intermittent explosive disorder and correlation with aggression in humans. JAMA Psychiatry 2014;71:158-65.
296. Marsland AL, Prather AA, Petersen KL et al. Antagonistic characteristics are positively associated with inflammatory markers independently of trait negative emotionality. Brain Behav Immun 2008;22:753-61.
297. Mitchell RHB, Goldstein BI. Inflammation in children and adolescents with neuropsychiatric disorders: a systematic review. J Am Acad Child Adolesc Psychiatry 2014;53:274-96.
298. Anand D, Colpo GD, Zeni G et al. Attention-deficit/hyperactivity disorder and inflammation: what does current knowledge tell us? A systematic review. Front Psychiatry 2017;8:228.
299. Leffa DT, Torres ILS, Rohde LA. A review on the role of inflammation in attention-deficit/hyperactivity disorder. Neuroimmunomodulation 2018;25:328-33.
300. Wang T-Y, Lee S-Y, Hu M-C et al. More inflammation but less brain-derived neurotrophic factor in antisocial personality disorder. Psychoneuroendocrinology 2017;85:42-8.
301. Ashare RL, Wetherill RR. The intersection of sex differences, tobacco use, and inflammation: implications for psychiatric disorders. Curr Psychiatry Rep 2018;20:75.
302. Nennig SE, Schank JR. The role of NFkB in drug addiction: beyond inflammation. Alcohol Alcohol 2017;52:172-9.
303. Harricharan R, Abboussi O, Daniels WMU. Addiction: a dysregulation of satiety and inflammatory processes. In: Calvey T, Daniels WMU (eds). Progress in brain research. Amsterdam: Elsevier, 2017:65-91.
304. Scassellati C, Bonvicini C, Faraone SV et al. Biomarkers and attention-deficit/hyperactivity disorder: a systematic review and meta-analyses. J Am Acad Child Adolesc Psychiatry 2012;51:1003-1019.e20.
305. Haltigan JD, Roisman GI, Susman EJ et al. Elevated trajectories of externalizing problems are associated with lower awakening cortisol levels in mid adolescence. Dev Psychol 2011;47:472-8.
306. Loney BR, Butler MA, Lima EN et al. The relation between salivary cortisol, callous-unemotional traits, and conduct problems in an adolescent non-referred sample. J Child Psychol Psychiatry 2006;47:30-6.
307. Lovallo WR. Cortisol secretion patterns in addiction and addiction risk. Int J Psychophysiol 2006;59:195-202.
308. Marceau K, Abel E. Mechanisms of cortisol – substance use development associations: hypothesis generation through gene enrichment analysis. Neurosci Biobehav Rev 2018;92:128-39.
309. Zorn JV, Schür RR, Boks MP et al. Cortisol stress reactivity across psychiatric disorders: a systematic review and meta-analysis. Psychoneuroendocrinology 2017;77:25-36.
310. Harro J, Oreland L. The role of MAO in personality and drug use. Prog Neuropsychopharmacol Biol Psychiatry 2016;69:101-11.
311. Kiive E, Fischer K, Harro M et al. Platelet monoamine oxidase activity in association with adolescent inattentive and hyperactive behaviour: a prospective longitudinal study. Personal Individ Differ 2007;43:155-66.
312. Moore TM, Scarpa A, Raine A. A meta-analysis of serotonin metabolite 5-HIAA and antisocial behavior. Aggress Behav 2002;28:299-316.
313. Seo D, Patrick CJ, Kennealy PJ. Role of serotonin and dopamine system interactions in the neurobiology of impulsive aggression and its comorbidity with other clinical disorders. Aggress Violent Behav 2008;13:383-95.
314. Duke AA, Bègue L, Bell R et al. Revisiting the serotonin-aggression relation in humans: a meta-analysis. Psychol Bull 2013;139:1148-72.
315. Mervielde I, De Clercq B, De Fruyt F et al. Temperament, personality, and developmental psychopathology as childhood antecedents of personality disorders. J Personal Disord 2005;19:171-201.
316. Tackett JL, Balsis S, Oltmanns TF et al. A unifying perspective on personality pathology across the life span: developmental considerations for the fifth edition of the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders. Dev Psychopathol 2009;21:687-713.
317. Widiger TA, De Clercq B, De Fruyt F. Childhood antecedents of personality disorder: an alternative perspective. Dev Psychopathol 2009;21:771-91.
318. Clark LA. Temperament as a unifying basis for personality and psychopathology. J Abnorm Psychol 2005;114:505-21.
319. Shiner RL. A developmental perspective on personality disorders: lessons from research on normal personality development in childhood and adolescence. J Personal Disord 2005;19:202-10.
320. Martel MM, Smith TE, Lee CA. Personality development and externalizing psychopathology. In: McAdams DP, Rl Shiner, Tackett JL (eds). Handbook of personality development. New York: Guilford, 2019:534-50.
321. Morizot J. The contribution of temperament and personality traits to criminal and antisocial behavior development and desistance. In: Morizot J, Kazemian L (eds). The development of criminal and antisocial behavior: theory, research and practical applications. Cham: Springer, 2015:137-65.
322. Lahey BB, Applegate B, Chronis AM et al. Psychometric characteristics of a measure of emotional dispositions developed to test a developmental propensity model of conduct disorder. J Clin Child Adolesc Psychol 2008;37:794-807.
323. Caspi A, Henry B, McGee RO et al. Temperamental origins of child and ado­lescent behavior problems: from age three to age fifteen. Child Dev 1995;66:55-68.
324. Caspi A. Behavioral observations at age 3 years predict adult psychiatric disorders: longitudinal evidence from a birth cohort. Arch Gen Psychiatry 1996;53:1033-9.
325. Clercq BD, Fruyt FD. A five-factor model framework for understanding childhood personality disorder antecedents. J Pers 2012;80:1533-63.
326. Nielsen IKM. The impact of temperamental dimensions on change in symptoms of oppositional defiant disorder from preschool to first grade. Master Thesis, Norwegian University of Science and Technology, 2014.
327. Stringaris A, Maughan B, Goodman R. What’s in a disruptive disorder? Temperamental antecedents of oppositional defiant disorder: findings from the Avon Longitudinal Study. J Am Acad Child Adolesc Psychiatry 2010;49:474-83.
328. Tremblay RE, Galera C, Orri M et al. Developmental trajectories of aggression and other problematic behaviors associated with IED. In: Coccaro EF, McCloskey MS (eds). Intermittent explosive disorder. Cambridge: Academic Press, 2019:3-15.
329. Forbes MK, Rapee RM, Camberis A-L et al. Unique associations between childhood temperament characteristics and subsequent psychopathology symptom trajectories from childhood to early adolescence. J Abnorm Child Psychol 2017;45:1221-33.
330. Waller R, Wagner NJ, Barstead MG et al. A meta-analysis of the associations between callous-unemotional traits and empathy, prosociality, and guilt. Clin Psychol Rev 2020;75:101809.
331. Chanen AM, Kaess M. Developmental pathways to borderline personality disorder. Curr Psychiatry Rep 2012;14:45 53.
332. Stepp SD, Whalen DJ, Pedersen SL. The externalizing pathway to borderline personality disorder in youth. In: Sharp C, Tackett JL (eds). Handbook of borderline personality disorder in children and adolescents. New York: Springer, 2014:247-63.
333. Ivanov I, Schulz KP, London ED et al. Inhibitory control deficits in childhood and risk for substance use disorders: a review. Am J Drug Alcohol Abuse 2008;34:239-58.
334. Rioux C, Castellanos-Ryan N, Parent S et al. The interaction between temperament and the family environment in adolescent substance use and externalizing behaviors: support for diathesis-stress or differential susceptibility? Dev Rev 2016;40:117-50.
335. Creemers HE, Verhulst FC, Huizink AC. Temperamental risk factors for adolescent cannabis use: a systematic review of prospective general population studies. Subst Use Misuse 2009;44:1833-54.
336. Moffitt TE. Life-course-persistent and adolescence-limited antisocial behavior: a developmental taxonomy. Psychol Rev 1993;100:674-701.
337. Loeber R, Hay D. Key issues in the development of aggression and violence from childhood to early adulthood. Annu Rev Psychol 1997;48:371-410.
338. Kuperman S, Schlosser SS, Kramer JR et al. Risk domains associated with an adolescent alcohol dependence diagnosis. Addiction 2001;96:629-36.
339. Lynam DR, Charnigo R, Moffitt TE et al. The stability of psychopathy across adolescence. Dev Psychopathol 2009;21:1133-53.
340. Wichers M, Gardner C, Maes HH et al. Genetic innovation and stability in externalizing problem behavior across development: a multi-informant twin study. Behav Genet 2013;43:191-201.
341. Olson SL, Bates JE, Sandy JM et al. Early developmental precursors of externalizing behavior in middle childhood and adolescence. J Abnorm Child Psychol 2000;28:119-33.
342. Helmond P, Overbeek G, Brugman D et al. A meta-analysis on cognitive distortions and externalizing problem behavior: associations, moderators, and treatment effectiveness. Crim Justice Behav 2015;42:245-62.
343. Maughan DR, Christiansen E, Jenson WR et al. Behavioral parent training as a treatment for externalizing behaviors and disruptive behavior disorders: a meta-analysis. Sch Psychol Rev 2005;34:267-86.
344. Reyno SM, McGrath PJ. Predictors of parent training efficacy for child externalizing behavior problems – a meta-analytic review. J Child Psychol Psychiatry 2006;47:99-111.
345. Barnes TN, Smith SW, Miller MD. School-based cognitive-behavioral interventions in the treatment of aggression in the United States: a meta-analysis. Aggress Violent Behav 2014;19:311-21.
346. Kremer KP, Maynard BR, Polanin JR et al. Effects of after-school programs with at-risk youth on attendance and externalizing behaviors: a systematic review and meta-analysis. J Youth Adolesc 2015;44:616-36.
347. Mingebach T, Kamp-Becker I, Christiansen H et al. Meta-meta-analysis on the effectiveness of parent-based interventions for the treatment of child externalizing behavior problems. PLoS One 2018;13:e0202855.
348. Faraone SV, Biederman J, Spencer TJ et al. Comparing the efficacy of medications for ADHD using meta-analysis. Medscape Gen Med 2006;8:4.
349. Faraone SV, Buitelaar J. Comparing the efficacy of stimulants for ADHD in children and adolescents using meta-analysis. Eur Child Adolesc Psychiatry 2010;19:353-64.
350. Faraone SV, Glatt SJ. A comparison of the efficacy of medications for adult attention-deficit/hyperactivity disorder using meta-analysis of effect sizes. J Clin Psychiatry 2010;71:754-63.
351. Ipser J, Stein DJ. Systematic review of pharmacotherapy of disruptive behavior disorders in children and adolescents. Psychopharmacology 2007;191:127-40.
352. Lundahl BW, Kunz C, Brownell C et al. A meta-analysis of motivational interviewing: twenty-five years of empirical studies. Res Soc Work Pract 2010;20:137-60.
353. Comer JS, Chow C, Chan PT et al. Psychosocial treatment efficacy for disruptive behavior problems in very young children: a meta-analytic examination. J Am Acad Child Adolesc Psychiatry 2013;52:26-36.
354. Epstein RA, Fonnesbeck C, Potter S et al. Psychosocial interventions for child disruptive behaviors: a meta-analysis. Pediatrics 2015;136:947-60.
355. Battagliese G, Caccetta M, Luppino OI et al. Cognitive-behavioral therapy for externalizing disorders: a meta-analysis of treatment effec