Психиатрия Всемирная психиатрия
№03 2019
Сетевой подход к психопатологии: обещания против реальности №03 2019
Номера страниц в выпуске:280-282
Сетевой подход к психопатологии недавно вызывал энтузиазм в исследовательском сообществе. Во многом это связано с продвижением сетевых методов как обещающих поспособствовать улучшению клинической профилактики и совершенствованию стратегий вмешательств за счёт объяснения динамической причинно-следственной структуры психических расстройств1.
Сетевой подход к психопатологии недавно вызывал энтузиазм в исследовательском сообществе. Во многом это связано с продвижением сетевых методов как обещающих поспособствовать улучшению клинической профилактики и совершенствованию стратегий вмешательств за счёт объяснения динамической причинно-следственной структуры психических расстройств1. В результате увеличилось количество исследований с использованием сетевых методов, имеющих своей целью установление причинно-следственных связей между психиатрическими симптомами на основании эмпирических данных.
Например, значительное число исследований было посвящено сетевой структуре посттравматического стрессового расстройства (ПТСР), где каждая сеть обычно включала в себя оценку индексов центральности для 16-20 симптомов, а также наличия и веса 120-190 других факторов. Лишь немного руководств дают информацию о том, как обрабатывать множество предварительных результатов для каждой сети симптомов. Вследствие этого трудно избежать предвзятости подтверждения, и получается, что обоснованность сети легко рационализируется посредством интуитивных выводов2. В то же время доступно множество последующих (post-hoc) разъяснений, дающих возможности отклонять неинтуитивные выводы.
Оцениваемые значения могут отражать прямую связь между симптомами (например, A→Б или А←Б), реципрокное влияние (А←→Б), общее влияние независимой переменной (А←Х→Б), общее содержание пунктов или погрешность методов или же обыкновенную ошибку (зашумленность) в данных. Отсутствие ребер может свидетельствовать об условной независимости двух симптомов или быть результатом специфики использованного метода регуляризации. Центральные симптомы могут способствовать возникновению других симптомов в сети и представлять собой важные цели для клинических интервенций, либо же быть следствием тех других симптомов, тем самым не представляя интереса в качестве целей для вмешательств. С другой стороны, применительно к оцениваемым параметрам высокая центральность симптома может отображать реципрокные связи между симптомами, связи с независимыми переменными, общее содержание пунктов, погрешность методов или ошибку. Не существует методов, которые помогли бы распутать эти разноплановые объяснения ключевых параметров в перекрестной сети симптомов, что сильно ограничивает их полезность. Другими словами, их результаты неоднозначны.
Основная причина этой пагубной двусмысленности состоит в том, что, за небольшими исключениями, данные, которые были использованы для изучения сетевого подхода к психопатологии, не подходят для этого. Теория сетей выглядит заманчивой, так как описывает динамические причинно-следственные процессы, которые разворачиваются в человеческой психике. Тем не менее, никакие статистические процедуры не способны извлечь эту информацию из перекрестных межсубъектных данных, которые преобладают в литературе3. В самом деле, сети, оцененные на основании этих данных, не предназначены для того, чтобы точно отражать опыт отдельных людей или лежащие в его основе причинно-следственные процессы, о чем говорят и сами теоретики сетевого метода4. Поэтому на своем нынешнем этапе сети не в состоянии обеспечить те сведения, для которых они задумывались.
Ненадежность параметров еще больше усложняет интерпретацию сетей симптомов, которые изменяются в зависимости от конкретного набора симптомов в сети, инструментов, используемых для оценки симптомов, сформированности выборки на базе клиники или общества, размера выборки и используемого типа сетевого анализа5. Примечательно, что даже когда эти характеристики равнозначны, ключевые детали модели часто не воспроизводятся внутри одной выборки или между выборками5,6. Эта ненадежность предсказуема, принимая во внимание взаимосвязанную природу психопатологических симптомов, ограниченную достоверность отдельных пунктов самоотчетов или клинических отчетов, а также фокус на полностью обособленной связи между каждой парой симптомов (например, сравнение («ребро») А–Б отображает то, что симптомы А и Б имеют много общего друг с другом, но не с какими-либо другими симптомами в сети). Вместе эти общие свойства современных сетевых методов приводят к тому, что «ребра» оказываются подвержены существенной погрешности измерений, что ведет к ложным ассоциациям и высокой чувствительности к незначительным различиям в методах исследования и выборке. Таким образом, из публикаций, посвященных сети симптомов, трудно выделить поддающиеся обобщению выводы, которые углубили бы наше понимание психопатологии.
В противовес этому, сторонники сетевого подхода не так давно заявили7, что сетевые структуры хорошо воспроизводятся и поддаются обобщению, сославшись в качестве примеров на «практически идентичную» сеть симптомов большого депрессивного расстройства и генерализованного тревожного расстройства, а также на сравнение четырех сетей для ПТСР. При более детальном рассмотрении этих примеров, тем не менее, оказалось, что для почти четверти (23%) всех оцененных «ребер» не было обнаружено воспроизводимости в двух сетях для депрессии и тревоги5, а больше половины (64%) ребер были оценены непоследовательно – как наличествующие или отсутствующие, либо положительные или отрицательные – в четырех сетях для ПТСР6.
Более широкий круг публикаций по сети симптомов для ПТСР позволяет проводить сравнения между дополнительными исследованиями, которые еще больше подчеркивают существенные несоответствия8. В восьми исследованиях, которые применяли «современные» сетевые методы9 на выборках из людей, переживших травму, подавляющее большинство (88%) симптомов, как отмечается, показывали особенно высокую центральность, однако многие только в одной работе и никакие – в большинстве работ. Помимо этого, в этих исследованиях оценивались все, кроме трех (98%) из 120 возможных «ребер» для симптомов ПТСР по DSM-IV и DSM-5, и для них в разных исследованиях были получены различные данные по их наличию, силе, знаку и предполагаемой значимости в сети.
Пока еще нет методов, которые могли бы априори указать на то, вероятна или нет воспроизводимость для конкретного «ребра». Хотя может быть наивным ожидать точной воспроизводимости, наблюдаемые уровни несогласованности между сетями кажутся особенной проблемой в контексте теории, делающей акцент на интерпретации наличия, отсутствия, силы и знака каждого отдельного «ребра» и соответствующей центральности отдельных симптомов. Важно отметить, что оптимистические перспективы надежности и воспроизводимости сетей симптомов часто основываются на методах (таких как bootnet, omnibus Network Comparison Test, а также корреляции между списками «ребер»), которые смещают фокус от этих детализированных свойств в направлении глобальных сетевых структур, которые не согласуются с основами теории сетей или выводами, которые были призваны обеспечить сети симптомов6. В итоге эти популярные методы создают впечатление надежности и воспроизводимости, которые невозможно распространить на тот уровень, где осуществляются интерпретации сетей.
Наши сомнения, связанные с двусмысленным, негибким и не поддающимся обобщению характером современных результатов по сетям симптомов контрастируют с многократно встречающимися в публикациях по сетевому подходу заявлениями, обещающими получение важных клинических выводов с помощью этих методов. Требуются альтернативные методы моделирования и дизайны исследований, например, сбор экспериментальных данных с достоверным измерением симптомов на протяжении времени, для того, чтобы сделать заключения о причинно-следственных связях между симптомами и, таким образом, достичь целей сетевого подхода к психопатологии.
В конечном счете, остается неясным, какие значимые выводы относительно возникновения, протекания или лечения психопатологии можно сделать из существующих публикаций по сетевому подходу.
Данная работа была частично поддержана US National Institutes of Health (гранты L30 MH101760 R01AG053217, AA025689 и U19AG051426), Templeton Foundation и Macquarie University Research Fellowship.
Перевод: Суслова Ж. В. (Москва)
Редактура: к.м.н. Федотов И.А. (Рязань)
Forbes MK, Wright AGC, Markon KE, Krueger RF. The network approach to psychopathology: promise versus reality. World Psychiatry 2019;18(3):272-273.
DOI:10.1002/wps.20659
Например, значительное число исследований было посвящено сетевой структуре посттравматического стрессового расстройства (ПТСР), где каждая сеть обычно включала в себя оценку индексов центральности для 16-20 симптомов, а также наличия и веса 120-190 других факторов. Лишь немного руководств дают информацию о том, как обрабатывать множество предварительных результатов для каждой сети симптомов. Вследствие этого трудно избежать предвзятости подтверждения, и получается, что обоснованность сети легко рационализируется посредством интуитивных выводов2. В то же время доступно множество последующих (post-hoc) разъяснений, дающих возможности отклонять неинтуитивные выводы.
Оцениваемые значения могут отражать прямую связь между симптомами (например, A→Б или А←Б), реципрокное влияние (А←→Б), общее влияние независимой переменной (А←Х→Б), общее содержание пунктов или погрешность методов или же обыкновенную ошибку (зашумленность) в данных. Отсутствие ребер может свидетельствовать об условной независимости двух симптомов или быть результатом специфики использованного метода регуляризации. Центральные симптомы могут способствовать возникновению других симптомов в сети и представлять собой важные цели для клинических интервенций, либо же быть следствием тех других симптомов, тем самым не представляя интереса в качестве целей для вмешательств. С другой стороны, применительно к оцениваемым параметрам высокая центральность симптома может отображать реципрокные связи между симптомами, связи с независимыми переменными, общее содержание пунктов, погрешность методов или ошибку. Не существует методов, которые помогли бы распутать эти разноплановые объяснения ключевых параметров в перекрестной сети симптомов, что сильно ограничивает их полезность. Другими словами, их результаты неоднозначны.
Основная причина этой пагубной двусмысленности состоит в том, что, за небольшими исключениями, данные, которые были использованы для изучения сетевого подхода к психопатологии, не подходят для этого. Теория сетей выглядит заманчивой, так как описывает динамические причинно-следственные процессы, которые разворачиваются в человеческой психике. Тем не менее, никакие статистические процедуры не способны извлечь эту информацию из перекрестных межсубъектных данных, которые преобладают в литературе3. В самом деле, сети, оцененные на основании этих данных, не предназначены для того, чтобы точно отражать опыт отдельных людей или лежащие в его основе причинно-следственные процессы, о чем говорят и сами теоретики сетевого метода4. Поэтому на своем нынешнем этапе сети не в состоянии обеспечить те сведения, для которых они задумывались.
Ненадежность параметров еще больше усложняет интерпретацию сетей симптомов, которые изменяются в зависимости от конкретного набора симптомов в сети, инструментов, используемых для оценки симптомов, сформированности выборки на базе клиники или общества, размера выборки и используемого типа сетевого анализа5. Примечательно, что даже когда эти характеристики равнозначны, ключевые детали модели часто не воспроизводятся внутри одной выборки или между выборками5,6. Эта ненадежность предсказуема, принимая во внимание взаимосвязанную природу психопатологических симптомов, ограниченную достоверность отдельных пунктов самоотчетов или клинических отчетов, а также фокус на полностью обособленной связи между каждой парой симптомов (например, сравнение («ребро») А–Б отображает то, что симптомы А и Б имеют много общего друг с другом, но не с какими-либо другими симптомами в сети). Вместе эти общие свойства современных сетевых методов приводят к тому, что «ребра» оказываются подвержены существенной погрешности измерений, что ведет к ложным ассоциациям и высокой чувствительности к незначительным различиям в методах исследования и выборке. Таким образом, из публикаций, посвященных сети симптомов, трудно выделить поддающиеся обобщению выводы, которые углубили бы наше понимание психопатологии.
В противовес этому, сторонники сетевого подхода не так давно заявили7, что сетевые структуры хорошо воспроизводятся и поддаются обобщению, сославшись в качестве примеров на «практически идентичную» сеть симптомов большого депрессивного расстройства и генерализованного тревожного расстройства, а также на сравнение четырех сетей для ПТСР. При более детальном рассмотрении этих примеров, тем не менее, оказалось, что для почти четверти (23%) всех оцененных «ребер» не было обнаружено воспроизводимости в двух сетях для депрессии и тревоги5, а больше половины (64%) ребер были оценены непоследовательно – как наличествующие или отсутствующие, либо положительные или отрицательные – в четырех сетях для ПТСР6.
Более широкий круг публикаций по сети симптомов для ПТСР позволяет проводить сравнения между дополнительными исследованиями, которые еще больше подчеркивают существенные несоответствия8. В восьми исследованиях, которые применяли «современные» сетевые методы9 на выборках из людей, переживших травму, подавляющее большинство (88%) симптомов, как отмечается, показывали особенно высокую центральность, однако многие только в одной работе и никакие – в большинстве работ. Помимо этого, в этих исследованиях оценивались все, кроме трех (98%) из 120 возможных «ребер» для симптомов ПТСР по DSM-IV и DSM-5, и для них в разных исследованиях были получены различные данные по их наличию, силе, знаку и предполагаемой значимости в сети.
Пока еще нет методов, которые могли бы априори указать на то, вероятна или нет воспроизводимость для конкретного «ребра». Хотя может быть наивным ожидать точной воспроизводимости, наблюдаемые уровни несогласованности между сетями кажутся особенной проблемой в контексте теории, делающей акцент на интерпретации наличия, отсутствия, силы и знака каждого отдельного «ребра» и соответствующей центральности отдельных симптомов. Важно отметить, что оптимистические перспективы надежности и воспроизводимости сетей симптомов часто основываются на методах (таких как bootnet, omnibus Network Comparison Test, а также корреляции между списками «ребер»), которые смещают фокус от этих детализированных свойств в направлении глобальных сетевых структур, которые не согласуются с основами теории сетей или выводами, которые были призваны обеспечить сети симптомов6. В итоге эти популярные методы создают впечатление надежности и воспроизводимости, которые невозможно распространить на тот уровень, где осуществляются интерпретации сетей.
Наши сомнения, связанные с двусмысленным, негибким и не поддающимся обобщению характером современных результатов по сетям симптомов контрастируют с многократно встречающимися в публикациях по сетевому подходу заявлениями, обещающими получение важных клинических выводов с помощью этих методов. Требуются альтернативные методы моделирования и дизайны исследований, например, сбор экспериментальных данных с достоверным измерением симптомов на протяжении времени, для того, чтобы сделать заключения о причинно-следственных связях между симптомами и, таким образом, достичь целей сетевого подхода к психопатологии.
В конечном счете, остается неясным, какие значимые выводы относительно возникновения, протекания или лечения психопатологии можно сделать из существующих публикаций по сетевому подходу.
Данная работа была частично поддержана US National Institutes of Health (гранты L30 MH101760 R01AG053217, AA025689 и U19AG051426), Templeton Foundation и Macquarie University Research Fellowship.
Перевод: Суслова Ж. В. (Москва)
Редактура: к.м.н. Федотов И.А. (Рязань)
Forbes MK, Wright AGC, Markon KE, Krueger RF. The network approach to psychopathology: promise versus reality. World Psychiatry 2019;18(3):272-273.
DOI:10.1002/wps.20659
Список исп. литературыСкрыть список1. Borsboom D. World Psychiatry 2017;16:5-13.
2. Diaconis P. In: Hoaglin D, Mosteller F, Tukey J (eds). Exploring data tables, trends, and shapes. New York:Wiley, 1985.
3. Molenaar PCM. Measurement 2004;2:201-8.
4. Borsboom D, Cramer AO. Annu Rev Clin Psychol 2013;9:91-121.
5. Forbes MK, Wright AGC, Markon KE et al. J Abnorm Psychol 2017;126:969-8.
6. Forbes MK, Wright AGC, Markon KE et al. Multivariate Behav Res (in press).
7. Borsboom D, Robinaugh DJ, The Psychosystems Group et al. World Psychiatry 2018;17:143-4.
8. Forbes MK, Wright AGC, Markon KE et al. J Abnorm Psychol 2017;126:1011-6.
9. Borsboom D, Fried EI, Epskamp S et al. J Abnorm Psychol 2017;126:989-99.