Меню
  • Подкасты
  • Игры
  • Мероприятия
  • Fertility today
  • Образовательные программы
    •                                                                                                      
    

    Психиатрия Всемирная психиатрия
    №02 2021

    Интернализирующая психопатология и общая смертность: сравнение трансдиагностической модели прогнозирования риска и стратегии, основанной на диагнозе №02 2021

    Автор:Hyunsik Kim1 , Nicholas A. Turiano2 , Miriam K. Forbes3 , Roman Kotov4 , Robert F. Krueger5 , Nicholas R. Eaton6 ; HiTOP Utility Workgroup*
    1Department of Psychology, Sogang University, Seoul, South Korea; 2Department of Psychology, West Virginia University, Morgantown, WV, USA; 3Department of Psychology, Macquarie University, Sydney, NSW, Australia; 4Department of Psychiatry, Stony Brook University, Stony Brook, New York, NY, USA; 5Department of Psychology, University of Minnesota, Minneapolis, MI, USA; 6Department of Psychology, Stony Brook University, Stony Brook, NY, USA; *Members of the HiTOP Utility Workgroup are listed in the Appendix
    Номера страниц в выпуске:276-282
    Резюме
    Предыдущие исследования подтвердили, что при помощи трансдиагностического интернализирующего фактора можно прогнозировать важные исходы (например, будущие психиатрические диагнозы). Тем не менее пока все еще не удалось выяснить, можно ли, используя интернализирующий фактор, прогнозировать риск смертности. Кроме того, в предыдущих исследованиях, рассматривающих риск летального исхода, подчеркивались его связи с конкретными интернализирующими расстройствами – однако ни в одном из них не оценивалось, насколько отличается прогнозирование искомого риска в зависимости от выбранной модели: при помощи трансдиагностического интернализирующего фактора или специфической для конкретного расстройства дисперсии. Главное, что мы хотели выяснить в своем исследовании: а) можно ли при помощи трансдиагностического интернализирующего фактора спрогнозировать риск смертности, б) получится ли по наличию конкретных интернализирующих психопатологий однозначно предсказать риск смертности помимо трансдиагностического интернализирующего фактора и с) можно ли выделить значительное взаимодействие интернализации с субъективными ощущениями по поводу здоровья при прогнозировании риска смертности. Мы собрали крупную национальную выборку, состоящую из американских взрослых среднего возраста (Midlife in the United States, MIDUS), и провели лонгитюдное исследование, в ходе которого изучали динамику состояния людей среднего возраста в разные периоды между 1995 и 2015 годами. Анализировали данные от 6 329 участников, прошедших телефонное интервью и ответивших на вопросы опросника для самостоятельного заполнения в волну MIDUS I (1995–1996) — далее за испытуемыми наблюдали до 31 октября 2015 (если респонденты не выбывали из-за смерти). Для выявления связи между интернализацией и риском смертности мы использовали полупараметрическую модель пропорциональных рисков Кокса, где продолжительность жизни регрессировалась на скрытый интернализирующий фактор. Согласно общим результатам, трансдиагностический интернализирующий фактор позволяет составить значимый прогноз смертности в течение 20-летнего периода (отношение рисков, HR=1,12, 95% CI: 1,05–1,16, p<0,01), а интернализация с большей эффективностью прогнозирует искомый риск, чем специфичная для конкретного расстройства дисперсия (например, депрессия-специфичная дисперсия). Более того, трансдиагностическая интернализация оказалась существенно связана с субъективным уровнем здоровья, из-за чего наблюдалась специфическая связь между интернализирующей психопатологией и ранней смертью индивидов, которые субъективно воспринимали свое состояние здоровья как отличное (HR=1,50, 95% CI: 1,17–1,84, p<0,05). Это подчеркивает, насколько полезным в клинической практике может оказаться трансдиагностический интернализирующий фактор в прогнозировании важного будущего исхода, и говорит в пользу того, что интернализирующая психопатология может стать значимым предметом изучения в области общественного здравоохранения.


    Ключевые слова:  интернализирующий фактор, трансдиагностическая модель прогнозирования, модель прогнозирования на основе диагноза, большое депрессивное расстройство, генерализованное тревожное расстройство, паническое расстройство, невротизм.
    Согласно многочисленным исследованиям, люди с депрессивными или тревожными симптомами подвержены более высокому риску различных ухудшений физического здоровья, чем лица без подобных симптомов. Например, депрессивные симптомы ассоциированы с большим снижением физической работоспособности на поздних стадиях жизни 1 , повышенной вероятностью появления разных сердечно-сосудистых заболеваний 2,3  и избыточным риском развития некоторых форм злокачественных новообразований 4 . Более того, в детстве симптомы сепарационной тревоги позволяют предсказать более слабое физическое состояние в дальнейшие стадии развития 5 ; симптомы генерализованного тревожного расстройства (ГТР) ассоциированы с риском возникновения ишемической болезни сердца 6 ; а симптомы ГТР и ПТСР указывают на возможность укорочения длины теломер лейкоцитов (биомаркера возрастных изменений) в долгосрочной перспективе 7 .
    Не удивительно, что многие исследования свидетельствуют о связи депрессивного и тревожного расстройств с повышенным риском смертности 8-10 . Например, в одном исследовании ученые при помощи анализа выживаемости оценивали показатели смертности в крупной датской популяционной когорте (N=5 103 699) 11 . В результате они выяснили, что у людей с униполярной депрессией повышена вероятность ранней смерти 11 . Также в нескольких исследованиях было установлено, что люди с тревожными симптомами подвержены более высокому риску преждевременной смерти 12,13 . Вдобавок, в ходе некоторых испытаний удалось выяснить, что лица с высоким уровнем невротизма, личностной черты, тесно связанной с тревожными и аффективными расстройствами 14 , также имеют повышенный риск смертности 15,16 .
    Несмотря на информативность предыдущих исследований, в каждом из них можно выделить существенное ограничение. Все они в основном были сосредоточены на связи конкретного диагностического конструкта с риском смертности, тогда как сейчас появляется все больше доказательств в поддержку дименсионального подхода к концептуализации психопатологии 17-21 . Этот подход предполагает, что каждое психическое расстройство может быть представлено как манифестация относительно малого числа базовых трансдиагностических дименсий, которыми можно объяснить совместное возникновение различных расстройств (то есть коморбидность). Например, большое депрессивное расстройство (БДР) и ГТР настолько часто встречаются в паре, что это сложно списать на случайность 22 . Возможно, они тесно связаны трансдиагностическим интернализирующим фактором. Действительно, многочисленные исследования подтвердили, что общие черты различных аффективных и тревожных расстройств обусловлены интернализирующим фактором 22-25 .
    Эта структура позволяет исследовать связь риска смертности и трансдиагностического интернализирующего фактора в сравнении с конкретными формами интернализирующей патологии (например, диагностическими категориями) 26 . В нескольких предыдущих исследованиях предположили, что существует связь между упомянутым риском и общей дисперсией различных интернализирующих расстройств 15,27,28 . Например, Mirza и соавт. 27  сообщили, что взаимосвязь между тревожными симптомами и риском смертности после учета сопутствующих депрессивных симптомов перестала быть значимой. Эти результаты, судя по всему, указывают на общую дисперсию тревожности и депрессии, что приводит к повышению смертности, а также на то, что специфичная для тревожного расстройства дисперсия не позволяет существенно прогнозировать риск смертности с момента учета коморбидной депрессии.
    Использование трансдиагностического фактора в качестве предиктора имеет ряд преимуществ. Ранее проведенные исследования продемонстрировали заметную структурную устойчивость интернализации в различных выборках 29 , высокий уровень долгосрочной стабильности интернализации с течением времени 30  и существенную прогностическую валидность для важных будущих исходов (например, последующих психиатрических диагнозов) 30-32 . С учетом этих данных, трансдиагностическая интернализация может стать надежным и уверенным предиктором риска смертности.
    Также есть вероятность, что предполагаемая взаимосвязь между трансдиагностической интернализацией и риском смертности опосредована другими факторами. В роли посредника может выступить субъективное восприятие состояния своего здоровья. Есть несколько исследований, согласно которым связь между депрессией с невротизмом и риском смертности варьировала в зависимости от характеристики, которую испытуемый лично давал своему здоровью 11,15 .
    Если собрать воедино все упомянутые исследования, среди основных ограничений, встречающихся в имеющейся литературе, можно выделить следующее: а) ни в одном исследовании не проверяли, возможно ли при помощи трансдиагностических интернализирующих дименсий значимо предсказать риск смертности и б) прошлые исследования были сосредоточены на связи упомянутого риска с отдельными диагностическими конструктами, что не позволяло понять, какой характер носит связь этих конструктов с ранней смертностью: общий или специфичный и уникальный 8,9,11,28,33 . Это подчеркивает необходимость сравнить прогнозирование рисков смертности при помощи общей дисперсии различных интернализирующих расстройств (то есть трансдиагностической интернализации) вместо специфичной (уникальной) дисперсии каждого отдельного расстройства, чтобы определить наиболее надежный предиктор.
    Основные цели нашего исследования: а) проверить, можно ли при помощи трансдиагностического интернализирующего фактора предсказать риск смертности в лонгитюдной вероятностной выборке взрослых американцев, б) сравнить, что лучше использовать для прогнозирования упомянутого риска – трансдиагностический интернализирущий фактор или расстройство-специфичную дисперсию и с) выяснить, может ли самоотчет о состоянии физического здоровья опосредовать связь между интернализацией и ранней смертностью.

    МЕТОДЫ

    Испытуемые

    Исследование проводилось на основе крупной национальной выборки взрослых американцев среднего возраста, проживающих в США (MIDUS) 34 . Данный проект представляет собой лонгитюдное исследование, в ходе которого в разные периоды изучали развитие индивидов среднего возраста. Изначально в своем исследовании мы использовали информацию, собранную у 7108 участников во время первого опроса в ходе MIDUS 1 (1995–1996). Чтобы попасть в финальную выборку, участникам во время MIDUS 1 необходимо было пройти телефонное интервью и самостоятельно заполнить опросник, в результате чего была собрана финальная выборка, состоящая из 6329 человек (средний возраст: 46,77±12,92, 52,64% женщин; 88,04% белых, 4,90% афроамериканцев).
    Участники находились под наблюдением до 31 октября 2015 года (если не выбывали из-за смерти). Общее число умерших за период исследования (с 1995 по 2015 гг.) составило 1234 человека. Среднее время выживаемости всех участников – 19,23±4,16. Среднее время выживаемости умерших испытуемых составило 11,50±5,28.

    Критерии

    Чтобы смоделировать трансдиагностический интернализирующий фактор, мы включили в исследование непрерывные шкалы симптомов БДР, ГТР, панического расстройства и невротизма. Симптомы БДР, ГТР и панического расстройства за годичный период измеряли при помощи краткой формы Структурированного международного диагностического опросника (CIDI-SF) 10-й версии – в пользу его диагностической надежности и валидности говорят многочисленные исследования 35-37 . Невротизм оценивали по соответствующим субшкалам Шкал исследования развития личности в среднем возрасте, внутренняя согласованность которой находится на хорошем уровне (альфа Кронбаха =0,74) 38 .
    Мы выбрали шесть ковариат на основе двух критериев: а) уже известно, что выбранная ковариата, скорее всего, влияет на риск смертности и б) для данной ковариаты характерна достаточно высокая частота ответа (более 6000 ответов). В итоге нашими ковариатами стали: возраст (стандартизированная переменная), возраст в квадрате, пол (бинарная переменная), уровень образования (находилась в диапазоне от 1 до 12, где значения возрастали по мере повышения уровня образования), пережитые тяжелые состояния здоровья (непрерывная переменная, находящаяся в диапазоне от 0 до 3, где значение тем выше, чем тяжелее было физическое состояние), а также наследственный риск развития болезней сердца (бинарная переменная).

    Анализ

    Связь трансдиагностического интернализирующего фактора и риска смертности мы изучали при помощи полупараметрической модели пропорциональных рисков Кокса.





    В рамках этой модели делается меньше допущений о распределении времени выживаемости, чем в параметрических моделях (например, модели Вейбулла, экспоненциальной модели), позволяя оценивать коэффициент регрессии и уровень риска (HRs), даже если исходный уровень опасности не определен – благодаря своей практичности она становится разумным выбором.
    Чтобы смоделировать трансдиагностический интернализирующий фактор, мы воспользовались подтверждающим факторным анализом (CFA), включив в него четыре индикатора (БДР, ГТР, паническое расстройство и невротизм) из MIDUS 1. Эта интернализирующая модель (оцененная по тем же самым данным и индикаторным переменным) ранее была признана инвариантной для разных возрастных когорт, а также стабильной во времени 39 . После моделирования интернализации, мы сохранили значения фактора, чтобы включить их в главную регрессионную модель Кокса.
    При использовании подхода с оценкой фактора может возникнуть проблема неопределенности фактора. Чтобы смягчить это опасение, мы дополнительно проверили коэффициент детерминации фактора, который высчитали по корреляции между оценочным и истинным значениями фактора (находящимся в диапазоне от 0 до 1; чем выше величина, тем лучше представлены истинные значения факторов).
    Мы провели несколько анализов выживаемости по методу максимального правдоподобия с надежными стандартными ошибками (MLR), при этом латентная интернализирующая переменная была стандартизирована с дисперсией, равной 1, и средним значением, равным 0. Для всех анализов использовалась платформа Mplus, версия 8.0.
    Чтобы сравнить прогностическую валидность интернализирующей и расстройство-специфичной дисперсий, мы параметризовали явный фактор остаточной дисперсии для каждого из трех интернализирующих расстройств и невротизма (то есть уникальная дисперсия, остающаяся в каждом индикаторе после общей дисперсии, учитывается латентной интернализирующей переменной). Затем мы сохранили значения факторов трансдиагностической интернализации и четырех остаточных факторов конструкта и одновременно регрессировали время выживаемости по интернализации и значениям остаточных факторов.

    РЕЗУЛЬТАТЫ

    Основное допущение регрессии Кокса гласит, что мультипликативное влияние на функцию риска не меняется во времени (допущение пропорциональных рисков) 40,41 . Мы проверили это допущение, оценив взаимодействие ковариат по времени, которое показало себя как надежный способ выявления непропорциональности 42 . В рамках этого способа нужно было создать эффект взаимодействия интернализации × функции выживаемости и включить его в модель Кокса с интернализацией, а потом оценить значимость эффекта взаимодействия – в результате он оказался незначительным (HR=1,01, 95% CI: 0,99–1,01), что указывает на выполнение допущения пропорциональных рисков.
    Сначала при помощи иерархической регрессии мы изучили связь каждого из четырех индикаторов, которые оценивали во время MIDUS 1 (БДР, ГТР, паническое расстройство и невротизм), с риском смертности. Мы проверили набор из четырех двухступенчатых иерархических регрессионных моделей, где все ковариаты вводили на 1-й стадии, а каждый из индикаторов поочередно внедряли на 2-й стадии. В результате мы выяснили, что в рамках этой структуры БДР, ГТР и невротизм позволяли в значительной степени предсказать риск смертности, чего нельзя было сказать о паническом расстройстве (Таблица 1).
    Затем мы исследовали, можно ли при помощи трансдиагностического интернализирующего фактора предсказать риск смертности. Оказалось, наша CFA-модель интернализации отлично согласовывалась с данными: квадратичная усредненная ошибка аппроксимации (RMSEA) = 0,008; сравнительный коэффициент согласия (CFI) = 0,999; коэффициент Тукера – Левиса (TLI) = 0,998. Коэффициент детерминации фактора в нашей CFA-модели составил 0,78, что соответствует рекомендуемому порогу в 0,80, свидетельствующему об «адекватности модели для большинства научных целей» 43 . Регрессионный анализ Кокса показал, что интернализация позволяла значительно и положительно предсказать риск смертности (HR=1,12, 95% CI: 1,05–1,16, p <0,01) с учетом возраста, квадрата возраста, пола, уровня образования, наличия тяжелых заболеваний в анамнезе и наследственного риска развития болезней сердца (см. Таблицу 2).



    Чтобы сравнить прогнозы риска смертности, сделанные на основе общей дисперсии интернализирующих расстройств (то есть трансдиагностической интернализации) и расстройство-специфичной дисперсии, мы регрессировали смертность на интернализацию и остаточную дисперсию БДР, ГТР, панического расстройства и невротизма одновременно в рамках модели Кокса (Рисунок 1). В итоге мы выяснили, что интернализация позволяла значительно предсказать риск смертности в пределах всех анализов (величина HR варьировала от 1,11 до 1,14), тогда как остаточные дисперсии БДР (HR=1,02, 95% CI: 0,98–1,06), ГТР (HR=1,01, 95% CI: 0,94–1,09), панического расстройства (HR=0,94, 95% CI: 0,88–1,00) и невротизма (HR=1,02, 95% CI: 0,92–1,12) не давали такую возможность (Таблица 3).
    Затем мы изучили, как после корректировки на интернализацию ослаблялась исходная связь БДР, ГТР и невротизма с риском смертности (прогноз по паническому расстройству нельзя назвать значимым). В отличие от иерархического регрессионного анализа, сравнительный анализ прогностической валидности показал, что степени, в которых БДР, ГТР и невротизм позволяли предсказать риск смертности, после учета общей дисперсии, зафиксированной при интернализации, снизились на 67,2%, 86,9% и 87,1%.
    Чтобы проверить, могут ли субъективные выводы испытуемых о своем здоровье опосредовать связь между интернализацией и риском смертности, мы создали эффект взаимодействия и включили его в нашу регрессионную модель Кокса, следуя методу Gale и соавт. 15  Затем мы сравнили модели с эффектом взаимодействия и без него. В результате байесовский информационный критерий (BIC) в модели с эффектом взаимодействия оказался ниже (BIC=10 622,6), чем в модели без него (BIC=10 635,3). Разность BIC в 10 между двумя моделями указывает на значения апостериорных шансов 150:1 в пользу модели с лучшим (более низким) BIC.
    Приняв во внимание статистическую значимость эффекта взаимодействия, мы дополнительно проанализировали связь интернализации с риском смертности, стратифицированным по субъективному уровню физического здоровья (использовалась пятибалльная шкала с диапазоном от плохого до отличного здоровья, где 5 соответствует отличной оценке). В результате выяснили, что интернализация позволяла значительно предсказать риск смертности в основном у людей, которые расценивали свое здоровье как отличное (HR=1,50, 95% CI: 1,17–1,84, p <0,05), но не у тех, которые воспринимали свой уровень здоровья как более низкий (Таблица 4).

    ОБСУЖДЕНИЕ

    Интернализация и риск смертности

    Основная цель нашего исследования – понять, как связаны между собой трансдиагностический интернализирующий фактор и риск смертности. Мы обнаружили, что более высокие уровни интернализирующей патологии ассоциировались со значительным повышением риска смертности даже с учетом ковариат, которые могли повлиять на упомянутый риск (например, пол, возраст, уровень образования, наследственный риск развития болезней сердца, тяжелые соматические заболевания в анамнезе). Риск смертности повышался на 12,3% на каждую единицу приращения в
    1 стандартное отклонение в уровне интернализирующего фактора. Эти результаты соотносятся с уже известными данными о тесной связи между отдельными интернализирующими расстройствами и высокими уровнями смертности 8-11,28,33,44 , однако наше исследование впервые продемонстрировало, что трансдиагностический интернализирующий фактор позволяет лучше предсказать риск смертности, чем уникальные дисперсии БДР, ГТР, панического расстройства или невротизма.



    Повышенным показателям смертности у людей с более высокими уровнями интернализации есть несколько объяснений. Одно из них – формирование дезадаптивных копинг-стратегий. Так как люди с сильно выраженной интернализацией часто испытывают негативный аффект, свои попытки справиться с негативными эмоциями они могут строить на основе нездоровых методов, например алкоголизации или употреблении наркотиков. Была выдвинута модель интернализирующего пути 45 , согласно которой ранние и стойкие интернализирующие симптомы заставляют людей справляться со своим состоянием посредством употребления ПАВ. Проблемы с алкоголем и наркотиками часто возникают после травматического воздействия 46 , которое также оказывает аддитивное негативное влияние на психическое и физическое здоровье.
    Кроме того, есть вероятность, что интернализация прогнозирует риск смертности по отсутствию физической активности. Люди с интернализирующими психопатологиями, как правило, ведут малоподвижный образ жизни 47,48 , что может плохо сказаться на физическом здоровье и повысить таким образом риск смертности. Действительно, несколько предыдущих исследований показали, что отсутствие физической активности – один из главных факторов риска развития сердечно-сосудистых заболеваний 49–51 , а регулярные физические упражнения могут значительно снизить риск преждевременной смерти 52,53 .
    Вдобавок люди с высокими уровнями интернализации чаще сталкиваются с жизненными неприятностями, например безработицей 54 , семейными разногласиями 55,56 , неудовлетворительным социальным функционированием 57,58  и низким качеством жизни 57,59  – все это может опосредовать взаимосвязь интернализации и высоким риском смертности.

    Улучшенная прогностическая валидность трансдиагностического интернализирующего фактора

    Вопреки основополагающему допущению традиционных диагностических систем о том, что каждое психическое расстройство представляет собой обособленную сущность, многие интернализирующие расстройства настолько часто встречаются вместе, что это сложно списать на случайность. Значимую взаимосвязь между конкретным интернализирующим расстройством и высоким риском смертности можно объяснить уникальной дисперсией расстройства или общей для этого и других расстройств дисперсией (то есть трансдиагностическим интернализирующим фактором). Насколько нам известно, наше исследование – это первая попытка понять, какой из этих двух источников позволяет лучше предсказать риск смертности. По нашим данным, если общие элементы отдельных диагностических конструктов входят в интернализирующий фактор, уникальная дисперсия, специфичная для каждого конструкта, больше не позволяет на значимом уровне предсказывать риск смертности. Следовательно, значимые связи между конкретными интернализирующими патологиями и риском смертности, заявленные в прошлых исследованиях, по большому счету обусловлены основополагающим интернализирующим фактором.
    Следует отметить, что интернализация отвечает за 34,93% дисперсии при БДР (то есть 67,07% дисперсии оказалось БДР-специфичными), 24,21% при ГТР (то есть 75,79% дисперсии было ГТР-специфичным), 25,81% при паническом расстройстве (то есть 74,19% дисперсии приходилось только на паническое расстройство) и 23,91% при невротизме (т.е. 76,09% дисперсии оказалась невротизм-специфичным). Тем не менее ни одна вышеупомянутая расстройство-специфичная дисперсия не позволяла прогнозировать риск смертности на значимом уровне.
    Стоит продолжить рассуждения о том, почему риск смертности в основном прогнозировался по общим элементам интернализирующих патологий, а не по остаточным дисперсиям каждого интернализирующего конструкта в отдельности. Прошлые исследования, в которых изучали стабильность различных диагностических конструктов, сообщали о нестабильности аффективного и тревожного расстройств в долгосрочной перспективе 60-62 . При условии, что эти патологии носят временный характер, симптомы одного конкретного интернализирующего расстройства не могут быть предикторами долгосрочных исходов. А трансдиагностическая интернализирующая дименсия, напротив, обладает высокой стабильностью и структурным постоянством во времени 29,30 , что делает ее более надежным прогностическим предиктором долгосрочных исходов – например, летальных.
    Весьма примечательно, что связь между остаточной дисперсией невротизма и риском смертности оказалась незначительной, после того как в качестве общей дисперсии был определен интернализирующий фактор. В то время как в предыдущих исследованиях сообщали о значительной связи между невротизмом и риском смертности 15,16,28 , согласно нашим результатам, эти значимые эффекты в основном объясняются общей дисперсией, свойственной как невротизму, так и другим интернализирующим патологиям, а сам по себе он не может выступать уверенным предиктором риска смертности 63 .

    Значимое взаимодействие между интернализацией и субъективным состоянием здоровья

    Важно отметить, что значимая связь между интернализацией и риском смертности была опосредована субъективными ощущениями по поводу своего состояния здоровья. Следовательно, интернализация позволяла предсказать риск смертности у людей, которые сообщали об отличном уровне здоровья, однако не у тех, кто не так положительно оценивал свое физическое состояние. У лиц с отличной субъективной оценкой здоровья риск преждевременной смерти повышен на 50,2% на каждую единицу приращения в 1 стандартное отклонение в уровне интернализирующего фактора после поправки на остальные ковариаты.
    Значимость взаимодействия интернализации и субъективного уровня здоровья указывает на то, что интернализирующая психопатология не обязательно создает дополнительный риск ранней смерти среди лиц со слабым здоровьем. Однако если в текущий момент человек физически здоров, интернализирующая психопатология с большей вероятностью повлияет на риск смертности. Это соотносится с прошлыми данными, согласно которым связь между отдельными интернализирующими патологиями и риском смертности опосредовалась субъективными ощущениями человека по поводу своего здоровья 11,15 . Судя по всему, субъективное восприятие состояния здоровья можно назвать надежным предиктором смертности, в нашем исследовании тесно связанным с интернализацией.

    Ограничения

    Не обошлось в нашем исследовании и без ограничений. Во-первых, мы работали только с четырьмя интернализирующими индикаторами (БДР, ГТР, паническое расстройство и невротизм), так как в MIDUS 1 числились только они. В будущих исследованиях следует воспроизвести наши результаты и с другими интернализирующими расстройствами. Во-вторых, в исследовании не удалось проверить связь трансдиагностического экстернализирующего фактора, так как из-за отсутствия подходящих индикаторов в MIDUS не представлялось возможным смоделировать экстернализирующий фактор. В-третьих, хоть в своей итоговой регрессионной модели Кокса мы учитывали много ковариат, из-за слишком большой величины пропущенных значений не получилось проконтролировать некоторые другие ковариаты, также влияющие на риск смертности (например, индекс массы тела, табакокурение). В-четвертых, с учетом того, что в MIDUS отсутствовала информация о причинах смерти, мы не смогли определить степень, с которой интернализация позволяет прогнозировать риск смертности в зависимости от различных причин, которые к ней привели. Наконец, в нашем исследовании в качестве одной из ковариат мы использовали бинарную переменную пола – в дальнейшем следует проверить, как связь интернализации и риска смертности отличается у небинарных персон.

    ВЫВОДЫ

    В этом исследовании мы впервые задались целью определить роль трансдиагностического интернализирующего фактора в прогнозировании риска ранней смертности. Полученные данные показали, что уровень интернализации позволяет в значительной степени предсказать риск смертности в течение 20-летнего периода, а интернализация превосходит расстройство-специфичную дисперсию в прогнозировании упомянутого риска. Более того, значимое взаимодействие интернализации и физического здоровья указывает на то, что исходная дименсия с большей вероятностью влияет на раннюю смертность физически здоровых в текущий момент людей.
    Эти результаты подчеркивают клиническую значимость применения трансдиагностического интернализирующего фактора для прогнозирования важных будущих исходов, и поддерживают мнение, согласно которому интернализирующую психопатологию будет полезно включить в исследования по интервенциям и профилактике, а также изучать ее в практике общественного здравоохранения.

    ПРИЛОЖЕНИЕ

    The members of the Hierarchical Taxonomy of Psychopathology (HiTOP) Utility Workgroup include: Christopher C. Conway (Fordham University), Anna R. Docherty (University of Utah), Michael Dretsch (Walter Reed Army Institute of Research), Kelsie T. Forbush (University of Kansas), Vina M. Goghari (University of Toronto), Kristian E. Markon (University of Iowa), Stephanie N. Mullins-Sweatt (Oklahoma State University), Brady Nelson (Stony Brook University), Thomas M. Olino (Temple University), and Tim Slade (University of Sydney).

    Перевод: Василенко Е. Е. (Челябинск)
    Редактура: к.м.н. Рукавишников Г.В. (Санкт-Петербург)

    Kim H, Turiano N, Forbes M, Kotov R, Krueger R, Eaton N. Internalizing psychopathology and all-cause mortality: a comparison of transdiagnostic vs. diagnosis-based risk prediction. World Psychiatry.  2021;20(2):276-282.

    DOI:10.1002/wps.20859
    Список исп. литературыСкрыть список
    1. Penninx BW, Guralnik JM, Ferrucci L et al. Depressive symptoms and physical decline in community-dwelling older persons. JAMA 1998;279:1720-6.
    2. Frasure-Smith N, Lespйrance F, Talajic M. Depression and 18-month prognosis after myocardial infarction. Circulation 1995;91:999-1005.
    3. Ford DE, Mead LA, Chang PP et al. Depression is a risk factor for coronary artery disease in men: the precursors study. Arch Intern Med 1998;158:1422-6.
    4. Gross AL, Gallo JJ, Eaton WW. Depression and cancer risk: 24 years of followup of the Baltimore Epidemiologic Catchment Area sample. Cancer Causes Control 2010;21:191-9.
    5. Battaglia M, Garon-Carrier G, Côté SM et al. Early childhood trajectories of separation anxiety: bearing on mental health, academic achievement, and physical health from mid-childhood to preadolescence. Depress Anxiety. 2017;34:918-27.
    6. Tully PJ, Cosh SM, Baune BT. A review of the affects of worry and generalized anxiety disorder upon cardiovascular health and coronary heart disease. Psychol Health Med 2013;18:627-44.
    7. Shalev I, Moffitt TE, Braithwaite AW et al. Internalizing disorders and leukocyte telomere erosion: a prospective study of depression, generalized anxiety disorder and post-traumatic stress disorder. Mol Psychiatry 2014;19:1163-70.
    8. Doyle F, Conroy R, McGee H. Differential predictive value of depressive versus anxiety symptoms in the prediction of 8-year mortality after acute coronary syndrome. Psychosom Med 2012;74:711-6.
    9. Miloyan B, Bulley A, Bandeen-Roche K et al. Anxiety disorders and all-cause mortality: systematic review and meta-analysis. Soc Psychiatry Psychiatr Epidemiol 2016;51:1467-75.
    10. Van Dijk MR, Utens EM, Dulfer K et al. Depression and anxiety symptoms as predictors of mortality in PCI patients at 10 years of follow-up. Eur J Prev Cardiol 2016;23:552-8.
    11. Laursen TM, Musliner KL, Benros ME et al. Mortality and life expectancy in persons with severe unipolar depression. J Affect Disord 2016;193:203-7.
    12. Carriere I, Ryan J, Norton J et al. Anxiety and mortality risk in communitydwelling elderly people. Br J Psychiatry 2013;203:303-9.
    13. Denollet J, Maas K, Knottnerus A et al. Anxiety predicted premature all-cause and cardiovascular death in a 10-year follow-up of middle-aged women. J Clin Epidemiol 2009;62:452-6. 282 World Psychiatry 20:2 – June 2021
    14. Clark LA, Watson D, Mineka S. Temperament, personality, and the mood and anxiety disorders. J Abnorm Psychol 1994;103:103-16.
    15. Gale CR, Čukić I, Batty GD et al. When is higher neuroticism protective against death? Findings from UK Biobank. Psychol Sci 2017;28:1345-57.
    16. Mroczek DK, Spiro III A, Turiano NA. Do health behaviors explain the effect of neuroticism on mortality? Longitudinal findings from the VA Normative Aging Study. J Res Personal 2009;43:653-9.
    17. Achenbach TM, Edelbrock CS. The classification of child psychopathology: a review and analysis of empirical efforts. Psychol Bull 1978;85:1275-301.
    18. 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.
    19. Krueger RF. The structure of common mental disorders. Arch Gen Psychiatry 1999;56:921-6.
    20. 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.
    21. Krueger RF, Kotov R, Watson D et al. Progress in achieving quantitative classification of psychopathology. World Psychiatry 2018;17:282-93.
    22. Krueger RF, Eaton NR. Structural validity and the classification of mental disorders. In: Kendler KS, Parnas J (eds). Philosophical issues in psychiatry II: Nosology. Oxford: Oxford University Press, 2012:199-212.
    23. Mineka S, Watson D, Clark LA. Comorbidity of anxiety and unipolar mood disorders. Annu Rev Psychol 1998;49:377-412.
    24. Seeley JR, Kosty DB, Farmer RF et al. The modeling of internalizing disorders on the basis of patterns of lifetime comorbidity: associations with psychosocial functioning and psychiatric disorders among first-degree relatives. J Abnorm Psychol 2011;120:308-21.
    25. Eaton NR, South SC, Krueger RF. The meaning of comorbidity among common mental disorders. In: Millon T, Krueger RF, Simonsen E (eds). Contemporary directions in psychopathology: scientific foundations of the DSM-V and ICD-11. New York: Guilford, 2010:223-41.
    26. Conway CC, Forbes MK, Forbush KT et al. A hierarchical taxonomy of psychopathology can transform mental health research. Perspect Psychol Sci 2019;14:419-36.
    27. Mirza S, Arfan Ikram M, Hofman A et al. Anxiety does not predict mortality. A population-based study. World Psychiatry 2015;14:103-4.
    28. Mroczek DK, Spiro A. Personality change influences mortality in older men. Psychol Sci 2007;18:371-6.
    29. Eaton NR, Keyes KM, Krueger RF et al. An invariant dimensional liability model of gender differences in mental disorder prevalence: evidence from a national sample. J Abnorm Psychol 2012;121:282-8.
    30. Eaton NR, Krueger RF, Markon KE et al. The structure and predictive validity of the internalizing disorders. J Abnorm Psychol 2013;122:86-92.
    31. 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.
    32. 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.
    33. Boscarino JA. Posttraumatic stress disorder and mortality among US Army veterans 30 years after military service. Ann Epidemiol 2006;16:248-56.
    34. Brim OG, Ryff CD, Kessler RC. How healthy are we?: A national study of wellbeing at midlife. Chicago: University of Chicago Press, 2019.
    35. Kessler RC, Abelson J, Demler O et al. Clinical calibration of DSM-IV diagnoses in the World Mental Health (WMH) version of the World Health Organization (WHO) Composite International Diagnostic Interview (WMH-CIDI). Int J Methods Psychiatr Res 2004;13:122-39.
    36. Kessler RC, Andrews G, Mroczek D et al. The World Health Organization Composite International Diagnostic Interview Short-Form (CIDI-SF). Int J Methods Psychiatr Res 1998;7:171-85.
    37. Kessler RC, Üstün TB. The World Mental Health (WMH) Survey Initiative version of the World Health Organization (WHO) Composite International Diagnostic Interview (CIDI). Int J Methods Psychiatr Res 2004;13:93-121.
    38. Lachman ME, Weaver SL. The Midlife Development Inventory (MIDI) personality scales: scale construction and scoring. Waltham: Brandeis University, 1997.
    39. Eaton NR, Krueger RF, Oltmanns TF. Aging and the structure and long-term stability of the internalizing spectrum of personality and psychopathology. Psychol Aging 2011;26:987-93.
    40. Kleinbaum DG, Klein M. Survival analysis, 3rd ed. New York: Springer, 2010.
    41. Hess KR. Assessing time-by-covariate interactions in proportional hazards regression models using cubic spline functions. Stat Med 1994;13:1045-62.
    42. Ng’andu NH. An empirical comparison of statistical tests for assessing the proportional hazards assumption of Cox’s model. Stat Med 1997;16:611-26.
    43. Gorsuch RL. Factor analysis: classic edition. London: Taylor & Francis, 2014.
    44. Kiecolt-Glaser JK, Glaser R. Depression and immune function: central pathways to morbidity and mortality. J Psychosom Res 2002;53:873-6.
    45. Hussong AM, Jones DJ, Stein GL et al. An internalizing pathway to alcohol use and disorder. Psychol Addict Behav 2011;25:390-404.
    46. Forbes MK, Flanagan JC, Barrett EL et al. Smoking, posttraumatic stress disorder, and alcohol use disorders in a nationally representative sample of Australian men and women. Drug Alcohol Depend 2015;156:176-83.
    47. Carek PJ, Laibstain SE, Carek SM. Exercise for the treatment of depression and anxiety. Int J Psychiatry Med 2011;41:15-28.
    48. Strine TW, Mokdad AH, Dube SR et al. The association of depression and anxiety with obesity and unhealthy behaviors among community-dwelling US adults. Gen Hosp Psychiatry 2008;30:127-37.
    49. Carnethon MR. Physical activity and cardiovascular disease: how much is enough? Am J Lifestyle Med 2009;3(Suppl. 1):44S-9S.
    50. Kohl HW. Physical activity and cardiovascular disease: evidence for a dose response. Med Sci Sports Exerc 2001;33:S472-83.
    51. Ahmed HM, Blaha MJ, Nasir K et al. Effects of physical activity on cardiovascular disease. Am J Cardiol 2012;109:288-95.
    52. Woodcock J, Franco OH, Orsini N et al. Non-vigorous physical activity and all-cause mortality: systematic review and meta-analysis of cohort studies. Int J Epidemiol 2011;40:121-38.
    53. Oguma Y, Shinoda-Tagawa T. Physical activity decreases cardiovascular disease risk in women: review and meta-analysis. Am J Prev Med 2004;26:407-18.
    54. Borenstein M, Hedges L, Higgins J et al. Comprehensive Meta Analysis Version 2. Englewood: Biostat, 2005.
    55. O’Leary KD, Christian JL, Mendell NR. A closer look at the link between marital discord and depressive symptomatology. J Soc Clin Psychol 1994;13:33-41.
    56. Trudel G, Goldfarb M. Marital and sexual functioning and dysfunctioning, depression and anxiety. Sexologies 2010;19:137-42.
    57. Comer JS, Blanco C, Hasin DS et al. Health-related quality of life across the anxiety disorders. J Clin Psychiatry 2011;72:43-50.
    58. Hecht H, von Zerssen D, Wittchen H-U. Anxiety and depression in a community sample: the influence of comorbidity on social functioning. J Affect Disord 1990;18:137-44.
    59. Sareen J, Jacobi F, Cox BJ et al. Disability and poor quality of life associated with comorbid anxiety disorders and physical conditions. Arch Intern Med 2006;166:2109-16.
    60. Andrews G. Should depression be managed as a chronic disease? BMJ 2001; 322:419-21.
    61. Thompson KD, Leadbeater BJ, Ames ME. Reciprocal effects of internalizing and oppositional defiance symptoms on heavy drinking and alcohol-related harms in young adulthood. Substance Abuse: Research and Treatment 3. 2015;9(Suppl. 1):21-31.
    62. Wittchen H-U. Natural course and spontaneous remissions of untreated anxiety disorders: results of the Munich Follow-up Study (MFS). In: Hand I, Wittchen HU (eds). Panic and phobias 2. Berlin: Springer, 1988:3-17.
    63. Turiano NA, Graham EK, Weston S et al. Is healthy neuroticism associated with longevity? A coordinated integrative data analysis. Collabra: Psychology 2020;6:32.
    1 июня 2021
    Количество просмотров: 286
    Предыдущая статьяЭффективность и приемлемость фармакологических, психосоциальных вмешательств и методов стимуляции мозга у детей и подростков с психическими расстройствами: зонтичный обзор
    Следующая статьяПсихотерапия депрессии: сетевой метаанализ эффективности, переносимости и долгосрочных результатов всех основных видов лечения
    Прямой эфир