Тенденции действий и прогноз при большом депрессивном расстройстве

Разработка клинических и психологических маркеров, характеризующих большую подгруппу пациентов с большой депрессией, которым не помогают серотонинергические антидепрессанты, предлагаемые в качестве терапии первой линии, имеет огромное клиническое значение, но до сих пор не достигнута. Клинические и психологические показатели идеально подходят для прогнозирования отсутствия реакции на антидепрессанты, учитывая их широкую доступность. Однако до сих пор эти меры не давали точных прогнозов на индивидуальном уровне. Новые предикторы прогноза и ответа на лечение при большом депрессивном расстройстве (БДР) могут повысить ценность разработки целевых методов лечения и стратифицированных подходов для улучшения долгосрочных результатов лечения пациентов с БДР.

Психологические основы реакции пациентов на лечение были важным направлением исследований. Согласно пересмотренной модели выученной беспомощности, одной из центральных когнитивных уязвимостей к БДР является склонность чрезмерно обвинять себя в негативных событиях, происходящих в жизни. В соответствии с теорией, предыдущие исследования продемонстрировали важность предвзятости самообвинения как фактора уязвимости, так и симптома депрессии. Например, в недавнем исследовании было показано, что у людей с ремиссированным БДР было больше предубеждений из-за презрения к себе по сравнению со здоровыми участниками контрольной группы. Поскольку БДР является пожизненным диагнозом, понимание различий между ремиссированным БДР и здоровым контролем может помочь выявить черты уязвимости, связанные с БДР. Таким образом, обнаружение предубеждений самообвинения при ремиссии БДР демонстрирует потенциальную роль самообвинения как черты уязвимости и нового когнитивного маркера БДР, которые остаются присутствующими во время ремиссии и, возможно, представляют собой уязвимость к рецидивам. Однако одним из недостатков предыдущих исследований было то, что люди могли испытывать трудности с различением своих моральных эмоций, таких как стыд и вина, при определенных обстоятельствах. Предыдущие меры оценки этих эмоций в значительной степени зависели от субъективной оценки участников и, таким образом, проблематичны с точки зрения дифференциации моральных эмоций.

Кроме того, эти меры не учитывают адаптивный или дезадаптивный характер моральных эмоций. По предположению Тангни, моральные эмоции могут быть как адаптивными, так и неадаптивными, и это различие, возможно, определяется различными тенденциями действий человека, связанными с их моральными эмоциями. Тенденции к действию описывают имплицитное когнитивное и мотивационное состояние до совершения действия. Было высказано предположение, что тенденции адаптивных действий, такие как желание извиниться, были связаны с эмоциями самообвинения, такими как чувство вины, а тенденции неадаптивных действий, такие как желание спрятаться и дистанцироваться от себя, были связаны со стыдом. Однако эмпирическое исследование связи между склонностью к действию и эмоциями самообвинения отсутствует. Дальнейшие исследования этой темы важны для понимания потенциальной роли склонности к действию как новой меры самообвинения и ее связи с уязвимостью к БДР. Важно разработать показатели тенденций действия с высокой экологической обоснованностью. В предыдущих исследованиях наша исследовательская группа разработала компьютеризированную задачу, которая измеряет склонность к действию и использовала ее для прогнозирования прогноза при БДР. Было обнаружено, что эта задача может предсказать риск рецидива у людей с БДР, демонстрируя большой размер эффекта (Коэн d = 0,96). Однако было два основных ограничения. Во-первых, задание использовалось в словесной форме и включало абстрактные описания сценариев (например, «Вы ведете себя скупо по отношению к своему другу»), что ставит задачу в зависимость от того, насколько хорошо участники могут представить себе сценарии. Во-вторых, отсутствие погружения в задачу затрудняло ее вовлечение, что может ограничивать экологическую достоверность задачи.

Оценка на основе виртуальной реальности (VR) — это новая парадигма когнитивной оценки по сравнению с традиционной бумажной или компьютерной оценкой. Сценарии виртуальной реальности были предложены в качестве многообещающих инструментов для когнитивных оценок и продемонстрировали свою безопасность для оценки тревожных расстройств и депрессии. Важно отметить, что интерактивный и иммерсивный характер виртуальной реальности позволяет разработать когнитивную задачу, которая является увлекательной и имеет более высокую экологическую достоверность, что идеально подходит для выявления новых когнитивных маркеров результатов MDD. Таким образом, это исследование будет направлено на использование задачи виртуальной реальности для измерения тенденций действий, связанных с обвинением.

В этом исследовании есть три основных вопроса исследования

1. Связан ли БДР с более высокой склонностью к дезадаптивным тенденциям, таким как самодистанцирование и сокрытие, по сравнению с контрольной группой без БДР?
2. Связаны ли дезадаптивные тенденции действий, связанные с самообвинением, с неблагоприятным прогнозом для текущего большого депрессивного расстройства при обычном лечении в условиях первичного звена?
3. Можно ли использовать неадаптивные склонности к действиям, связанным с самообвинением, для прогнозирования прогноза при БДР на индивидуальном уровне в сочетании с другими предикторами с использованием вложенной эластичной сети, регуляризованной регрессионной модели с двойной перекрестной проверкой? (https://github.com/AndrewLawrence/dCVnet). При этом в одной и той же модели будут использоваться как первичные, так и вторичные предикторы.

Предлагаемые нами первичные предикторы прогноза большого депрессивного расстройства следующие (они будут использоваться в нерегуляризованной модели множественной регрессии):

1. Процент испытаний, во время которых было выбрано скрытие, измеренный VR-задачей
2. Процент испытаний, в ходе которых было выбрано самодистанцирование, измеренное с помощью VR-задачи
3. Суммарный балл автономии, измеренный с помощью опросника личного стиля.
4. Общий балл социотропии, измеренный с помощью опросника личного стиля
5. Общий балл модели стадии Модсли
6. Соблюдение режима лечения, измеряемое по порядковой шкале (насколько регулярно вы принимали антидепрессанты в течение последнего месяца в предписанной дозе? 0=Никогда, 1=Иногда, 2=Больше половины времени, 3=Большую часть времени, 4=Почти каждый день, 5=Каждый день)
7. Социальная поддержка, полученная по шкале социальной поддержки
8. Исходный показатель депрессии, измеренный с помощью Быстрого опросника симптомов депрессии с самооценкой (QIDS-SR-16) и Модифицированного Модсли опросника здоровья пациента-9 (MM-PHQ-9, две отдельные модели будут запущены для использования либо QIDS- SR-16 или MM-PHQ-9 в качестве переменной результата).
9. Исходные симптомы тревоги, измеренные с помощью оценки генерализованного тревожного расстройства
10. Оптимизация приема антидепрессантов в течение периода наблюдения по порядковой шкале (0=отмена нового антидепрессанта/отмена действующего антидепрессанта или снижение его дозы, 1=увеличение дозы с эффективной до более высокой, 2=увеличение дозы с неэффективной до эффективной/или переход на другой антидепрессант в эффективной дозе)

Другие потенциальные предикторы во вторичном анализе нерегуляризованной регрессионной модели:

1. Механизм совладания, измеренный кратким обзором COPE
2. Тип лечения, полученного в течение четырех месяцев (например, СИОЗС или не-СИОЗС)
3. Аффективная лабильность
4. Травма ранней жизни
5. Сопутствующее физическое заболевание
6. Возраст
7. Пол
8. Образование
9. Возраст начала
10. Количество предыдущих серий