Методики выявления тревожности: Диагностика тревожности . Методы исследования тревожности

Опубликовано 28.01.199620.09.2022 автором alexxlab

Содержание

Диагностика тревожности . Методы исследования тревожности

Содержание:
Правила проведения диагностики тревожности
Методы исследования тревожности в психологии
Материалы по теме
Методики и тесты для исследования тревожности

На современном этапе одной из актуальных проблем, стоящих перед психологом-практиком, становится проблема адекватной постановки заключения об уровне как общего личностного развития испытуемого, так и развития отдельных свойств и состояний личности.

Интерес к проблеме диагностики тревожности нашел отражение в работах многих ученых и в отечественной психологии, и за рубежом. Они придают важное значение исследованию состояния тревоги, являющемуся универсальной формой эмоционального предвосхищения неуспеха, которое участвует в механизме саморегуляции, способствуя мобилизации резервов психики и стимулируя поисковую активность. С другой стороны, известно, что за границами оптимальных значений тревога оказывает негативное влияние на поведение и деятельность индивида. Хроническое переживание тревоги как неравновесного состояния и постоянная готовность к его актуализации формируют новообразование личности — тревожность. Доказано, что завышенная тревожность является негативной характеристикой и неблагоприятно сказывается на жизнедеятельности человека. И если учесть, что тревожность как устойчивая характеристика диагностируется уже в трехлетнем возрасте, то, несомненно, изучение проблемы детской тревожности стоит в ряду особо актуальных.

Вместе с тем указанная проблема не ограничивается рамками дошкольного возраста. Приобретая особое значение в период нахождения ребенка в школе, она не теряет своей актуальности и в работе со взрослыми людьми. В связи с этим практический психолог ставится перед необходимостью отбора нужных ему методик для диагностики отдельных свойств и состояний личности из бесчисленного множества предлагаемых в настоящее время источников.

Такая работа не только отнимает много времени, но и подчас показывает себя как малоэффективная, поскольку у психолога часто не хватает сил и времени для детального подбора наиболее эффективного диагностического инструментария.

Тем, кто интересуется отдельно взятыми личностными характеристиками и связанными с ними проблемами, стоит обращаться к подобным изданиям. Они помогут не только определить круг наиболее надежных и достоверных методик, но и выбрать наиболее подходящие из них. С другой стороны, эффективность таких пособий может быть связана с проблемой существования надежных методик для диагностики свойств личности на том или ином возрастном этапе. Подобные пробелы могут быть устранены при использовании в качестве инструментария личностных методик, где отдельное свойство личности (в данном случае тревожность) выступает как один из диагностируемых компонентов. В таком случае использование указанных методик отдельно или в совокупности с узко направленными методиками позволит сделать наиболее объективный вывод об уровне развития того или иного состояния или свойства личности.

При этом необходимо не только правильно подобрать методики, но и провести исследование в соответствии с правилами, что позволит избежать ошибок в процедуре диагностирования и в составлении заключения об уровне развития испытуемого. Поэтому необходимо соблюдать несколько основных правил.

Правила диагностического исследования тревожности:

Для получения надежного результата и составления более качественного заключения о личностном развитии ребенка необходимо использовать несколько (не менее двух) диагностических методик.
Необходимо строго следовать инструкции, приведенной в каждой методике. Не меньшее значение имеет понятное и доступное изложение инструкции испытуемому.
Необходимо строго придерживаться возрастной границы использования методики в работе с испытуемыми. При существовании тестов, которые применяются в разных возрастных группах, важно обращать внимание на разницу в интерпретации результатов и особенности подачи материала для каждого возраста. Особенно это касается использования методик с детьми дошкольного и младшего школьного возраста.
Необходимо выбирать только тот стимульный материал, который содержится в самой методике. Здесь нужно помнить о порядке предъявления и способе подачи материала, оговоренных авторами методики.
Наиболее надежные результаты возможно получить только при работе с испытуемыми, проявившими личную заинтересованность и желание. Любые формы принуждения могут оказать негативное влияние на самого испытуемого и на результат диагностики.

Методы исследования тревожности в психологии

Психические состояния человека традиционно рассматриваются как синдром, в структуру которого входят субъективные переживания, изменения в психической деятельности на любом из уровней психической активности, то есть в общении, поведении, деятельности, и соматические проявления, что соответствует трем основным компонентам проявления данного синдрома: эмоциональному, поведенческому и физиологическому. Соответственно, и изучение психических состояний ведется в трех направлениях:

Изучение осознаваемых компонентов, данных в субъективных переживаниях.
Изучение выразительных компонентов, проявляющихся в особенностях поведения и пантомимики, а также в результатах деятельности.
Изучение неосознаваемых проявлений, отражающихся в вегетативных изменениях.

При этом на каждом из направлений для описания состояния человека могут быть использованы шесть видов информации:

Словесные самоотчеты и самооценки, констатация интуитивного опыта.
Данные клинических наблюдений.
«Молярные» компоненты поведения (позы, жестикулярно мимические и речевые характеристики).
Реакции на действие различных стрессоров.
Изменение (чаще всего ухудшение) в деятельности.
Изменение вегетативных и физиологических функций.

Среди первых попыток выявить критерии интересующего нас состояния тревоги в рамках первого направления, то есть на основе самонаблюдения и самооценки, можно выделить работы Хоулис (1961), Кеттелла и Шейера (1961), Цукермана (1960). Достаточно распространенным методом выявления субъективных и феноменологических компонентов состояния тревоги является аффективный опросник Цукермана.

Среди других методов необходимо отметить опросник профиля настроения (РОМ5) МакНэйра, Лорра и Дропплмена (1971), а также шкалу реактивной личностной тревожности Спилбергера (1970). Эти методы наиболее распространены среди тех, что используются для оценки тревоги как состояния.

Ю. Я. Киселев описывает комплекс методик для оценки эмоционального возбуждения, который включает фиксацию самооценок испытуемым собственного эмоционального состояния. Здесь используются 15-балльная шкала самооценки «градусник» и шкалы ситуативной тревоги Ю. Л. Ханина.

Метод беседы (интервью) для изучения тревоги применялся в исследовании А. Бэсс, А. Дэрки, М. Байера. В присутствии четырех психологов с пациентами проводилась беседа, названная авторами стандартным интервью. Во время беседы велись наблюдения над проявлениями рассеянности, беспокойства. Пациенты давали словесный отчет о субъективном переживании напряжения, печали, состояния своего здоровья, физическом самочувствии и мышечном напряжении.

Оценки всех четырех психологов в значительной мере совпадали. В заключение давалась оценка тревоги, положительно коррелировавшая с данными, полученными при использовании MAS.

Д. Хогт и Т. Мэгун пользовались для диагностики тревоги методом наблюдения. Восемь человек наблюдали студентов в течение шести месяцев по следующим параметрам:

Нервность (грызет ногти, непрерывно курит и т. д.).
Напряженность (неспособен отдыхать, успокоиться, работает с усилием, дрожат руки и т. д.).
Склонность к замешательству (краснеет, заикается и т. д.).
Состояние печали (опасение, постоянные сомнения и т. д.).

Изучение экспериментального компонента эмоций (второе направление изучения психических состояний) обычно осуществляется следующими методами:

Метод прямого наблюдения.
Метод фотографирования
Запись на видеокамеру или кинопленку.
Метод детального анализа мимического выражения. Так, в исследовании Г. В. Парамей приводятся экспериментальные данные, которые дают основание утверждать, что контурные рисунки экспрессивных эталонов лица в целом воспринимаются как эмоционально означенные. При этом дифференцированно и надежно опознаются эталоны, передающие радость, удивление, грусть и гнев.
Оценка внешних проявлений эмоций.

Использование шкалы субъективных и объективных признаков эмоций. А. Я. Чебыкин относит к объективным поведенческие и экспрессивные признаки, к субъективным— мотивационные, смысловые и энергетические характеристики эмоциональных переживаний. При этом тревога была определена испытуемыми как признак, характеризующий эмоцию «боязнь».

В исследовании Н. Индлера, Г. Ханта и А. Розенцвейга испытуемым предлагался список из 11 предложений, в которых описаны различные ситуации, вызывающие, по предположению, тревогу. Примеры из этого списка:

Вы отправляетесь в продолжительное путешествие на автобусе.
Вы должны произнести большую речь на большом собрании.
Вы очутились на парусной лодке среди моря.
Вы экзаменуетесь по важному курсу.

На каждое предложение надо дать 14 ответов, показывающих те реакции, которые испытуемый должен иметь при данной ситуации. Эти реакции следующие:

Ускоряется сердцебиение.
Переживается неприятное чувство.
Эмоции блокируют действия.
Чувство возбуждения и ужаса.
Появляется потребность избежать ситуации.
Задерживается дыхание.
Появляется потребность в частом мочеиспускании.
Человек находит удовольствие в приключениях.
Губы делаются сухими.
Движения сковываются.
Чувство переполнения в желудке.
Хочется еще раз пережить это состояние.
Чувство пустоты в кишечнике.

Чувство тошноты.

При обработке учитывались три показателя: общий, шкала ситуаций (их вариантность и показательность) и шкала способов реакций.

Факторный анализ ситуационных шкал привел авторов к выделению трех факторов: ситуаций, связанных с угрозой (опасностью) для межличностных отношений; ситуаций, угрожающих достижению цели; и факторов, которые не нашли психологического объяснения. Согласно анализу способов реакций, также выделены три фактора:

а) горести, страдания, блокировки деятельности, избегания;
б) подъема, оживления;
в) фактор, не нашедший определения, но показавший свою весомость в ряде ответов.

Необходимо отметить, что данная методика подверглась критике со стороны Н. Д. Левитова. Он писал: «Изложенная методика внушает большие сомнения и, во всяком случае, требует детальной и широкой проверки… В изучении способов реакций необходимо наряду с внешними показателями уделять большое место субъективным переживаниям».

При изучении тревоги, хотя и в ограниченном объеме, применялся и экспериментальный метод. Рефлекторная методика была использована прежде всего на животных. В этой связи следует коротко описать опыты с мышами, которые проводились в США Н. Миллером. В эксперименте использовался ящик с двумя отделениями. В первом отделении пол имел электропроводку, и пробегающее по нему животное получало электрический шок. После этого животное бежало во второе отделение, где оно чувствовало себя в безопасности. После нескольких сеансов действие тока устранялось, но животное по-прежнему обнаруживало беспокойство и бежало в другое отделение. Так животное поступало и в усложненном эксперименте, когда для проникновения в «безопасное» отделение ящика оно должно было повернуть стоящее в проходе колесо. Данный эксперимент — тип выработки условного оборонительного рефлекса. Животное, чтобы избежать действия неприятного раздражителя, стремится найти убежище, в котором выходит из зоны этого действия, когда действует не угрожающий раздражитель, а условно с ним связанный.

Психическое состояние животного в описанной экспериментальной ситуации интерпретируется так: при безусловном болезненном раздражителе животное реагирует страхом, а при условном — беспокойством.

Рефлекторная методика может быть применена и при изучении тревоги человека, но она должна сопровождаться словесным отчетом, так как внешние реакции испытуемых бывают психологически неоднозначны.

Тесты, применение которых в качестве индикаторов эмоционального возбуждения связано с пониманием того, что в каждый конкретный момент точность, интенсивность и стабильность регуляции человеком своей интеллектуальной, сенсорно-перцептивной и двигательной активности зависит от его эмоционального состояния, подробно описаны Ю. А. Киселевым. Здесь используются тесты, характеризующие быстроту (время простой реакции, максимальная частота движений по малой амплитуде, время оперативного счета по таблицам Шульте), точность (воспроизведение заданного темпа, интервалов времени, амплитуды, усилий), стабильность (разброс времени, реакции и время удержания статического равновесия), активность (отношение оптимального темпа движений к максимальному, отношение оптимального усилия к максимальному).

Следующая группа методов связана с изучением изменений результатов деятельности. Особое место занимают исследования сравнительного значения различных стимулов тревоги. В работе П. Ослера испытуемые были разделены на пять групп. В первой группе перед выполнением работы (решение задач) им сообщалось, что в предшествующей работе они потерпели неудачу (тревожный раздражитель — неудача). Во второй группе помимо сообщения о неудаче испытуемым говорилось, что на их поведение имеются жалобы, о чем родители уже осведомлены (тревожный раздражитель: неудача + страх перед наказанием). В третьей группе перед работой сообщалось об успешном выполнении предшествующего задания и о плохом поведении, известном родителям (успех + страх перед наказанием). Четвертая группа информировалась лишь об успехе. Пятая группа (контрольная) приступала к работе без какой-либо предварительной информации.

Результаты показали, что отрицательно на работу повлияла лишь информация о неудаче в предшествующей работе, а информация о плохом поведении, ставшем известным родителям, отрицательного эффекта не имела. Автор объясняет этот результат тем, что сообщение о неудаче имеет прямое отношение к выполнению работы, а устрашающее сообщение о поведении — только косвенное. Кроме того, решение арифметических задач — привычная работа, на которую, по мнению автора, условия не действуют дезорганизующим образом.

Поскольку состояние тревоги, по определению некоторых авторов, — это психобиологическое образование, то (что уже может рассматриваться в рамках третьего направления) в процедуру исследования включаются как физиологические, так и феноменологические индикаторы. Так, если речь идет о физиологических коррелятах психических состояний, то для диагностики в наибольшей степени использовались различные критерии активности автономной нервной системы. Соответствующие данные отражены в обзорах Е. Левитта и П. МакРейнолдса, давших обзор 88 процедур измерения тревоги и заключивших, что большинство из них отражают одну или более трех попарно различаемых групп переменных тревоги: состояние тревоги и тревожность как черта личности, склонность к тревожности и существующая тревога; общая и специфическая тревожность.

Наиболее распространенными критериями измерения активности автономной нервной системы можно считать кожно-гальваническую реакцию (КГР) и измерение изменения частоты сердечных сокращений (ЧСС). В то же время используются такие показатели, как величина кровяного давления, электрическая активность мышц, температура поверхности тела и параметры дыхания и даже содержание катехоламинов в слюне.

А. Спенс проводил опыты с выработкой мигательной реакции. На роговицу испытуемого, неподвижно сидящего в кресле, неожиданно направлялась струя воздуха, вызывающая мигание глаз. В качестве условного раздражителя использовалось увеличение яркости вращающегося диска, сделанного из матового стекла. Тревожные испытуемые значительно превосходили других по быстроте и количеству миганий. Подобные эксперименты проводились многократно. Из 25 таких исследований 21 подтвердило вывод о превосходстве тревожных испытуемых в выработке мигательных реакций. В исследованиях К. Спенса и К. Бикрофта, а также К. Спенса и Д. Фарбера показано, что тревожные испытуемые, кроме того, скорее и чаще других реагируют на отрицательные раздражители, но эта разница статистически незначительна.

Метод регистрации гальванической кожной реакции, примененный Д. Рэйфелсоном на 25 испытуемых, которые в условиях соревнования решали сложные перцептивные задачи, не показал сколько-нибудь значительного соотношения данных MAS ни с начальным (до опыта) уровнем электропроводимости кожи, ни с изменениями электропроводимости в экспериментальных условиях.

Проводились и другие физиологические исследования тревоги, направленные на получение объективных показателей данного состояния. При обзоре исследований тревоги Д. Саразон довольно скептически отнесся к результатам, полученным в этих экспериментах.

При этом и Н. Д. Левитов отмечал: «Приведенные данные физиологических исследований еще не настолько убедительны, чтобы можно было рекомендовать определенную рефлекторную методику для изучения беспокойства, тревоги. Однако перспективы для научных исследований в этом направлении имеются и, прежде всего, в области соотнесения свойств нервной системы, а также характерологических индикаторов индивидуальности с беспокойством, тревогой как эпизодическими состояниями».

Таким образом, прогресс в создании общей теории тревоги происходил соответственно разработке определенных ее критериев, а также способов измерения каждого компонента процесса тревоги.

Как уже отмечалось в теоретической части работы, теория тревоги включает в себя понятие тревоги как личностной черты — тревожности. Индивидуальные различия по личностной тревожности выводятся из частоты и интенсивности проявлений состояния тревоги во времени. Общие критерии свойства тревожности устанавливаются по опроснику MAS (Manifest Anxiety Scale) Тэйлора (1953), шкале тревоги ТРАТ Кэттела и Шейера (1963), шкале Хорнблоу и Кидсона (1976) и шкале реактивной личностной тревожности (ШРЛТ) Спилбергера (1970). Последняя шкала частично включает в себя вопросы MAS, шкалы тревоги ТРАТ и шкалы тревоги Уэлша. Эти методы измеряют тревожность как черту и также предназначены для измерения склонности испытывать состояние тревоги в различных ситуациях, связанных с социальными взаимодействиями людец. Индивиды, характеризующиеся высокими показателями тревожности, более предрасположены испытывать повышение состояния тревоги в тех случаях, которые несут в себе угрозу для их самооценки: особенно в ситуациях межличностных отношений, в которых оценивается их личная адекватность.

Известно, что при использовании опросных методов важное значение имеет проблема достоверности полученных данных. Считается, что искажение ответов испытуемыми может быть вызвано неясностью или двусмысленностью вопросов-суждений, недостаточностью опыта или уровня рефлексии испытуемых, а также их неадекватной (недостаточной или чрезмерной) мотивацией. Ю. Л. Ханин полагает, что этих существенных недостатков можно избежать, если предъявлять достаточно высокие требования к процедуре разработки самой методики и к ее психометрическим характеристикам, а также специально организовать процедуру опроса, строго контролируя или при необходимости снимая возможные проявления установочного поведения.

По данным Ч. Спилбергера шкалы тревожности коррелируют с оценками общей личностной тревожности и отражают специфический тип тревоги как свойства. Поскольку индивиды, характеризующиеся, например, высокими показателями по шкале предэкзаменационной тревожности, обычно ухудшают качество выполнения различных действий в ситуациях типа экзамена, предполагается, что эти шкалы измеряют индивидуальные различия в предрасположенности испытывать повышенное состояние тревоги в ситуациях оценки личностной адекватности. В таких ситуациях индивиды с высокими показателями по шкале предэкзаменационной тревожности склонны проявлять персонализированные эгоцентричные реакции, которые создают помехи для адекватного поведения. Возможно, эти реакции, вызываемые высокой предэкзаменационной тревожностью, стимулируют, в свою очередь, состояние тревоги.

В целом, ситуационно-специфические критерии тревожности как свойства являются более надежными в прогнозе возникновения и возрастания состояния тревоги в определенных видах стрессовых ситуаций, чем критерии общей личностной тревожности. Так, уровень предэкзаменационной тревоги, как было показано выше, более точно предсказывает ухудшение деятельности в ситуации экзамена, чем величина общей личностной тревожности. Аналогичным образом уровень личностной тревожности в специфических ситуациях типа дискуссий оказался лучшим показателем возрастания уровня состояния тревоги по сравнению с критерием общей тревожности.

Для исследования личностной тревожности использовались разнообразные методы: метод Роршаха, лабиринт, анаграммный тест, ассоциативный эксперимент и многие другие. Опыты с обучением решению лабиринтных задач, которые проводили Д. Тэйлор и К. Спенс и другие, показали, что тревожные испытуемые отставали в этом обучении от других испытуемых. Н. Стонал, построив 12 гипотез, связанных с тестом Роршаха, не обнаружил взаимосвязи между реакциями индивида и его деятельностью. Однако такую связь удалось найти Б. Лофчи. В его исследовании испытуемые, которые по тесту Роршаха имели высокие показатели перцептивных способностей, в ситуациях повышенной тревожности лучше выполняли психомоторные задания, чем испытуемые с низкими показателями.

К. Спенс и X. Макфэн в экспериментальном обучении парным словесным ассоциациям установили такую закономерность: если ассоциации простые, ничем не осложненные, то тревожные испытуемые превосходят остальных в обучении, если же ассоциирование по условию затрудняется, то тревожные отстают в обучении от других испытуемых.

Та же самая закономерность (превосходство тревожных испытуемых в решении простых задач и отставание в решении сложных) были обнаружены в опытах на скорость реакции. Так, опыт Грайса с летчиками показал, что как только задача реагирования усложнялась, тревожные испытуемые отставали в скорости и точности реакций. Такого же рода результаты получены в опытах Росси, Винера.

Результаты приведенного в данной статье анализа многочисленных исследований показали, что в настоящее время существует целый ряд различных методов диагностики тревоги и тревожности, и в основном они направлены на изучение особенностей взрослого человека. Методы исследования детской тревожности в настоящее время описываются достаточно редко. В особенности это касается методик диагностики уровня тревожности у детей дошкольного возраста, список которых чаще всего ограничивается проективными методиками.

Материалы по теме:

Диагностика школьной тревожности.

Диагностика и коррекция школьной тревожности.

Методики и тесты для исследования тревожности:

Опросник Филлипса — диагностика школьной тревожности.

Тест Филлипса — обработка в Excel.

А. М. Прихожан «Проективная методика диагностики школьной тревожности«

Тест Спилбергера-Ханина — диагностика ситуативной и личностной тревожности (компьютерный вариант).

Метод экспертных опросов педагогов и родителей учащихся.

Наблюдение как метод определения уровня школьной тревожности.

Любовь Михайловна Костина

Методы исследования тревожности

Определение 1

Тревожность – это склонность индивида часто испытывать сильную тревогу по незначительным поводам.

Исследования тревожности

На современной стадии научного развития одна из актуальных проблем, которая стоит перед психологами-практиками, — это проблема адекватной постановки заключений об уровне общего развития личности испытуемого и развития отдельных свойств и состояний.

Интерес к проблеме тревожности отражен в трудах многих российских и зарубежных психологов, которые придают большое значение анализу состояния тревоги. Оно представляет собой универсальную форму эмоционального предвосхищения неуспеха, участвующую в механизме саморегуляции. Это состояние, с одной стороны, способствует мобилизации резервов психики и стимулирует поисковую активность. С другой стороны, за пределами оптимальных значений тревожность начинает негативно влиять на поведение и жизнедеятельность человека.

Хроническое переживание тревожности в качестве неравновесного состояния характеризуются постоянной готовностью к его актуализации. Исследования показали, что завышенная тревожность становится негативной характеристикой, поскольку неблагоприятным образом отражается на человеке. Если учитывать, что данное состояние становится устойчивым и диагностируется уже в трехлетнем возрасте, то, исследование проблем и методов анализа детской тревожности выходит на первый план.

Проблема тревожности не ограничена рамками дошкольного возраста. Она приобретает особое значение на этапе нахождения ребенка в школе, не теряя своей актуальности в работе со взрослыми людьми. По этой причине практические психологи вынуждены искать и отбирать необходимые методики, которые помогут диагностировать отдельные свойства и состояния личности.

Особенности диагностики тревожности

В работе с тревожностью психологам важно не только правильно подобрать методики ее исследования, но и осуществить само исследование по правилам. Это даст возможность исключить ошибки в процедуре диагностики и формировании заключения об уровне тревожности испытуемого.

В процессе использования различных методов исследования тревожности для получения надежных результатов и составления более качественного заключения о личностном развитии нужно четко следовать инструкции. При анализе тревожности важно брать за основу несколько (не менее 2) диагностических методик.

Каждая методика соответствует определенной возрастной группе, поэтому большое значение имеют границы применения в работе с испытуемыми. Существуют тесты для разных возрастных групп, но важно обратить внимание на разницу при интерпретации результатов. Могут отличаться и особенности подачи информации для каждого возраста. Особенно это относится к методикам, предназначенным для работы с дошкольным и младшим школьным возрастом.

Специалисты должны отбирать для исследования тревожности стимульный материал, содержащийся в самой методике. Здесь необходимо помнить о порядке предъявления и способе подачи информации, которые прописаны автором методики. Самые надежные результаты могут быть получены лишь при работе с теми испытуемыми, которые проявляют личную заинтересованность и желание. Считается, что любая форма принуждения негативно влияет на самого человека и на результаты диагностики.

Методы исследования тревожности в психологии

Психические состояния различных людей рассматриваются традиционно в психологии в качестве синдрома. В его структуру включены субъективные переживания и изменения в психической деятельности, происходящие на любом уровне психической активности (например, в общении, поведении, деятельности). Также важно обращать внимание на соматические проявления.

Методы исследования тревожности направлены на анализ психического состояния. Он осуществляется в трех направлениях:

Исследование осознаваемых компонентов, которые существуют в субъективных переживаниях;
Анализ выразительных компонентов, которые проявляются в особенностях поведения и пантомимике, а также в результатах деятельности;
Исследование неосознаваемых проявлений, которые отражаются через вегетативные изменения.

Первые попытки выявить показатели тревожности были предприняты в работах Хоулис (1961), Кеттелла и Шейера (1961). Еще один распространенный метод выявления субъективных и феноменологических аспектов этого состояния представлен аффективным опросником Цукермана. Среди других методик можно выделить также опросник профиля настроения (РОМ5), шкалу реактивной личностной тревожности (Спилбергер). Перечисленные методы являются наиболее распространенными среди тех, которые психологи берут за основу при оценке тревожности.

Ю. Я. Киселевым был описан комплекс методик, помогающих оценить степень эмоционального возбуждения. Он состоит из фиксации самооценок испытуемыми собственного эмоционального состояния с использованием 15-балльной шкалы самооценки ситуативной тревоги.

Метод беседы (интервью) для исследования тревожности был взят за основу многими учеными. Он способствует осуществлению наблюдения над проявлениями рассеянности и беспокойства. Пациенты могут давать словесный отчет о своих субъективных переживаниях (например, присутствие напряжения, печали и др.).

Выявление тревожности также происходит благодаря изучению экспериментального компонента эмоций. В этом помогают следующие методы:

Прямое наблюдение;
Фотографирование;
Запись на видеокамеру или кинопленку;
Детальный анализ мимических выражений;
Оценивание внешних проявлений эмоций;
Шкала субъективных и объективных признаков эмоций.

Для исследования тревожности в ограниченном объеме использовали и экспериментальный метод. Впервые рефлекторную методику испробовали на животных. Она может быть взята за основу для изучения тревоги человека, но ее важно сопровождать словесным отчетом. Это связано с тем, что внешние реакции испытуемого бывают часто психологически неоднозначными.

Методика «Шкала тревожности» Кондаша

Назначение: методика диагностики тревожности по шкале тревожности.
Методика разработана по принципу «Шкалы социально-ситуативной тревоги» Кондаша (1973). Особенность шкал такого типа состоит в том, что в них человек оценивает не наличие или отсутствие у себя каких- либо переживаний, симптомов тревожности, а ситуацию с точки зрения того, насколько она может вызвать тревогу. Преимущество шкал такого типа заключается, во — первых, в том, что они позволяют выявить области действительности, объекты, являющиеся для школьника основными источниками тревоги, и, во- вторых, в меньшей степени, чем другие типы опросников, оказываются зависимыми от особенностей развития у учащихся интроспекции.

Возраст: подростки.
Бланк методики содержит инструкцию и задания, что позволят при необходимости проводить ее в группе. На первой странице бланка указывается фамилия, имя школьника, класс, возраст и дата проведения исследования.
Методика включает ситуации трех типов:

1) ситуации, связанные со школой, общением с учителями;

2) ситуации, актуализирующие представление о себе;

3) ситуации общения.

Соответственно виды тревожности, выявляемые с помощью данной шкалы, обозначены: школьная, самооценочная, межличностная. Данные о распределении пунктов шкалы представлены в табл. 1.

Таблица 1 Виды тревожности

Вид тревожности	Номер пункта шкалы
Школьная	1,4,6,9,10,13,16,20,25,30
Самооценочная	3,5,12,14,19,22,23,27,28,29
Межличностная	2,7,8,11,15,17,18,21,24,26

Подсчитывается общая сумма баллов отдельно по каждому разделу шкалы и по шкале в целом. Полученные данные интерпретируются в качестве показателей уровней соответствующих видов тревожности, показатель по всей шкале — как общий уровень тревожности.

В табл. 2 представлены стандартные данные, позволяющие сравнить показатели уровня тревожности в различных половозрастных группах. Стандартизация проводилась в городских школах, поэтому представленные характеристики неприменимы для сельских школьников.

Таблица 2 Уровень тревожности

Уровень тревожности

Группа

учащихся

Уровень различных видов тревожности, баллы

класс

пол

общая

школьная

самооценочная

межличност-

ная

1. Нормальная

30-62

17-54

10-48

35-62

23-47

7-19

4-17

2-14

1-13

5-17

5-14

11-21

4-18

6-19

1-17

12-23

8-17

7-20

5-17

4-19

3-17

5-20

5-14

2. Несколько повышенная

63-78

55-73

49-67

63-76

48-60

20-25

18-23

15-20

14-19

18-23

15-19

22-26

19-25

20-26

18-26

24-29

18-22

21-27

18-24

20-26

18-25

21-28

15-19

3. Высокий

79-94

74-91

73-90

68-86

77-90

61-72

26-31

24-30

21-26

20-25

24-30

20-24

27-31

26-32

27-32

27-34

30-34

23-27

28-33

25-30

27-33

26-32

29-36

20-23

4.Очень высокий

Более 94

Более 91

Более 90

Более 86

Более 90

Более 72

Более 31

Более 30

Более 26

Более 25

Более 30

Более 24

Более 31

Более 32

Более 34

Более 27

Более 33

Более 30

Более 33

Более 32

Более 36

Более 23

5. «Чрезмерное спокойствие»

Менее 30

Менее 17

Менее 10

Менее 39

Менее 23

Менее 7

Менее 4

Менее 2

—

Менее 5

Менее 11

Менее 4

Менее 6

—

Менее 12

Менее 8

Менее 7

Менее 5

Менее 4

Менее 3

Менее 5

Уровень тревожности для каждой половозрастной группы определяется исходя из среднего арифметического значения каждой группы; в качестве показателя интервала взято среднее квадратическое отклонение от результатов группы.

Особого внимания требуют, прежде всего, учащиеся с высокой и очень высокой общей тревожностью. Как известно, подобная тревожность может порождаться либо реальным неблагополучием школьника в наиболее значимых областях деятельности и общения, либо существовать как бы вопреки объективно благополучному положению, являясь следствием определенных личностных конфликтов, нарушений в развитии самооценки и т. п.

Последние случаи представляются очень существенными, поскольку они нередко проходят мимо внимания учителей родителей. Подобную тревожность частот испытывают ученики, которые хорошо и даже отлично учатся, ответственно относятся к учебе, общественной жизни, школьной дисциплине, однако это видимое благополучие достается им неоправданно большой ценой и чревато срывами, особенно при резком усложнении деятельности. У таких школьников отмечаются выраженные вегетативные реакции, неврозоподобные и психосоматические нарушения.

Тревожность в этих случаях часто порождается конфликтностью самооценки, наличием в ней противоречия между высокими притязаниями и достаточно сильной неуверенностью в себе. Подобный конфликт, заставляя этих школьников постоянно добиваться успеха, одновременно мешает им правильно оценивать его, порождая чувство постоянной неудовлетворенности, неустойчивости, напряженности. Это ведет к гипертрофии потребности в достижении, к тому, что она приобретает ненасыщаемый характер, следствием чего являются отмечаемые учителями и родителями перегрузка, перенапряжение, выражающиеся в нарушениях внимания, снижении работоспособности, повышенной утомляемости.

Естественно, что в зависимости от реального положения школьника среди сверстников, его успешности в обучении и т. п. выявленная высокая (или очень высокая) тревожность будет требовать различных способов коррекции. Если в случае реальной неуспешности работа во многом должна быть направлена на формирование необходимых навыков работы, общения, которые позволят преодолеть эту неуспешность, то во втором случае — на коррекцию самооценки, преодоление внутренних конфликтов.

Однако параллельно с этой работой, направленной на ликвидацию причин, вызвавших тревожность, необходимо развивать у школьника способность справляться с повышенной тревогой. Известно, что тревожность, закрепившись, становится достаточно устойчивым образованием. Школьники с повышенной тревожность тем самым оказываются в ситуации «заколдованного психологического круга», когда тревожность ухудшает возможности учащегося, результативность его деятельности, а это, в свою очередь, еще более усиливает эмоциональное неблагополучие. Поэтому работы, направленной только на ликвидацию причин, недостаточно. Приемы редукции тревожности в значительной мере общие, вне зависимости от реальных ее причин.

Следует также обратить внимание на учащихся, характеризующихся, условно говоря, «чрезмерным спокойствием», особенно на те случаи, когда оценки по всей шкале не превышают 5 баллов. Подобная нечувствительность к неблагополучию носит, как правило, компенсаторный, защитный характер и препятствует полноценному формированию личности. Школьник как бы не допускает неприятный опыт в сознание. Эмоциональное неблагополучие в этом случае сохраняется ценой неадекватного отношения к действительности, отрицательно сказываясь и на продуктивности деятельности.

Ограничения, связанные с применением шкалы, как и других методов опроса, обусловлены зависимостью ответов школьника от наличия у него желания отвечать, доверия к экспериментатору, искренности. Это означает, что шкала в первую очередь выявляет тех школьников, которые не только испытывают тревожность, но и считают необходимым сообщить об этом. Часто высокие баллы по шкале являются своеобразным «криком о помощи» и, напротив, за «чрезмерным спокойствием» может скрываться повышенная тревога, о которой учащийся по разным причинам не хочет сообщать окружающим.

Шкала не полностью обеспечивает выявление тревожности учащихся прежде всего вследствие большого числа всевозможных «защитных» тенденций, начиная от элементарных (нежелания раскрываться перед посторонним человеком) до самых сложных защитных механизмов. Кроме того, шкала не выявляет тревожности, связанной жестко с определенными объектами.

Ф.И.О.__________________________________________________________________

Возраст____________________________________Дата проведения_______________

Инструкция: «На следующих страницах перечислены ситуации, с которыми Вы часто встречаетесь в жизни. Некоторые из них могут быть для Вас неприятными, вызвать волнение, беспокойство, тревогу, страх. Внимательно прочитайте каждое предложение и обведите кружком одну из цифр справа: 0, 1, 2, 3, 4.

Если ситуация совершенно не кажется Вам неприятной, обведите цифру 0.

Если она немного волнует, беспокоит вас, обведите цифру 1.

Если ситуация достаточно неприятна и вызывает такое беспокойство, что вы предпочли бы избежать её, обведите цифру 2.

Если она для Вас очень неприятна и вызывает сильное беспокойство, тревогу, страх, обведите цифру 3.

Если ситуация для Вас крайне неприятна, если вы не можете перенести её и она вызывает у вас очень сильное беспокойство, очень сильный страх, обведите цифру 4.

Ваша задача – представить себе как можно яснее каждую ситуацию и обвести кружком ту цифру, в какой степени эта ситуация может вызвать у вас опасение, беспокойство, тревогу или страх».

Пример: Перейти в новую школу 0 1 2 3 4

1. Отвечать у доски 0 1 2 3 4

2. Пойти в дом к незнакомым людям 0 1 2 3 4

3. Участвовать в соревнованиях, конкурсах, в олимпиадах 0 1 2 3 4

4. Разговаривать с директором школы 0 1 2 3 4

5. Думать о своем будущем 0 1 2 3 4

6. Учитель смотрит по журналу, кого бы спросить 0 1 2 3 4

7. Тебя критикуют, в чем- то обвиняют 0 1 2 3 4

8. На тебя смотрят, когда ты что- нибудь делаешь (наблюдают за тобой

во время работы, решения задачи) 0 1 2 3 4

9. Пишешь контрольную работу 0 1 2 3 4

10. После контрольной учитель называет отметки 0 1 2 3 4

11. На тебя не обращают внимания 0 1 2 3 4

12. У тебя что- то не получается 0 1 2 3 4

13. Ждешь родителей с родительского собрания 0 1 2 3 4

14. Тебе грозит неуспех, провал 0 1 2 3 4

15. слышишь за своей спиной смех 0 1 2 3 4

16. Сдаешь экзамены в школе 0 1 2 3 4

17. На тебя сердятся (непонятно почему) 0 1 2 3 4

18. Выступать перед большой аудиторией 0 1 2 3 4

19. Предстоит важное, решающее дело 0 1 2 3 4

20. Не понимаешь объяснений учителя 0 1 2 3 4

21. С тобой не согласны, противоречат тебе 0 1 2 3 4

22. Сравниваешь себя с другими 0 1 2 3 4

23. Проверяют твои способности 0 1 2 3 4

24. На тебя смотрят как на маленького 0 1 2 3 4

25. На уроке учитель неожиданно задает тебе вопрос 0 1 2 3 4

26. Замолчали, когда ты подошел 0 1 2 3 4

27. Оценивается твоя работа 0 1 2 3 4

28. Думаешь о своих делах 0 1 2 3 4

29. Тебе надо принять для себя решение 0 1 2 3 4

30. Не можешь справиться с домашним заданием 0 1 2 3 4

По данной методике в данный момент у нас нет готового расчета, возможно, он появится позже. Если вы хотите заказать эксклюзивный расчет по данной методике с вашими условиями или в комплексе с другими методиками, напишите нам, кликнув по второй ссылке. Если вы считаете, что методика содержит недостоверные данные или у вас есть вопросы по проведению исследования по ней — кликните на третью ссылку.

Исследование уровня и видов тревожности у студентов вуза

Автор: Рыжова Екатерина Сергеевна

Рубрика: Психология

Опубликовано в Молодой учёный №52 (342) декабрь 2020 г.

Дата публикации: 23.12.2020 2020-12-23

Статья просмотрена: 125 раз

Скачать электронную версию

Скачать Часть 6 (pdf)

Библиографическое описание:

Рыжова, Е. С. Исследование уровня и видов тревожности у студентов вуза / Е. С. Рыжова. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2020. — № 52 (342). — С. 389-391. — URL: https://moluch.ru/archive/342/77014/ (дата обращения: 20.09.2022).

Данная статья посвящена изучению уровней и видов тревожности студентов вуза. Выбор исследования составили студенты вуза, в количестве 60 человек, в возрасте 19–22 лет (50 % девушек, 50 % парней).

Ключевые слова: ситуативная тревожность, уровень тревожности, результат диагностики, студент.

На первом этапе исследования изучался уровень тревожности студентов с помощью методик, определенных диагностическим инструментарием по показателям тревожности: тесту МИУТ Дж. Тейлора [1] и методики на выявление личностной и ситуативной тревожности (Ч. Д. Спилбергер, адаптация Ю. Л. Ханина) [2].

Сводные результаты изучения уровня тревожности по тесту МИУТ Дж. Тейлора. По результатам диагностики была составлена таблица уровневого распределения (табл. 1).

Таблица 1

Уровневое распределение тревожности в группе студентов

Уровень	Количество студентов
низкий уровень тревожности	9
cредний (с тенденцией к низкому) уровень тревожности	21
средний (с тенденцией к высокому) уровень тревожности;	7
высокий уровень тревожности	16
очень высокого уровня тревожности	7

Для наглядного представления результаты диагностики представлены на рис. 1.

Рис. 1. Распределение уровней тревожности в группе студентов (по методике измерения уровня тревожности (МИУТ), %

Как можно видеть из данных диагностики, в группе студентов выявлено с низким уровнем тревожности 15 % человек, со средним (с тенденцией к низкому) уровнем тревожности — 35 %, со средним (с тенденцией к высокому) уровнем тревожности — 12 % человек, с высоким уровнем — 26 % и с очень высоким уровнем тревожности — 12 % человек.

Таким образом, мы можем сделать вывод о том, в исследуемой выборке есть студенты, как с высоким уровнем тревожности, так и с низким. По данному основанию можно разделить группу на две подгруппы:

В группе А определяются студенты с низкими показателями тревожности, со средними показателями (с тенденцией к низкому уровню тревожности) — 30 человек.

В группе Б определяются студенты с высокими показателями тревожности, с очень высокими и средними с тенденцией к высокому уровню тревожности — 30 человек.

На следующем этапе изучалась специфика тревожности в каждой группе студентов с помощью методики на выявление личностной и ситуативной тревожности (Ч. Д. Спилбергер, адаптация Ю. Л. Ханина).

По результатам диагностики была составлена таблица уровневого распределения каждого вида тревожности в группе А и в (табл. 2) и в группе Б (табл. 3).

Таблица 2

Распределение личностной и ситуативной тревожности в группе А

Показатель	Количество студентов
	Низкая	Умеренная	Высокая
Личностная тревожность	6	17	7
Ситуативная тревожность	5	12	13

Как можно видеть из данных табл. 2 в группе А (респонденты с низким уровнем общей тревожности) определяется превалирование умеренной личностной тревожности и высокой ситуативной тревожностью.

Таблица 3

Распределение личностной и ситуативной тревожности в группе Б

Показатель	Количество студентов
Показатель	Низкая	Умеренная	Высокая
Личностная тревожность	4	9	17
Ситуативная тревожность	4	8	18

Как можно видеть из данных табл. 3 в группе Б (респонденты с высоким уровнем общей тревожности) определяется у большинства студентов высокий уровень как личностной, так и ситуативной тревожности.

На рис. 2 представлены сравнительные данные обеих групп.

Рис. 2. Сравнительное распределение уровневых показателей личностной и ситуативной тревожности в обеих группах студентов, %

Анализ данных обеих групп позволил выделить такую специфику тревожности студентов:

У студентов с низким уровнем тревожности определяется преимущественно умеренный уровень личностной тревожности и высокий уровень ситуативной. Такие студенты испытывают дискомфорт и тревогу в ситуациях стресса, экзамена, но тревожность не является их личностной чертой, что позволяет прогнозировать адекватные и продуктивные реакции на стресс и тревогу.

У студентов с высоким уровнем тревожности определяется высокий уровень как ситуативной, так и личностной тревожности. Такие студенты склонны воспринимать угрозу своей самооценке и жизнедеятельности в обширном диапазоне ситуаций и реагировать выраженным состоянием тревожности. Это дает основание предполагать у студентов появления состояния тревожности в разнообразных ситуациях (особенно, когда они касаются оценки компетенции и престижа). Очень высокая личностная тревожность может свидетельствовать о наличии невротического конфликта, который при неблагоприятных условиях способен спровоцировать эмоциональные срывы и даже психосоматические заболевания, нарушения пищевого поведения.

Результаты изучения уровня тревожности и специфики проявления тревожности в группах студентов позволили выявить качественные различия в двух выборках по основанию тревожных и не тревожных студентов.

Литература

Методика измерения уровня тревожности Тейлора. — Текст: электронный // test-metod.ru: [сайт]. — URL: http://test-metod.ru/index.php/metodiki-i-testy/1/22-metodika-izmereniya-urovnya-trevozhnosti-tejlora (дата обращения: 22.12.2020).
Методика Ч. Д. Спилбергера на выявление личностной и ситуативной тревожности. — Текст: электронный // nevrologia. info: [сайт]. — URL: https://nevrologia.info/testing/anxiety/test.pdf (дата обращения: 20.12.2020).

Основные термины (генерируются автоматически): ситуативная тревожность, уровень тревожности, высокий уровень тревожности, группа студентов, высокий уровень, URL, группа А, группа Б, личностная тревожность, результат диагностики.

Ключевые слова

студент, уровень тревожности, ситуативная тревожность, результат диагностики

ситуативная тревожность, уровень тревожности, результат диагностики, студент

Выявление и диагностика тревожности и депрессии в раннем детстве

Николас д. Майен, магистр, Элис с. Картер, PhD
Факультет Психологии Университета штата Массачусетс, Бостон, США
март 2013 r. (Английский язык). Перевод: Июнь 2015

Документ PDF

Введение

Тревожные расстройства характеризуются эмоциональным возбуждением, связанным со страхом, беспокойством или нервозностью, которые несоразмерны с ситуацией. Выраженные страхи у детей дошкольного возраста фиксируются с 20-х годов прошлого века,¹ но лишь недавно тревожные расстройства у детей младшего возраста были широко признаны серьезными нарушениями, требующими специализированного лечения. Состояние тревожности у маленьких детей часто проявляется в стрессовых ситуациях (например, при расставании с родителем или близким взрослым) в виде боязливости, демонстративного неповиновения или приступов плача. Диагностика депрессивности в раннем детстве остается предметом обсуждения, но такие симптомы как уныние, проблемы с аппетитом, весом и сном, упадок сил и заниженная самооценка, которые наблюдаются у детей более старшего возраста, могут представлять собой отчетливый синдром у маленьких детей.² Для того чтобы удовлетворить диагностическим критериям, симптомы должны быть достаточно серьезными, препятствуя нормальной жизни. Большинство маленьких детей с симптомами депрессивного состояния не соответствуют критериям для постановки формального диагноза DSM-IV (четвертое издание Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Диагностическое и статистическое руководство по психическим расстройствам), но эксперты согласны в том, что дети могут испытывать основные симптомы депрессивного состояния по достижении возраста трех лет. ²

В исследованиях по психопатологии система оценки направлена на выявление психологической феноменологии расстройства с целью углубить понимание того, как проявляется и протекает болезнь, какие факторы риска присутствуют и как лечить депрессивное состояние. Диагностика в клинических условиях направлена на сбор скрининговых и/или клинических данных для обоснования заключений в отношении диагностических проявлений у конкретного ребенка и разработки индивидуальных коррективных мероприятий для поддержания оптимального функционирования ребенка в социальной, учебной и семейной среде. Ключом к валидной и надежной оценке является применение комплекса методик с привлечением множества информантов, который включает в себя повторные клинические наблюдения, диагностическое интервьюирование, историю развития и применение всеобъемлющих стандартизованных опросников для выявления симптоматики.³

Предмет

Небольшое число исследований непосредственно посвящено распространенности психических расстройств у детей дошкольного возраста. Исследование, проведенное в США, обнародовало результаты, согласно которым коэффициент распространённости тревожных расстройств среди детей дошкольного возраста достигает 9% и депрессивного состояния – 2%.⁴ Недавнее исследование в Скандинавии также выявило, что 2% детей подвержены депрессивному состоянию, однако встречаемость тревожных расстройств значительно ниже (1.5%).⁵ В то время как большинство детских страхов и преходящего уныния являются нормой, некоторые дети страдают от эмоциональных проблем, которые вызывают значительный дистресс и жизненные затруднения, ограничивая их возможность развивать соответствующие возрасту социальные и предучебные навыки и/или участвовать в соответствующих возрасту занятиях и ситуациях. Диагностика необходима для того, чтобы понять феноменологию эмоциональных симптомов и выявить маленьких детей, нуждающихся в помощи, поскольку первостепенная задача заключается в том, чтобы такие дети получали поддержку специализированных служб.

Проблематика

Исследователи затрудняются в том, чтобы отграничить различия в темпераменте (устойчивые индивидуальные особенности, относящиеся к реактивности и саморегуляции) от симптомов психопатологии. Также нет согласия в том, рассматривать ли тревожность и депрессивную симптоматику как единую «сферу проблем интернализирующего типа» или как два клинически различных синдрома.^6,7 Схожие проблемы с классификацией симптомов отражены в отсутствии консенсуса относительно того, следует ли рассматривать и изучать эмоциональные проблемы как категориальный или как количественный признак.⁸ Диагностические критерии (DSM-IV-TR)⁹ часто не подходят для маленьких детей и не охватывают типы затруднений, имеющих ярко выраженный возрастной характер (например, нарушение семейного распорядка), что осложняет применение методов психиатрических исследований. Несмотря на значительные успехи в оценке, распознавании и лечении эмоциональных расстройств в раннем детском возрасте,^10-12 показатели приема службами психического здоровья и участия в программах профилактики остаются низкими, особенно для детей, принадлежащих к этническим меньшинствам и живущих в бедности. ^13-16

Научный контекст

Несколько широко используемых систем оценки на основе родительских отчетов по типу опросников (например, Child Behavior Checklist¹⁷ (Опросник поведения ребенка), Infant-Toddler Social and Emotional Assessment18 (Социальная и эмоциональная оценка младенцев и детей преддошкольного возраста), Behavior Assessment System for Children¹⁹ (Система оценки поведения детей) охватывают широкий спектр функционирования, включая поведенческие проблемы интернализирующего, экстернализирующего и других типов в раннем детстве. Другие методы включают the Preschool Age Psychiatric Assessment²⁰ (Психиатрическое обследование детей дошкольного возраста) – структурированное диагностическое интервьюирование родителей и лабораторные наблюдения. Маленькие дети часто не могут описать собственный эмоциональный опыт, используя традиционные методы. И поэтому, чтобы помочь детям дошкольного возраста определить соответствующие симптомы, в Berkeley Puppet Interview (Интервью, разработанное в Университете Беркли) используется понятная детям процедура с куклами. ²¹ В одной из новейших методик – Picture Anxiety Test (Тест в картинках для выявления тревожности), используются картинки, чтобы помочь маленьким детям описать тревожность.²²

Дальнейшее продвижение исследований диагностики эмоциональности у маленьких детей требует введения теоретического разграничения между темпераментом и симптоматикой интернализирующего типа. Например, торможение поведения (заметная стеснительность в ситуациях, связанных с общением и непривычных ребенку²³) долго считалось стандартным психологическим портретом, свойственным определенному темпераменту, который увеличивает риск развития тревожного расстройства в более поздний период детства,²⁴ но у некоторых детей он может представлять собой ранние проявления расстройства.^10,25 К сожалению, большинство диагностических систем не различают проявления расстройств на уровне ребенка или семьи в целом, что является одним из способов разграничить конструкты.

Имеющиеся факты позволяют предполагать, что тревожность и симптомы депрессии – это связанные между собой, но самостоятельные сущности,²⁶ хотя они редко изучаются по-отдельности у маленьких детей. В то время как эмоциональные симптомы отражают биологические процессы и механизмы, биологического «теста» на данный момент не существует. Некоторые психофизиологические методики (кожно-гальваническая реакция, частота сердечных сокращений, дыхание, расширение зрачка, уровень кортизола при стрессе) могут определить особенности вегетативного возбуждения, относящиеся к тревоге, но клиническая диагностика все еще требует диагностического интервьюирования для того, чтобы оценить начало появления симптомов, их продолжительность, тяжесть и сопутствующие расстройства. Наконец, эмоциональные симптомы обычно относительно стабильны на протяжении детства, если с ними не работать.^27,28

Ключевые вопросы

Как можно усовершенствовать методы диагностики, чтобы минимизировать зависимость от родительских отчетов, и в то же время сохранить процедуры минимально трудоемкими?
Как в диагностике разграничить темперамент и клинически значимые эмоциональные симптомы?
Какие критерии необходимо использовать для того, чтобы диагностировать тревожность и депрессивные расстройства у маленьких детей, или предпочтителен континуальный, количественный подход?
Как повысить уровень осознанности и внимания к проблеме у людей, чтобы они больше включались в работу профилактических и ранних коррекционных мероприятий?

Результаты последних исследований

Значительные продвижения были достигнуты в разработке методов оценки и соответствующих возрасту диагностических показателей эмоциональных расстройств у маленьких детей. ^29-31 Симптомы отдельных тревожных расстройств (тревожность при расставании с матерью, генерализованная тревожность) можно отграничить друг от друга у детей уже в возрасте двух лет.6 Одна из новых диагностических методик для детей в возрасте от 3 до 5 лет, the Preschool Anxiety Scale – Revised (Улучшенная шкала тревожности для дошкольников), фиксирует эти различающиеся параметры симптомов тревожности.³² Кроме того, в качестве одного из индикаторов риска возникновения тревожных расстройств выделяют искажение внимания к угрозам (attentional bias to threat).³³

В отношении депрессии новейшие результаты исследований подчеркивают валидность диагностики в дошкольном возрасте, а также позволяют указать потенциальные области диагностики. Например, использование функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) показало, что у детей, у которых в истории болезни отмечены первые признаки депрессии еще в дошкольном возрасте, имелись отчетливые паттерны активации мозга, схожие с паттернами активации у взрослых с депрессией. ³⁴ Другое исследование показывает, что критерии депрессии, приведенные в DSM-IV, неаккуратно фиксируют течение расстройства у детей дошкольного возраста.³⁵ Сходным образом с данными, полученными в отношении депрессии у дошкольников, результаты исследований показывают, что у маленьких детей можно также диагностировать пост-травматическое стрессовое расстройство, при условии применения адекватных возрасту диагностических критериев.³⁶

Неисследованные области

Необходимо больше исследований для того, чтобы полностью понять феноменологию и диагностические проявления эмоциональных расстройств у маленьких детей. Это особенно относится к депрессии, которую зачастую сложно отличить от поведенческих расстройств, поскольку оба отклонения характеризуются повышенной раздражительностью и реактивностью. Больше исследований необходимо для того, чтобы усовершенствовать обобщение данных, полученных путем наблюдения, из клинических интервью, самоотчетов детей и методик оценки детских и семейных расстройств. Также требуются исследования, которые определят эффективные способы отграничения проявлений темперамента от клинически значимых эмоциональных симптомов. И наконец, необходимо изучить, какие способы повышения осведомленности о клинически значимых эмоциональных расстройствах у маленьких детей лучше подходят для эффективного привлечения родителей, педиатров и педагогов к раннему выявлению, профилактике и коррекционному вмешательству.

Выводы

Недавние продвижения в области методов диагностики показали, что маленькие дети могут страдать от серьезных эмоциональных расстройств. Эти расстройства вызывают дистресс и наносят ущерб маленьким детям и их семьям, они имеют схожие проявления с расстройствами у детей старшего возраста. Продвижения привели к совершенствованию методов оценки (а именно, диагностических интервью, систем наблюдения, методик на основе самоотчетов детей, психофизиологических тестов), которые сокращают зависимость сугубо от родительских отчетов и увеличивают валидность и надежность диагностики. Были также предложены методы для совершенствования возрастного соответствия диагностических критериев эмоциональных расстройств. Несмотря на отмечаемый значительный прогресс, требуется больше исследований. Без общего понимания остается проблема определения границы между изменчивостью темперамента в эмоциональной реактивности и эмоциональной психопатологией, а также вопрос о том, как различать эти конструкты. Несмотря на доступность, инструменты скрининга для выявления детей из группы риска используются в недостаточной мере, отчасти это объясняется ограниченной осведомленностью педиатров, родителей и педагогов. Даже когда установлена проблема, родительское участие в лечебных мероприятиях, включая усилия по профилактике, остается на низком уровне.

Рекомендации для родителей, служб и административной политики

Недостаточная информированность о важности выявления и коррекции эмоциональных расстройств у маленьких детей является одной из величайших трудностей, которые возникают при оценивании и выявлении эмоциональных проблем в раннем детстве. Эта проблема проявляется в том, что родители не обнаруживают заинтересованности в проведении лечения,¹⁴ а педиатры и воспитатели редко дают направления к специалисту. По сравнению с проблемами экстернализирующего типа, такими как агрессия, эмоциональные симптомы намного сложнее распознать и оценить, а в силу того, что они менее деструктивны, шанс их заметить становится намного меньше. Однако ясно, что маленькие дети могут испытывать эмоциональные проблемы, которые удручают их и наносят им вред. Данные проблемы требуют детально разработанного подхода при оценке и лечении. Эмоциональные расстройства нарушают важные процессы развития, сокращая опыт решения сложных ситуаций, которые необходимы для социального развития и обучения. Помня об этом, исследователи продолжают совершенствовать диагностические системы и методы скрининга, чтобы выявлять маленьких детей, нуждающихся в помощи специализированных служб. В то же время, распространение и внедрение обширных систем реализации находятся в стадии разработки.

Литература

Freud S. Analysis of a phobia in a five-year-old boy (little Hans). Revue Francaise de Psychanalyse. 1928;2, 3.
Luby JL, Belden AC, eds. Mood disorders: Phenomenology and a developmental emotion reactivity model. In: Luby JL, ed. Handbook of preschool mental health: Development, disorders, and treatment. New York, NY US: Guilford Press; 2006.
DelCarmen-Wiggins R, Carter A. Handbook of infant, toddler, and preschool mental health assessment. New York, NY US: Oxford University Press; 2004.
Egger HL, Angold A. Common emotional and behavioral disorders in preschool children: Presentation, nosology, and epidemiology. Journal of Child Psychology and Psychiatry. 03 2006;47(3):313-337.
Wichstrøm L, Berg‐Nielsen TS, Angold A, Egger HL, Solheim E, Sveen TH. Prevalence of psychiatric disorders in preschoolers. Journal of Child Psychology and Psychiatry. 2012;53(6):695-705.
Mian ND, Godoy L, Briggs-Gowan MJ, Carter AS. Patterns of anxiety symptoms in toddlers and preschool-age children: Evidence of early differentiation. Journal of Anxiety Disorders. 2012;26(1):102-110.
Eley TC, Stevenson J. Using genetic analyses to clarify the distinction between depressive and anxious symptoms in children. Journal of Abnormal Child Psychology. 04 1999;27(2):105-114.
Brown TA, Barlow DH. Dimensional versus categorical classification of mental disorders in the fifth edition of the Diagnostic and statistical manual of mental disorders and beyond: Comment on the special section. Journal of Abnormal Psychology. 11 2005;114(4):551-556.
American Psychiatric Association. Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders. text revision, 4th ed. Washington, DC: American Psychiatric Association; 2000.
Kennedy SJ, Rapee RM, Edwards SL. A selective intervention program for inhibited preschool-aged children of parents with an anxiety disorder: Effects on current anxiety disorders and temperament. Journal of the American Academy of Child & Adolescent Psychiatry. 06 2009;48(6):602-609.
Hirshfeld-Becker DR, Masek B, Henin A, et al. Cognitive behavioral therapy for 4- to 7-year-old children with anxiety disorders: A randomized clinical trial. Journal of Consulting and Clinical Psychology. 08 2010;78(4):498-510.
Luby J, Lenze S, Tillman R. A novel early intervention for preschool depression: Findings from a pilot randomized controlled trial. Journal of Child Psychology and Psychiatry. 2012;53(3):313-322.
Swanson ME, Wall S, Kisker E, Peterson C. Health disparities in low-income families with infants and toddlers: Needs and challenges related to disability. Journal of Child Health Care. 2011;15(1):25-38.
Kataoka SH, Zhang L, Wells KB. Unmet need for mental health care among U.S. children: Variation by ethnicity and insurance status. The American Journal of Psychiatry. 09 2002;159(9):1548-1555.
Bjørknes R, Jakobsen R, Nærde A. Recruiting ethnic minority groups to evidence-based parent training. Who will come and how? Children and Youth Services Review. 2011;33(2):351-357.
Godoy L, Carter AS. Identifying and addressing mental health risks and problems in primary care pediatric settings: A model to promote developmental and cultural competence. American Journal of Orthopsychiatry. in press.
Achenbach TM, Rescorla LA. Manual for the ASEBA preschool forms and profiles. Burlington, VT: University of Vermont, Department of Psychiatry; 2000.
Carter AS, Briggs-Gowan MJ. ITSEA Infant-Toddler Social and Emotional Assessment. San Antonio, TX: Psychological Corporation Harcourt Press; 2006.
Reynolds CR, Kamphaus RW. Behavior Assessment System for Children-Second Edition (BASC-2). Circle Pines, MN: AGS; 2004.
Egger HL, Angold A. The Preschool Age Psychiatric Assessment (PAPA): A Structured Parent Interview for Diagnosing Psychiatric Disorders in Preschool Children. In: DelCarmen-Wiggins R, Carter A, eds. Handbook of infant, toddler, and preschool mental health assessment. New York, NY US: Oxford University Press; 2004:223-243.
Measelle JR, Ablow JC, Cowan PA, Cowan CP. Assessing young children’s views of their academic, social, and emotional lives: An evaluation of the self-perception scales of the Berkeley Puppet Interview. Child Development. 12 1998;69(6):1556-1576.
Dubi K, Schneider S. The Picture Anxiety Test (PAT): A new pictorial assessment of anxiety symptoms in young children. Journal of Anxiety Disorders. 12 2009;23(8):1148-1157.
Kagan J. Behavioral inhibition to the unfamiliar. Child Development. 12 1984;55(6):2212-2225.
Kagan J, Snidman N. Early childhood predictors of adult anxiety disorders. Biological Psychiatry. 12 1999;46(11):1536-1541.
Egger HL, Angold A. Anxiety Disorders. In: Luby JL, ed. Handbook of preschool mental health: Development, disorders, and treatment. New York, NY US: Guilford Press; 2006:137-164.
Godoy L, Carter AS, Wagmiller RL, et al. Modeling of internalizing subdomains from ages one to three years. Paper presented at: the annual meeting of the American Psychological Association. 2008; Boston, MA.
Bosquet M, Egeland B. The development and maintenance of anxiety symptoms from infancy through adolescence in a longitudinal sample. Development and Psychopathology. 03 2006;18(2):517-550.
Luby JL, Todd RD, Geller B. Outcome of depressive syndromes: Infancy to adolescence. In: Shulman KI, Tohen M, Kutcher SP, eds. Mood disorders across the life span. New York, NY, US: Wiley-Liss; 1996:83-100.
Luby JL. Affective Disorders. In: DelCarmen-Wiggins R, Carter A, eds. Handbook of infant, toddler, and preschool mental health assessment. New York, NY US: Oxford University Press; 2004:337-353.
Scheeringa MS, Zeanah CH, Myers L, Putnam FW. New findings on alternative criteria for PTSD in preschool children. Journal of the American Academy of Child & Adolescent Psychiatry. 05 2003;42(5):561-570.
Zero to Three. DC:0-3R: Diagnostic classification of mental health and developmental disorders of infancy and early childhood (rev. ed.). Washington, DC US: Zero to Three/National Center for Infants, Toddlers and Families; 2005.
Edwards SL, Rapee RM, Kennedy SJ, Spence SH. The assessment of anxiety symptoms in preschool-aged children: The revised Preschool Anxiety Scale. Journal of Clinical Child and Adolescent Psychology. 2010;39(3):400-409.
Fox NA, Pine DS. Temperament and the emergence of anxiety disorders. Journal of the American Academy of Child & Adolescent Psychiatry. 2012;51(2):125-128.
Barch DM, Gaffrey MS, Botteron KN, Belden AC, Luby JL. Functional brain activation to emotionally valenced faces in school-aged children with a history of preschool-onset major depression. Biological Psychiatry. 2012.
Gaffrey MS, Belden AC, Luby JL. The 2-week duration criterion and severity and course of early childhood depression: Implications for nosology. Journal of Affective Disorders. 2011;133(3):537-545.
Scheeringa MS. Developmental considerations for diagnosing PTSD and acute stress disorder in preschool and school-age children. The American Journal of Psychiatry. 2008;165(10):1237-1239.

Для цитирования:

Майен Нд, Картер Эс. Выявление и диагностика тревожности и депрессии в раннем детстве. В: Тремблей РЭ, Буаван М, Петерс РДеВ, ред. Рапи РМ, ред. темы. Энциклопедия раннего детского развития [онлайн]. https://www.encyclopedia-deti.com/trevozhnost-i-depressiya/ot-ekspertov/vyyavlenie-i-diagnostika-trevozhnosti-i-depressii-v-rannem. Опубликовано: март 2013 r. (английский). Дата просмотра 19 сентября 2022 r.

Текст скопирован в буфер обмена ✓

Диагностика и преодоление тревожности у дошкольников

Тревожность — не болезнь, а эмоциональное состояние негативного характера. Беспокойство могут испытывать даже самые маленькие дети, например, младенцы, у которых оно проявляется в плаксивости, нарушении сна и аппетита. У подросшего ребёнка становится более сложными строение нервной системы, а значит, тревожные состояния будут усложняться. Если не обращать внимания на тревожность у детей дошкольного возраста, родители могут столкнуться с трудностями, когда ребёнок пойдёт в школу. Читайте о том, как диагностировать тревожность у дошкольников, преодолевать её и использовать профилактические мероприятия.

1 Почему дети беспокоятся
2 Особенности повышенной тревожности у младших и старших дошкольников
3 Как проводится диагностика?
4 Методы преодоления
- 4.1 Смотрите видео, в котором детский психолог советует, как преодолеть тревожность и страхи ребёнка
5 Профилактика негативных последствий высокой тревожности у ребёнка дошкольного возраста

Почему дети беспокоятся Тревожность может наблюдаться и у детей дошкольного возраста

Тревожность – повышенная склонность опасаться и беспокоиться – бывает ситуативной и постоянной. Если в первом случае тревожность оправдана, так как помогает избежать какой-либо опасной ситуации, то тревожность, которая сопровождает человека часто и беспричинно превращается уже в проблему.

Тревожность может наблюдаться и у детей дошкольного возраста.

Ребёнок с повышенной тревожностью отличается:

постоянной подавленностью
насторожённостью
сложностью в установлении контактов
враждебным восприятием к миру
мрачным взглядом на окружающее
заниженной самооценкой.

Повышенный уровень тревожности у маленьких детей может возникнуть вследствие:

Наследственных особенностей нервной системы и характера.
Родовых травм, инфекций и других заболеваний, перенесённых в раннем возрасте.
Болезней, перенесённых матерью во время беременности.
Поражений нервной системы плода и ребёнка до, во время и после родов.
Внешних обстоятельств (гиперопеки, отторжения родителей и пр. ).

Среди причин повышенной тревожности у детей дошкольного возраста можно выделить:

Бесконтрольный просмотр ТВ. По утверждению психологов и психотерапевтов, маленькие дети чаще всего боятся какого-нибудь пугающего персонажа из мультфильма.
Сильный испуг (встреча с животным, нападение злодея, происшествие на воде, пожар или наводнение, военные действия и т. п.). Пережив такое, дошкольники могут вести себя неадекватно.
Неблагоприятная атмосфера в семье (ссоры, крики, конфликты и пр.). У детей из таких семей могут возникать психосоматические симптомы (учащённое сердцебиение, проблемы с дыханием и пр.), приводящие к разного рода заболеваниям.

«Полезно знать. Напряжённый социально-психологический климат в семье порождает повышенную тревожность ребёнка. Дети, которые чувствуют, что их не любят, вырастают тревожными, беспокойными, неуверенными в себе людьми».

Недружелюбная атмосфера в ДОУ. Иногда причиной детской тревожности может стать поведение воспитателя в детском саду: угрозы, наказания и т. д. Ребёнок, постоянно слышащий крик, не может нормально развиваться, так как его нервная система находится в напряжении, что и проявляется в эмоциональной неуравновешенности.
Насмешки сверстников. Малыши чувствуют униженными, если сверстникам удаётся потешаться над ними.
Тревожное поведение взрослых. Дети берут пример с того, как ведут себя близкие взрослые.
Слишком высокие требования взрослых, которые малыш не в силах выполнить.
Авторитарность родителей. Властность родителей порождает страх.
Разность во взглядах воспитания в семье. Сложно соответствовать, когда один родитель запрещает, а другой разрешает. Тогда возникает беспокойство, что один из родителей не одобрит поведение, какой-либо поступок.
Ожидание неприятностей. Дети боятся родителей, когда знают, что он них ничего хорошего нельзя ждать (в случаях с пьянством, приступами жестокости, а то и просто плохим настроением взрослых).

Особенности повышенной тревожности у младших и старших дошкольников Тревожность старших дошкольников может быть связана с погрешностями семейного воспитания и атмосферой дома, а постепенной подготовкой к началу школьного обучения.

Как было уже сказано, тревожность может возникать у различных возрастных групп детей.

У новорождённых этот симптом проявляется в виде повышенного беспокойства, плаксивости, плохого сна и аппетита.

Тревожность детей младшего дошкольного возраста связана с кризисом 3-х лет. Малыш начинает ходить в детский сад, и связи с этим испытывает беспокойство по причине разлуки с матерью и адаптации к новым социальным условиям.

Тревожность старших дошкольников может быть связана с погрешностями семейного воспитания и атмосферой дома, а постепенной подготовкой к началу школьного обучения. Старшие дошкольники не менее младших переживают о том, придут ли их забирать родители и всё ли с ними в порядке. Повышенной тревожностью страдают дети с заниженной самооценкой: их переживания связаны с общением со сверстниками и тем, какие роли они исполняют в группе.

При повышенной тревожности у детей дошкольного возраста могут возникать:

неврозы
навязчивые мысли и движения
фобии.

Высокому уровню ситуативной тревожности могут предшествовать ситуации возможности разлуки с матерью, расставания с родителями, резкого изменения привычной обстановки

Повышенная тревожность у таких детей может проявляться следующим образом:

В поведенческих реакциях:

ребёнок может постоянно крутить и теребить что-то в руках (бумагу, одежду, волосы), грызть ногти и карандаши, сосать пальцы
излишняя скованность и напряжённость
повышенная суетливость, жестикуляция
ребёнок может что-то постоянно ронять и терять
малыш теряется, когда задают вопросы, сбивается и теряется, когда пытается что-то сказать
плаксивости.

В физиологических реакциях и симптомах:

покраснение или, наоборот, побледнение лица
излишняя потливость
дрожание рук
вздрагивание при неожиданных звуках
учащённое сердцебиение, сложности с дыханием, жалобы на боль в животе и головную боль, позывы к мочеиспусканию
нарушения сна
проблемы с аппетитом.

В переживаниях и чувствах:

боязнь неудачи
тягость ожидания
желание удалиться
чувства незащищённости
ощущение неполноценности
чувство стыда или вины.

«Высокому уровню ситуативной тревожности могут предшествовать ситуации возможности разлуки с матерью, расставания с родителями, резкого изменения привычной обстановки и многое другое».

Как проводится диагностика?

Диагностировать уровень тревожность у дошкольника можно, обратившись к самой известной методике – тесту Тэммпл-Амен-Дорки. Смысл теста в том, чтобы узнать поведенческие реакции ребёнка на 14 предложенных ситуаций, и изображённых на картинках:

Игра ребёнка с малышом более младшего возраста. Весёлый он или грустный в это время?
Ребёнок идёт вместе с мамой, везущей в коляске младенца. Старший ребёнок в это время радостный или нет?
Один ребёнок проявляет агрессию по отношению к другому – бежит и замахивается на него.
Ребёнок сам надевает носки и ботинки. Доставляет ли это занятие ему позитивные эмоции?
Ребёнок играет со старшими детьми. Ему в это время радостно или грустно?
Родители смотрят телевизор, а ребёнок в это время нужно спать. Радость или печаль?
Ребёнок умывается самостоятельно. Какое лицо у него во время умывания?
Ребёнка ругает папа или мама. Какое лицо у ребёнка при этом?
Папа играет с новорождённым и в это время не обращает внимания на старшего ребёнка. Он в это время весел или грустен?
Один ребёнок у другого пытается отнять игрушку. Это увлекательная игра или конфликт? Грустно или весело?
Мама заставляет ребёнка собрать разбросанные по комнате игрушки. Что ребёнок при этом чувствует?
Сверстники уходят от ребёнка. Это печально или радостно?
Семейный портрет: ребёнок с родителями. Счастливое ли выражение лица у ребёнка?
Ребёнок обедает в одиночестве. Он грустный или весёлый?

Ответы ребёнка нужно занести в таблицу, отмечая символом «+» то, что испытывает ребёнок относительно каждого высказывания — радость или грусть.

Методы преодоления

Среди методов коррекции детской тревожности можно выделить:

коррекционные игры
арттерапию (коррекционное рисование, сказкотерапия и пр.).
десенсибилизация
релаксация.

Арттерапия — один из действенных методов коррекции детской тревожности.

Попробуйте с ребёнком такое упражнение. Подберите ситуации, в которых нужно будет справиться со страхом. Преподнесите ситуацию, попросив ребёнка подумать, как с ней справиться. Сначала пусть ребёнок представит, как справляется с ситуацией малыш гораздо младше его, а потом ребёнок, у которого всё отлично получается. Ребёнок увидит, как далеко в развитии он ушёл о тех детей, которых мало что умеют, и он сможет сказать себе: «Я могу, у меня всё хорошо выйдет». Объясните крохе, что у каждого всё получится, если захотеть.

Смотрите видео, в котором детский психолог советует, как преодолеть тревожность и страхи ребёнка

https://www.youtube.com/watch?v=jaRvcR1Sfh8

Профилактика негативных последствий высокой тревожности у ребёнка дошкольного возраста

Советы психолога помогут родителям избежать развития повышенной тревожности у дошкольников:

Организовывайте общение с ребёнком в спокойной и доброжелательной атмосфере.
Исключите критику поведения и характера ребёнка.
Стимулируйте у малыша развитие самостоятельности и инициативности.
Привлекайте кроху к разнообразному общению, а также к выполнению простых поручений.
Не подрывайте авторитет значимых для ребёнка людей.
Соблюдайте последовательность в действиях.
Не запрещайте ребёнку без причин то, что разрешали ранее.
Не требуйте от ребёнка того, что он не в силах выполнить.
Хвалите в случае успеха, помогайте и поддерживайте, когда ребёнок сталкивается с трудностями.
Доверяйте малышу, будьте с ним честными и любите его таким, какой он есть.

Важно наладить позитивную коммуникацию с ребёнком, особенно в период адаптации к детскому саду или школе. А взаимодействие родителей и воспитателя ДОУ, их терпение и внимательность помогут ребёнку с повышенным чувством тревожности успокоиться, снять напряжение, преодолеть застенчивость.

Текущая диагностика и лечение тревожных расстройств

1. Kessler RC, McGonagle KA, Zhao S, et al. Распространенность DSM-III-R психических расстройств в течение жизни и за 12 месяцев в Соединенных Штатах: результаты национального обследования сопутствующих заболеваний. Арх генерал психиатрия. 1994;51(1):8–19. [PubMed] [Google Scholar]

2. Weissman MM, Merikangas KR. Эпидемиология тревожных и панических расстройств: обновление. Дж. Клин Психиатрия. 1986; (47 Дополнение): 11–17. [PubMed] [Академия Google]

3. Roy-Byrne PP, Craske MG, Stein MB, et al. Рандомизированное исследование эффективности когнитивно-поведенческой терапии и медикаментозного лечения панического расстройства первичной медико-санитарной помощи. Арх генерал психиатрия. 2005;62(3):290–298. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

4. Stein MB, Sherbourne MG, Craske MG, et al. Качество медицинской помощи пациентам первичного звена с тревожными расстройствами. Am J Психиатрия. 2004;161(12):2230–2237. [PubMed] [Google Scholar]

5. Леон А.С., Портера Л., Вайсман М.М. Социальные издержки тревожных расстройств. Br J Psychiatry Suppl. 1995;(27):19–22. [PubMed] [Google Scholar]

6. Wittchen HU, Fehm L. Эпидемиология, модели сопутствующих заболеваний и связанные с ними нарушения социальной фобии. Психиатр Clin North Am. 2001;24(4):617–641. [PubMed] [Google Scholar]

7. Wittchen HU, Kessler RC, Beesdo K, et al. Генерализованная тревога и депрессия в учреждениях первичной медико-санитарной помощи: распространенность, распознавание и лечение. Дж. Клин Психиатрия. 2002; 63 (Приложение 8): 24–34. [PubMed] [Google Scholar]

8. Диагностическое и статистическое руководство по психическим расстройствам (DSM-IV) Вашингтон, округ Колумбия: Американская психиатрическая ассоциация; 2000. [Google Академия]

9. Coutinho FC, Dias GP, do Nascimonto Bevilaqua MC и др. Текущая концепция тревоги: последствия от Дарвина до DSM-V для диагностики генерализованного тревожного расстройства. Опытный преподобный Нейротер. 2010;10(8):1307–1320. [PubMed] [Google Scholar]

10. Stein DJ, Fineberg NA, Bienvu J, et al. Следует ли классифицировать ОКР как тревожное расстройство в DSM-V? Подавить тревогу. 2010;27(6):495–506. [PubMed] [Google Scholar]

11. Phillips KA, Friedman MJ, Stein DJ, et al. Специальный DSM-V вопросы о тревоге, обсессивно-компульсивном спектре, посттравматических и диссоциативных расстройствах. Подавить тревогу. 2010;27(2):91–92. [PubMed] [Google Scholar]

12. Vollebergh WA, Iedema J, Bijl RV, et al. Структура и устойчивость распространенных психических расстройств: исследование НЕМЕЗИС. Арх генерал психиатрия. 2001;58(6):597–603. [PubMed] [Google Scholar]

13. Кауфман Дж. Д., Чарни Д. Коморбидность настроения и тревожных расстройств. Подавить тревогу. 2000; 12 (Приложение 1): 69–76. [PubMed] [Академия Google]

14. Weissman MM, Fyer AJ, Haghighi F, et al. Синдром потенциального панического расстройства: клинические и генетические доказательства сцепления. Am J Med Genet. 2000;96(1):24–35. [PubMed] [Google Scholar]

15. Leckman JF, Panes DL, Zhang H, et al. Размеры обсессивно-компульсивных симптомов у пораженных пар братьев и сестер с диагнозом синдром Жиля де ла Туретта. Am J Med Genet. 2003; 116B(1):60–68. [PubMed] [Google Scholar]

16. Hettema JM, Neale MC, Kendler KS. Обзор и метаанализ генетической эпидемиологии тревожных расстройств. Am J Психиатрия. 2001;158(10):1568–1578. [PubMed] [Академия Google]

17. Браун Т.А., Чорпита Б.Ф., Барлоу Д.Х. Структурные взаимосвязи между параметрами тревоги и расстройств настроения DSM-IV и параметрами негативного аффекта, позитивного аффекта и вегетативного возбуждения. J Abnorm Psychol. 1998;107(2):179–192. [PubMed] [Google Scholar]

18. Tackett JL, Quilty LC, Sellborn M, et al. Дополнительные доказательства количественной иерархической модели настроения и тревожных расстройств для DSM-V : контекст структуры личности. J Abnorm Psychol. 2008;117(4):812–825. [PubMed] [Академия Google]

19. Уотсон Д. Переосмысление аффективных и тревожных расстройств: количественная иерархическая модель для DSM-V . J Abnorm Psychol. 2005;114(4):522–536. [PubMed] [Google Scholar]

20. Hollander E, Kwon JH, Stein DJ, et al. Обсессивно-компульсивные и спектральные расстройства: обзор и вопросы качества жизни. Дж. Клин Психиатрия. 1996; 57 (Приложение 8): 3–6. [PubMed] [Google Scholar]

21. Shear MK, Frank E, Rucci P, et al. Панико-агорафобический спектр: надежность и достоверность инструментов оценки. J Psychiatr Res. 2001;35(1):59–66. [PubMed] [Google Scholar]

22. Моро С., Зисук С. Обоснование посттравматического стрессового расстройства. Психиатр Clin North Am. 2002;25(4):775–790. [PubMed] [Google Scholar]

23. Schneier FR, Blanco C, Antia SX, Liebowitz MR. Спектр социальной тревожности. Психиатр Clin North Am. 2002;25(4):757–774. [PubMed] [Google Scholar]

24. Foa EB, Kozak MJ, Steketee GS, McCarthy PR. Лечение депрессивных и обсессивно-компульсивных симптомов при ОКР имипрамином и поведенческой терапией. Br J Clin Psychol. 1992;31(Часть 3):279–292. [PubMed] [Google Scholar]

25. Roy-Byrne P, Craske MG, Sullivan G, et al. Предоставление основанного на доказательствах лечения множественных тревожных расстройств в учреждениях первичной медико-санитарной помощи: рандомизированное контролируемое исследование. ДЖАМА. 2010;303(19):1921–1928. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

26. Barlow DH, Allen LB, Choate ML. К единому лечению эмоциональных расстройств. Поведение Тер. 2004;35(2):205–230. [Google Scholar]

27. Рабинович М.И., Муэдзиноглу М.К., Стриго И., Быстрицкий А. Динамические принципы взаимодействия эмоций и познания: Математические образы психических расстройств. ПЛОС Один. 2010;5(9):e12547. [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

28. Быстрицкий А., Ниренберг А. А., Фойснер Дж. Д., Рабинович М. Вычислительная нелинейная динамическая психиатрия: новая методологическая парадигма диагностики и течения болезни. J Psychiatr Res. 2012;46(4):428–435. [PubMed] [Google Scholar]

29. Feusner JD, Townsend J, Bystritsky A, et al. Обработка зрительной информации лиц при телесном дисморфическом расстройстве. Арх генерал психиатрия. 2007;64(12):1417–1425. [PubMed] [Академия Google]

30. Craske MG, et al. Компьютеризированное проведение когнитивно-поведенческой терапии при тревожных расстройствах в учреждениях первичной медико-санитарной помощи. Подавить тревогу. 2009;26(3):235–242. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

31. Bremner JD. Функциональные нейроанатомические корреляты травматического стресса пересмотрены 7 лет спустя, на этот раз с данными. Психофармаколь Булл. 2003;37(2):6–25. [PubMed] [Google Scholar]

32. Axelson DA, Draisharmy PM, McDonald WM, et al. Гиперкортизолемия и изменения гиппокампа при депрессии. Психиатрия рез. 1993;47(2):163–173. [PubMed] [Google Scholar]

33. Wittchen HU, Hoyer J. Генерализованное тревожное расстройство: природа и течение. Дж. Клин Психиатрия. 2001; 62 (Приложение 11): 15–19. обсуждение, 20–21. [PubMed] [Google Scholar]

34. Swedo SE. Детские аутоиммунные нервно-психические расстройства, связанные со стрептококковыми инфекциями (PANDAS) Mol Psychiatry. 2002; 7 (Приложение 2): S24–S25. [PubMed] [Google Scholar]

35. Леду Дж. Страх и мозг: где мы были и куда идем? Биол психиатрия. 1998;44(12):1229–1238. [PubMed] [Google Scholar]

36. Fendt M, Fanselow MS. Нейроанатомические и нейрохимические основы условного страха. Neurosci Biobehav Rev. 1999;23(5):743–760. [PubMed] [Google Scholar]

37. Горман Дж.М., Кент Дж.М., Салливан Дж.М., Коплан Дж.Д. Нейроанатомическая гипотеза панического расстройства, пересмотренная. Am J Психиатрия. 2000;157(4):493–505. [PubMed] [Google Scholar]

38. Саксена С., Раух С.Л. Функциональная нейровизуализация и нейроанатомия обсессивно-компульсивного расстройства. Психиатр Clin North Am. 2000;23(3):563–586. [PubMed] [Академия Google]

39. Dager SR, Layton M, Richards T. Результаты нейровизуализации при тревожных расстройствах. Семин Клин Нейропсихология. 1996;1(1):48–60. [PubMed] [Google Scholar]

40. Чарни Д.С. Нейроанатомические цепи, модулирующие поведение страха и тревоги. Acta Psychiatr Scand Suppl. 2003;(417):38–50. [PubMed] [Google Scholar]

41. Леду Э. Цепи эмоций в мозге. Annu Rev Neurosci. 2000; 23: 155–184. [PubMed] [Google Scholar]

42. Goddard AW, Ball SG, Martinez J, et al. Современные взгляды на роль центральной норадреналиновой системы при тревоге и депрессии. Подавить тревогу. 2010;27(4):339–350. [PubMed] [Google Scholar]

43. Пытляк М., Варгова В., Мечирова В. и соавт. Рецепторы серотонина: от молекулярной биологии до клинического применения. Физиол Рез. 2011;60(1):15–25. [PubMed] [Google Scholar]

44. Кочиш Б., Варга В., Дахан Л., Ски А. и др. Разнообразие серотонинергических нейронов: идентификация нейронов шва с разрядами, синхронизированными по времени с тета-ритмом гиппокампа. Proc Natl Acad Sci USA. 2006;103(4):1059–1064. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

45. Хенингер Г.Р., Чарни Д.С. Системы моноаминовых рецепторов и тревожные расстройства. Психиатр Clin North Am. 1988;11(2):309–326. [PubMed] [Google Scholar]

46. Harvey BH, Naciti C, Brand L, Stein DJ. Изменения эндокринных, когнитивных и гиппокампальных/кортикальных рецепторов 5HT _1A/2A, вызванные стрессовой моделью зависимой от времени сенсибилизации (TDS) у крыс. Мозг Res. 2003; 983 (1–2): 97–107. [PubMed] [Google Scholar]

47. Burris KD, Sanders-Bush E. Непреодолимый антагонизм мозговых рецепторов 5-гидрокситриптамина-2 диэтиламидом (+)-лизергиновой кислоты и диэтиламидом бромолизергиновой кислоты. Мол Фармакол. 1992;42(5):826–830. [PubMed] [Google Scholar]

48. Делл’Оссо Б., Буоли М., Болдуин Д.С., Альтамура А.С. Ингибиторы обратного захвата серотонина и норадреналина (СИОЗСН) при тревожных расстройствах: всесторонний обзор их клинической эффективности. Хум Психофармакол. 2010;25(1):17–29. [PubMed] [Google Scholar]

49. Молер Х. Возникновение новой фармакологии ГАМК. Нейрофармакология. 2011;60(7–8):1042–1049. [PubMed] [Google Scholar]

50. Roy-Byrne PP, Sullivan MD, Cowley DS, et al. Дополнительное лечение синдромов отмены бензодиазепинов: обзор. J Psychiatr Res. 1993; 27 (Приложение 1): 143–153. [PubMed] [Google Scholar]

51. Поллак М.Х., Мэтьюз Дж., Скотт Э.Л. Габапентин как потенциальное средство для лечения тревожных расстройств. Am J Психиатрия. 1998;155(7):992–993. [PubMed] [Google Scholar]

52. Stahl SM. Механизм действия альфа-₂ дельта-лигандов: модуляторы чувствительных к напряжению кальциевых каналов (VSCC). Дж. Клин Психиатрия. 2004;65(8):1033–1034. [PubMed] [Google Scholar]

53. Де ла Мора, член парламента, Гальегос-Кари А., Арисменди-Гарсия И. и др. Роль механизмов дофаминовых рецепторов в модуляции миндалевидного тела страха и тревоги: структурно-функциональный анализ. Прог Нейробиол. 2010;90 (2): 198–216. [PubMed] [Google Scholar]

54. Лоренц Р.А., Джексон К.В., Зайц М. Дополнительное использование атипичных нейролептиков при резистентном к лечению генерализованном тревожном расстройстве. Фармакотерапия. 2010;30(9):942–951. [PubMed] [Google Scholar]

55. Ascher JA, Cole JO, Colin JN, et al. Бупропион: обзор механизма антидепрессивной активности. Дж. Клин Психиатрия. 1995;56(9):395–401. [PubMed] [Google Scholar]

56. Быстрицкий А., Кервин Л., Фойснер Дж. Д., Вапник Т. Экспериментальное контролируемое исследование бупропиона XL по сравнению с эсциталопрамом при генерализованном тревожном расстройстве. Психофармаколь Булл. 2008;41(1):46–51. [PubMed] [Академия Google]

57. Чарни Д.С., Хенингер Г.Р. Норадренергическая функция и механизм действия противотревожной терапии: I. Эффект длительного лечения алпразоламом. Арх генерал психиатрия. 1985;42(5):458–467. [PubMed] [Google Scholar]

58. Дэвидсон Дж. Р., Фоа Э. Б., Коннор К. М., Черчилль Л. Э. Гипергидроз при социальном тревожном расстройстве. Прог Нейропсихофармакол Биол Психиатрия. 2002; 26 (7–8): 1327–1331. [PubMed] [Google Scholar]

59. Bastien DL. Фармакологическое лечение посттравматического стрессового расстройства, вызванного боевыми действиями: обзор литературы. Бр Дж Нурс. 2010;19(5): 318–321. [PubMed] [Google Scholar]

60. Gelenberg AJ, Lydiard RB, Rudolph RL, et al. Эффективность венлафаксина в капсулах с пролонгированным высвобождением у недепрессивных амбулаторных пациентов с генерализованным тревожным расстройством: 6-месячное рандомизированное контролируемое исследование. ДЖАМА. 2000;283(23):3082–3088. [PubMed] [Google Scholar]

61. Mancini M, Perna G, Rossi A, et al. Использование дулоксетина у пациентов с тревожным расстройством или с коморбидной тревогой и большим депрессивным расстройством: обзор литературы. Эксперт Опин Фармаколог. 2010;11(7):1167–1181. [PubMed] [Академия Google]

62. Каробрез А.П., Тейшейра К.В., Графф Ф.Г. Модуляция защитного поведения периакведуктальным серым рецептором NMDA/глицин-B. Neurosci Biobehav Rev. 2001; 25 (7–8): 697–709. [PubMed] [Google Scholar]

63. O Connor RM, Finger BC, Flor PJ, et al. Метаботропный глутаматный рецептор 7: на стыке познания и эмоций. Евр Дж Фармакол. 2010;639(1–3):123–131. [PubMed] [Google Scholar]

64. Майерс К.М., Карлезон В.А., младший, Дэвис М. Рецепторы глутамата в угасании и основанной на угасании терапии психических заболеваний. Нейропсихофармакология. 2011;36(1):274–29.3. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

65. Otto MW, Basden SL, Leyro TM, et al. Клинические перспективы комбинации d-циклосерина и когнитивно-поведенческой терапии для лечения тревожных расстройств. Спектр ЦНС. 2007;12(1):51–56. 59–61. [PubMed] [Google Scholar]

66. Minkeviciene R, Banerjee P, Tanila H. Когнитивные и анксиолитические эффекты мемантина. Нейрофармакология. 2008;54(7):1079–1085. [PubMed] [Google Scholar]

67. Feusner JD, Kerwin L, Saxena S, et al. Дифференциальная эффективность мемантина при обсессивно-компульсивном расстройстве и генерализованном тревожном расстройстве: открытое исследование. Психофармаколь Булл. 2009 г.;42(1):81–93. [PubMed] [Google Scholar]

68. Мантых PW. Нейробиология вещества Р и рецептора NK1. Дж. Клин Психиатрия. 2002; 63 (Приложение 11): 6–10. [PubMed] [Google Scholar]

69. Heinrichs SC, Tache Y. Терапевтический потенциал антагонистов рецепторов CRF: перспектива кишечника и мозга. Exp Opin Investig Drugs. 2001;10(4):647–659. [PubMed] [Google Scholar]

70. Морейра Ф.А., Вотьяк КТ. Каннабиноиды и тревога. Curr Top Behav Neurosci. 2010;2:429–450. [PubMed] [Академия Google]

71. Дюран С., Кристмас Д., Натт Д. Фармакология тревоги. Curr Top Behav Neurosci. 2010;2:303–330. [PubMed] [Google Scholar]

72. Koen N, Stein DJ. Фармакотерапия тревожных расстройств: критический обзор. Диалоги Clin Neurosci. 2011;13(4):423–437. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

73. Доусон Л.А., Уотсон Дж.М. Вилазодон: агонист рецепторов 5-HT _1A/ингибитор переносчика серотонина для лечения аффективных расстройств. ЦНС Neurosci Ther. 2009 г.;15(2):107–117. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

74. Davidson JR. Фармакотерапия генерализованного тревожного расстройства. Дж. Клин Психиатрия. 2001; 62 (Приложение 11): 46–50. обсуждение, 51–52. [PubMed] [Google Scholar]

75. Равиндран Л.Н., Штейн М.Б. Фармакологическое лечение тревожных расстройств: обзор прогресса. Дж. Клин Психиатрия. 2010;71(7):839–854. [PubMed] [Google Scholar]

76. Pae CU, Marks DM, Shah M, et al. Милнаципран: Помимо роли антидепрессанта. Клин Нейрофармакол. 2009 г.;32(6):355–363. [PubMed] [Google Scholar]

77. Otto MW, et al. Прекращение лечения бензодиазепинами: эффективность когнитивно-поведенческой терапии у пациентов с паническим расстройством. Am J Психиатрия. 1993;150(10):1485–1490. [PubMed] [Google Scholar]

78. Лаурия-Хорнер Б.А., Пол Р.Б. Прегабалин: новый анксиолитик. Exp Opin Investig Drugs. 2003;12(4):663–672. [PubMed] [Google Scholar]

79. Muzina DJ, El-Sayegh S, Calabrese JR. Противоэпилептические препараты в психиатрии: в центре внимания рандомизированное контролируемое исследование. Эпилепсия Рез. 2002; 50(1–2):195–202. [PubMed] [Google Scholar]

80. Hellwig TR, Hammerquist R, Termaat T. Симптомы отмены после прекращения приема габапентина. Am J Health Syst Pharm. 2010;67(11):910–912. [PubMed] [Google Scholar]

81. McDougle CJ. Обновление фармакологического лечения обсессивно-компульсивного расстройства: агенты и аугментация. Дж. Клин Психиатрия. 1997; 58 (Приложение 12): 11–17. [PubMed] [Google Scholar]

82. Быстрицкий А. Лечебно-резистентные тревожные расстройства. Мол Психиатрия. 2006;11(9):805–814. [PubMed] [Академия Google]

83. Guaiana G, Barbui C, Cipriani A. Гидроксизин для генерализованного тревожного расстройства. Кокрановская система базы данных, ред. 2010; 12:CD006815. [PubMed] [Google Scholar]

84. Рой-Бирн П., Штейн М., Быстрицкий А., Катон В. Фармакотерапия панического расстройства: Предлагаемые рекомендации для семейного врача. J Am Board Fam Pract. 1998;11(4):282–290. [PubMed] [Google Scholar]

85. Поллак М.Х. Новые достижения в лечении тревожных расстройств. Психофармаколь Булл. 2002;36(4 Приложение 3):79–94. [PubMed] [Google Scholar]

86. Горман Дж.М., Кент Дж.М. СИОЗС и СИОЗСН: широкий спектр эффективности за пределами большой депрессии. Дж. Клин Психиатрия. 1999; 60 (Приложение 4): 33–38. обсуждение, 39. [PubMed] [Google Scholar]

87. Greist JH. Сравнительная эффективность лечения обсессивно-компульсивного расстройства. Булл Меннингер Клин. 1998; 62 (4 Приложение А): A65–A81. [PubMed] [Google Scholar]

88. Hembree EA, Riggs DS, Kozak MJ, et al. Долгосрочная эффективность экспозиционно-ритуальной профилактической терапии и серотонинергических препаратов при обсессивно-компульсивном расстройстве. Спектр ЦНС. 2003;8(5):363–371. 381. [PubMed] [Google Scholar]

89. Барлоу Д.Х., Горман Дж.М., Шир М.К., Вудс С.В. Когнитивно-поведенческая терапия, имипрамин или их комбинация при паническом расстройстве: рандомизированное контролируемое исследование. ДЖАМА. 2000;283(19):2529–2536. [PubMed] [Google Scholar]

90. McDougle CJ, Epperson CN, Pelton GH, et al. Двойное слепое плацебо-контролируемое исследование добавления рисперидона при рефрактерном к ингибиторам обратного захвата серотонина обсессивно-компульсивном расстройстве. Арх генерал психиатрия. 2000;57(8):794–801. [PubMed] [Академия Google]

91. Valuck R. Селективные ингибиторы обратного захвата серотонина: обзор класса. П&Т. 2004;29(4):234–243. [Google Scholar]

92. Ривз Р.Р., Ладнер М.Е. Суицидальность, вызванная антидепрессантами: значение для клинической практики. South Med J. 2009;102(7):713–718. [PubMed] [Google Scholar]

93. Керна В., Носалова Г., Ондрейка И. Метаболический риск при применении некоторых нейролептиков второго поколения. Братислав Лек Листы. 2010;111(12):640–643. [PubMed] [Google Scholar]

94. Шелландер Р., Доннерер Дж. Антидепрессанты: следует учитывать клинически значимые лекарственные взаимодействия. Фармакология. 2010;86(4):203–215. [PubMed] [Академия Google]

95. Хаддад ПМ. Синдром отмены антидепрессантов. Препарат Саф. 2001;24(3):183–197. [PubMed] [Google Scholar]

96. Фоа Э.Б., Франклин М.Е., Мозер Дж. Контекст в клинике: насколько хорошо сочетаются когнитивно-поведенческая терапия и лекарства? Биол психиатрия. 2002;52(10):987–997. [PubMed] [Google Scholar]

97. Roshanae-Moghaddam B, Pauly MC, Atkins DC, et al. Относительные эффекты когнитивно-поведенческой терапии и фармакотерапии при депрессии по сравнению с тревогой: действительно ли лекарства несколько лучше при депрессии, а когнитивно-поведенческая терапия несколько лучше при тревоге? Подавить тревогу. 2011;28(7):560–567. [PubMed] [Академия Google]

98. Barlow DH, Farchione TJ, Fairholme CP, et al., редакторы. Унифицированный протокол трансдиагностического лечения эмоциональных расстройств. Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета; 2011. [Google Scholar]

99. Botella C, Gallego MJ, Garcia-Palacios A, et al. Интернет-лечение страха перед публичными выступлениями: контролируемое испытание. Cyberpsychol Behav Soc Netw. 2010;13(4):407–421. [PubMed] [Google Scholar]

100. Koszycki D, Talijard M, Segal Z, et al. Рандомизированное исследование сертралина, самостоятельного применения когнитивно-поведенческой терапии и их комбинации при паническом расстройстве. Психомед. 2011;41(2):373–383. [PubMed] [Академия Google]

101. Авирам А., Вестра Х.А. Влияние мотивационного интервьюирования на сопротивление при когнитивно-поведенческой терапии генерализованного тревожного расстройства. Психотер Рез. 2011;21(6):698–708. [PubMed] [Google Scholar]

102. Beck AT. Когнитивная терапия. 30-летняя ретроспектива. Я психол. 1991;46(4):368–375. [PubMed] [Google Scholar]

103. Germer CK. Внимательность. Нью-Йорк: Гилфорд Пресс; 2005. С. 3–27. [Google Scholar]

104. Кабат-Зинн Дж. Жизнь полной катастрофы: использование мудрости вашего тела и разума для преодоления стресса, боли и болезней. Нью-Йорк: книги Delta Trade в мягкой обложке; 1991. [Google Scholar]

105. Teasdale JD, Segal ZV, Williams JM, et al. Профилактика рецидива/рецидива большой депрессии с помощью когнитивной терапии, основанной на осознанности. J Consult Clin Psychol. 2000;68(4):615–623. [PubMed] [Google Scholar]

106. Kabat-Zinn J, Massion AO, Kristeller J, et al. Эффективность программы снижения стресса на основе медитации при лечении тревожных расстройств. Am J Психиатрия. 1992;149(7):936–943. [PubMed] [Google Scholar]

107. Hayes SC, Strosahl KD, Wilson KG. Терапия принятия и приверженности: эмпирический подход к изменению поведения. Нью-Йорк: Гилфорд Пресс; 2003. (мягкая обложка) [Google Scholar]

108. Roy-Byrne PP, et al. Перенос исследований в области лечения из клинических испытаний в реальный мир. Психиатр Серв. 2003;54(3):327–332. [PubMed] [Google Scholar]

109. Hollander E, Bienstock CA, Koran LM, et al. Рефрактерное обсессивно-компульсивное расстройство: современное лечение. Дж. Клин Психиатрия. 2002; 63 (Приложение 6): 20–29. [PubMed] [Google Scholar]

110. Liebowitz MR. Актуальная информация о диагностике и лечении социального тревожного расстройства. Дж. Клин Психиатрия. 1999; 60 (Приложение 18): 22–26. [PubMed] [Академия Google]

111. Быстрицкий А., Либерман Р.П., Хван С. и др. Сравнение социального функционирования и качества жизни при обсессивно-компульсивных и шизофренических расстройствах. Подавить тревогу. 2001;14(4):214–218. [PubMed] [Google Scholar]

112. Beale MD, Kellner CH, Pritchett JT, et al. ЭСТ при ОКР. Дж. Клин Психиатрия. 1995;56(2):81–82. [PubMed] [Google Scholar]

113. Чавел С.М., Вестер вельд М., Спенсер С. Долгосрочные результаты стимуляции блуждающего нерва при рефрактерной парциальной эпилепсии. Эпилепсия Поведение. 2003;4(3):302–309.. [PubMed] [Google Scholar]

114. George MS, Ward HE, Jr, Ninan PT, et al. Пилотное исследование стимуляции блуждающего нерва (ВНС) при терапевтически устойчивых тревожных расстройствах. Мозговой стимул. 2008;1(2):112–121. [PubMed] [Google Scholar]

115. Slotema CW, Blom JD, Hoek HW, Sommer IE. Должны ли мы расширить набор методов психиатрического лечения, включив в него повторную транскраниальную магнитную стимуляцию (рТМС)? Метаанализ эффективности рТМС при психических расстройствах. Дж. Клин Психиатрия. 2010;71(7):873–884. [PubMed] [Академия Google]

116. Blom RM, et al. Обновленная информация о повторяющейся транскраниальной магнитной стимуляции при обсессивно-компульсивном расстройстве: разные цели. Curr Psychiatry Rep. 2011;13(4):289–294. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

117. Палланти С., Бернарди С. Нейробиология повторной транскраниальной магнитной стимуляции при лечении тревоги: критический обзор. Int Clin Psychopharmacol. 2009;24(4):163–173. [PubMed] [Google Scholar]

118. Быстрицкий А., Кервин Л.Е., Фойснер Д.Д. Предварительное исследование рТМС под контролем фМРТ при лечении генерализованного тревожного расстройства: 6-месячное наблюдение. Дж. Клин Психиатрия. 2009 г.;70(3):431–432. [PubMed] [Google Scholar]

119. Rück C, Andréewitch S, Flyckt K, et al. Капсулотомия при рефрактерных тревожных расстройствах: длительное наблюдение за 26 пациентами. Am J Психиатрия. 2003;160(3):513–521. [PubMed] [Google Scholar]

120. Cosgrove GR, Rauch SL. Стереотаксическая цингулотомия. Нейрохирург Clin North Am. 2003;14(2):225–235. [PubMed] [Google Scholar]

121. Greenberg BD, Price LH, Rauch SL, et al. Нейрохирургия трудноизлечимого обсессивно-компульсивного расстройства и депрессии: критические вопросы. Нейрохирург Clin North Am. 2003;14(2):199–212. [PubMed] [Google Scholar]

122. Abelson JL, Curtis GC, Sagher O, et al. Глубокая стимуляция мозга при рефрактерном обсессивно-компульсивном расстройстве. Биол психиатрия. 2005;57(5):510–516. [PubMed] [Google Scholar]

123. Nuttin BJ, Gabriels LA, Cosyns PR, et al. Длительная электростимуляция капсулы у пациентов с обсессивно-компульсивным расстройством. Нейрохирургия. 2003;52(6):1263–1272. обсуждение, 1272–1274 гг. [PubMed] [Google Scholar]

124. Гринберг Б.Д., Раух С.Л., Хабер С.Н. Нейротерапия на основе инвазивных схем: стереотаксическая абляция и глубокая стимуляция мозга при ОКР. Нейропсихофармакология. 2010;35(1):317–336. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

125. Гринберг Б.Д., Габриэлс Л.А., Мэлоун Д.А., мл., и соавт. Глубокая стимуляция вентральной внутренней капсулы/вентрального полосатого тела при обсессивно-компульсивном расстройстве: мировой опыт. Мол Психиатрия. 2010;15(1):64–79. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

126. Eisenberg DM, Davis RB, Ettner SL, et al. Тенденции использования альтернативной медицины в Соединенных Штатах, 1990–1997 гг .: результаты последующего национального исследования. ДЖАМА. 1998;280(18):1569–1575. [PubMed] [Академия Google]

127. Астин Дж.А. Почему пациенты обращаются к нетрадиционной медицине: результаты национального исследования. ДЖАМА. 1998;279(19):1548–1553. [PubMed] [Google Scholar]

128. Sarris J, Kavanagh DJ, Byrne G, et al. Исследование спектра депрессии Кавы (KADSS): рандомизированное плацебо-контролируемое перекрестное исследование с использованием водного экстракта Piper methysticum . Психофармакология (Берл) 2009;205(3):399–407. [PubMed] [Google Scholar]

129. Clouatre DL. Кава-кава: изучение новых сообщений о токсичности. Токсикол Летт. 2004; 150(1):85–9.6. [PubMed] [Google Scholar]

130. Sarris J, LaPorte E, Schweitzer I. Kava: всесторонний обзор эффективности, безопасности и психофармакологии. Aust NZ J Психиатрия. 2011;45(1):27–35. [PubMed] [Google Scholar]

131. Kobak K, Taylor LV, Byst A, et al. Зверобой против плацебо при обсессивно-компульсивном расстройстве: результаты двойного слепого исследования. Int Clin Psychopharmacol. 2005;20(6):299–304. [PubMed] [Google Scholar]

132. Sayyah M, Boostani H, Pakseresh TS, et al. Сравнение Silybum marianum (L.) Gaertn. с флуоксетином в лечении обсессивно-компульсивного расстройства. Прог Нейропсихофармакол Биол Психиатрия. 2010;34(2):362–365. [PubMed] [Google Scholar]

133. Саррис Дж., Камфилд Д., Берк М. Дополнительная медицина, самопомощь и изменение образа жизни при обсессивно-компульсивном расстройстве (ОКР) и спектре ОКР: систематический обзор. J Аффективное расстройство. 2012;138(3):213–221. [PubMed] [Google Scholar]

134. Быстрицкий А., Ховав С., Шербурн М.Б. и соавт. Использование комплементарной и альтернативной медицины в большой выборке пациентов с тревогой. Психосоматика. 2012; 53: 266–272. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

135. Мэтьюз Дж.М., Этеридж А.С., Блэк С.Р. Ингибирование активности цитохрома Р450 человека экстрактом кавы и кавалактонами. Препарат Метаб Распоряжение. 2002;30(11):1153–1157. [PubMed] [Google Scholar]

136. Kessler RC. Эпидемиология чистого и коморбидного генерализованного тревожного расстройства: обзор и оценка последних исследований. Acta Psychiatr Scand Suppl. 2000;(406):7–13. [PubMed] [Google Scholar]

Measures of Anxiety — PMC

1. Американская психиатрическая ассоциация. Диагностическое и статистическое руководство по психическим расстройствам. 4-е изд. Американская психиатрическая ассоциация; Вашингтон (округ Колумбия): 1994. [Google Scholar]

2. Tluczek A, Henriques JB, Brown RL. Поддержка надежности и валидности шкалы тревожности состояния из шести пунктов, полученной из опросника тревожности состояний. J Нурс Меас. 2009; 17:19–28. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

3. Кайппер М.Б., Чачамович Э., Идальго М.П., Торрес И.Л. , Каумо В. Оценка структуры бразильского опросника состояния и тревожности с использованием психометрического подхода Раша. Дж. Психосом Рез. 2010;68:223–33. [PubMed] [Академия Google]

4. Chlan L, Savik K, Weinert C. Разработка укороченной шкалы тревожности на основе шкалы тревожности Спилбергера (STAI) для пациентов, получающих искусственную вентиляцию легких. J Нурс Меас. 2003; 11: 283–93. [PubMed] [Google Scholar]

5. VanDyke MM, Parker JC, Smarr KL, Hewett JE, Johnson GE, Slaughter JR, et al. Тревога при ревматоидном артрите. Ревмирующий артрит. 2004; 51: 408–12. [PubMed] [Google Scholar]

6. Уорд М.М., Маркс А.С., Барри Н.Н. Психологический дистресс и изменения активности при системной красной волчанке. Ревматология (Оксфорд) 2002;41:184–8. [PubMed] [Академия Google]

7. Уайт К.П., Нильсон В.Р., Харт М., Остбай Т., Спичли М. Хроническая распространенная мышечно-скелетная боль с фибромиалгией или без нее: психологический дистресс в репрезентативной выборке взрослого населения. J Ревматол. 2002; 29: 588–94. [PubMed] [Google Scholar]

8. Вонг М., Малхерин Д. Влияние убеждений о лекарствах и других психосоциальных факторов на раннее прекращение приема модифицирующих заболевание противоревматических препаратов. Опорно-двигательный аппарат. 2007; 5: 148–59. [PubMed] [Академия Google]

9. Найт Р.Г., Ваал-Мэннинг Х.Дж., Спирс Г.Ф. Некоторые нормы и данные о достоверности опросника состояний тревоги и шкалы самооценки депрессии Цунга. Br J Clin Psychol. 1983; 22 (часть 4): 245–9. [PubMed] [Google Scholar]

10. Addolorato G, Ancona C, Capristo E, Graziosetto R, Di Rienzo L, Maurizi M, et al. Состояние и личностная тревожность у женщин, страдающих аллергическим и вазомоторным ринитом. Дж. Психосом Рез. 1999; 46: 283–9. [PubMed] [Google Scholar]

11. Кваал К., Ульстейн И., Нордхус И.Х., Энгедал К. Опросник тревожных состояний Спилбергера (STAI): шкала состояния при выявлении психических расстройств у гериатрических пациентов. Int J Geriatr Psychiatry. 2005;20:629–34. [PubMed] [Google Scholar]

12. Spielberger C. Руководство по инвентаризации тревожных состояний. обр. изд. Консультации психологов Press; Пало-Альто (Калифорния): 1983. (основной источник) [Google Scholar]

13. Taylor JA. Личностная шкала манифестной тревожности. J Abnorm Psychol. 1953; 48: 285–90. [PubMed] [Google Scholar]

14. Кеттелл Р.Б., Шейер И.Х. Справочник по шкале тревоги IPAT. 2-е изд. Институт Личности и Тестирования Способностей; Шампейн (Иллинойс): 1963. [Google Scholar]

15. Диск Спилбергера. Опросник тревожности состояний. Консультации психологов Press; Пало-Альто (Калифорния): 1983. [Google Scholar]

16. Кабаков Р.И., Сегал Д.Л., Херсен М., Ван Хасселт В.Б. Психометрические свойства и диагностическая полезность Опросника тревожности Бека и Опросника тревожности состояний с пожилыми взрослыми психиатрическими амбулаторными пациентами. J Тревожное расстройство. 1997; 11:33–47. [PubMed] [Google Scholar]

17. Кеннеди Б. Л., Шваб Дж.Дж., Моррис Р.Л., Бельдиа Г. Оценка состояния и личностной тревожности у субъектов с тревожными и депрессивными расстройствами. Психиатрический ежеквартальный журнал. 2001; 72: 263–76. [PubMed] [Академия Google]

18. Бек А.Т., Эпштейн Н., Браун Г., Стир Р.А. Инвентарь для измерения клинической тревожности: психометрические свойства. J Consult Clin Psychol. 1988; 56: 893–7. (Основная ссылка) [PubMed] [Google Scholar]

19. Arnold LM, Clauw D, Wang F, Ahl J, Gaynor PJ, Wohlreich MM. Гибкая дозировка дулоксетина при лечении фибромиалгии: рандомизированное двойное слепое плацебо-контролируемое исследование. J Ревматол. 2010; 37: 2578–86. [PubMed] [Google Scholar]

20. Scopaz KA, Piva SR, Wisniewski S, Fitzgerald GK. Взаимосвязь страха, тревоги и депрессии с физической функцией у пациентов с остеоартритом коленного сустава. Arch Phys Med Rehabil. 2009 г.;90:1866–73. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

21. Steer RA, Rissmiller DJ, Ranieri WF. Структура компьютеризированной инвентаризации тревоги Бека с психиатрическими стационарными пациентами. J Pers Ass. 1993; 60: 532–42. [PubMed] [Google Scholar]

22. Бек А.Т., Стир Р.А. Взаимосвязь между шкалой тревоги Бека и рейтинговой шкалой тревоги Гамильтона с тревожными амбулаторными пациентами. J тревожное расстройство. 1991; 5: 213–23. [Google Scholar]

23. Морин С., Ландревиль П., Колекки С., Макдональд К., Стоун Дж., Линг В. Опросник тревоги Бека: психометрические свойства пожилых людей. Дж. Клин Геропсихол. 1999;5:19–29. [Google Scholar]

24. Фидрих Т., Даудалл Д., Чамблесс Д.Л. Надежность и валидность опросника беспокойства Бека. J тревожное расстройство. 1993; 6: 55–61. [Google Scholar]

25. Кример М., Форан Дж., Белл Р. Опросник беспокойства Бека в неклиническом образце. Behav Res Ther. 1995; 33: 477–85. [PubMed] [Google Scholar]

26. Osman A, Barrios FX, Aukes D, Osman JR. Инвентаризация тревоги Бека: психометрические свойства населения сообщества. J Оценка поведения психопата. 1993;15:287–97. [Google Scholar]

27. Браун Г.К., Бек А.Т., Ньюман С.Ф. Сравнение целенаправленной и стандартной когнитивной терапии панического расстройства. J тревожное расстройство. 1997; 11: 329–45. [PubMed] [Google Scholar]

28. Lee YW, Park EJ, Kwon IH, Kim KH, Kim KJ. Влияние псориаза на качество жизни: взаимосвязь между клиническим ответом на терапию и изменением качества жизни, связанного со здоровьем. Энн Дерматол. 2010;22:389–96. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

29. Zigmond AS, Snaith RP. Госпитальная шкала тревоги и депрессии. Acta Psychiatr Scand. 1983;67:361–70. (Основная ссылка) [PubMed] [Google Scholar]

30. Axford J, Butt A, Heron C, et al. Распространенность тревоги и депрессии при остеоартрите: использование госпитальной шкалы тревоги и депрессии в качестве инструмента скрининга. Клин Ревматол. 2010;29:1277–83. [PubMed] [Google Scholar]

31. Бьелланд И., Даль А.А., Хауг Т.Т., Некельманн Д. Достоверность госпитальной шкалы тревоги и депрессии: обновленный обзор литературы. Дж. Психосом Рез. 2002; 52: 69–77. [PubMed] [Академия Google]

32. Дэвис К.Н., Берн В.К., Маккензи Ф.Р., Бротуэлл Дж.А., Уоттис Дж.П. Оценка госпитальной шкалы тревоги и депрессии как скринингового инструмента у гериатрических стационарных больных. Int J Geriatr Psychiatry. 1993; 8: 165–9. [Google Scholar]

33. Lisspers J, Nygren A, Soderman E. Больничная шкала тревоги и депрессии (HAD): некоторые психометрические данные для шведской выборки. Acta Psychiatr Scand. 1997; 96: 281–6. [PubMed] [Google Scholar]

34. Lepine JP, Godchau M, Brun P, Lemperiere T. Оценка тревоги и депрессии среди пациентов, госпитализированных в службу внутренних болезней. Ann Med Psychol (Париж) 1985;143:175–89. На французском. [PubMed] [Google Scholar]

35. Бедфорд А., де Пау К., Грант И. Структура госпитальной шкалы тревоги и депрессии (HAD): оценка нормальных, психиатрических и медицинских пациентов. Индивидуальные отличия 1997; 23: 473–8. [Google Scholar]

36. Дагнан Д., Чедвик П., Троуэр П. Психометрические свойства госпитальной шкалы тревоги и депрессии с популяцией членов группы самопомощи при депрессии. Бр J Med Psychol. 2000;73:129–37. [PubMed] [Академия Google]

37. Hinz A, Zweynert U, Kittel J, Igl W, Schwarz R. Измерение изменений с помощью госпитальной шкалы тревоги и депрессии (HADS): чувствительность и надежность изменений. Psychother Psychosom Med Psychol. 2009; 59: 394–400. На немецком. [PubMed] [Google Scholar]

38. Эртенли И., Озер С., Кираз С., Апрас С.Б., Акдоган А., Карадаг О. и соавт. Лечение инфликсимабом, антагонистом ФНО-альфа, у пациентов с анкилозирующим спондилитом: влияние на депрессию, тревогу и уровень качества жизни. Ревматол Интерн. 2010: 1–8. [PubMed] [Академия Google]

39. Buszewicz M, Rait G, Griffin M, Nazareth I, Patel A, Atkinson A, et al. Самоконтроль артрита в первичной медико-санитарной помощи: рандомизированное контролируемое исследование. БМЖ. 2006; 333:879. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

40. Valtysdottir ST, Gudbjornsson B, Lindqvist U, Hallgren R, Hetta J. Тревога и депрессия у пациентов с первичным синдромом Шегрена. J Ревматол. 2000; 27: 165–9. [PubMed] [Google Scholar]

41. Мерфи Х., Диккенс С., Крид Ф., Бернштейн Р. Депрессия, восприятие болезни и преодоление при ревматоидном артрите. Дж. Психосом Рез. 1999;46:155–64. [PubMed] [Google Scholar]

42. Cauli A, Gladman DD, Mathieu A, Olivieri I, Porru G, Tak PP, et al. Общая оценка пациентов с псориатическим артритом: многоцентровое исследование GRAPPA и OMERACT. J Ревматол. 2011; 38: 898–903. [PubMed] [Google Scholar]

43. Mak A, Tang C, Chan MF, Cheak A, Ho R. Накопление повреждений, кумулятивная доза глюкокортикоидов и депрессия предсказывают тревогу у пациентов с системной красной волчанкой. Клин Ревматол. 2011;30:795–803. [PubMed] [Академия Google]

44. Roberge M, Dupuis G, Marchland A. Посттравматическое стрессовое расстройство после инфаркта миокарда: распространенность и факторы риска. Может Джей Кардиол. 2010;26:e170–5. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

45. Элклит А., Блюм А. Психологическая адаптация через год после постановки диагноза рака молочной железы: прототип исследования отсроченного посттравматического стрессового расстройства. Br J Clin Psychol. Электронный паб впереди печати. [PubMed] [Google Scholar]

Методы прогнозирования состояния психического здоровья в социальных сетях: критический обзор

Введение

Исследователи в области компьютерных наук (CS) используют поведенческие и лингвистические сигналы из данных социальных сетей, чтобы предсказать наличие настроения и психосоциальных расстройств. С 2013 г. исследования позволяют оценить наличие большой депрессии ^1,2,3 , суицидальных наклонностей ^4,5,6 , расстройств пищевого поведения ^7,8 и шизофрении ⁹ среди прочих с высокой точностью (80– 90%). В дополнение к психическим расстройствам эти подходы начинают оценивать связанную симптоматику, такую как членовредительство ⁸, стресс ¹⁰ и тяжесть психического заболевания ¹¹ без использования личного, клинической оценки. Эти сигналы берутся из истории публикаций и поведения на веб-сайтах и в приложениях социальных сетей, таких как Twitter, Reddit и Facebook ¹². В этой статье мы используем термин «состояние психического здоровья» (MHS), чтобы охватить как психические расстройства, так и связанную с ними симптоматику.

Преимущества этих вычислительных подходов к пониманию MHS могут быть огромными — для новых данных, дополняющих клиническую помощь, оценку развивающихся состояний, выявление рискованного поведения, обеспечение своевременных вмешательств или охват групп населения, труднодоступных с помощью традиционных клинических подходов. Фактически, подобные подходы были приняты такими платформами, как Facebook, для предотвращения самоубийств 9.0395 13,14 . Дополнительный энтузиазм проявился в новой области, известной как «цифровая психиатрия» ¹⁵, которая использует эти прогностические сигналы для улучшения результатов службы охраны психического здоровья.

В этом новом междисциплинарном пространстве существует несколько общих рекомендаций относительно того, что представляет собой достоверную оценку MHS в социальных сетях. Методы и идеи для этой работы взяты из междисциплинарных областей, таких как информатика здравоохранения, машинное обучение, искусственный интеллект, обработка естественного языка и взаимодействие человека с компьютером. Предыдущая работа в этих областях была сосредоточена на абстрактных понятиях этики и методологической строгости для понимания общественного здравоохранения с использованием данных социальных сетей 9.0395 16,17,18,19 . Обзоры и метаанализы изучали выражение депрессии и тревоги в социальных сетях ²⁰ ; субъективное настроение, самочувствие и психическое здоровье в социальных сетях ^21,22 и других неклинических текстах ²³ ; и разработка технологий для психического и эмоционального здоровья в более широком смысле ^24,25,26 . Тем не менее, недавние исследования отметили отсутствие обоснованных рекомендаций, детализирующих и оценивающих текущие методы построения алгоритмов для прогнозирования MHS в данных социальных сетей 9. 0395 16,27 .

Учитывая зарождение этой области, мы видим невероятную ценность в выявлении тенденций в методах и практиках исследования для выявления пробелов до того, как они систематически появятся в парадигмах исследований. Эти вопросы важны не только потому, что они отражают качество научных исследований, но и потому, что, что наиболее важно, последствия прогнозирования MHS могут иметь для людей, которые могут быть объектом таких прогнозов в условиях клинической помощи и социальных сетей.

В этой статье представлен критический обзор методов прогнозирования MHS в социальных сетях с указанием 75 статей, опубликованных в период с 2013 по 2018 год. и проверка. Наши результаты показывают, что существуют проблемы с оценкой валидности конструкции для определения и прогнозирования MHS, которые пронизывают процесс исследования. Мы утверждаем, что это будет препятствовать воспроизводимости и расширению этой работы в практической и клинической областях, и мы даем рекомендации о том, как начать решать эти проблемы.

Обзор корпуса

На рис. 1 показаны годы публикации. Первое исследование было опубликовано в 2013 году, всего было опубликовано восемь статей ^{1,28,29,30,31,32,33,34} . Эта область демонстрирует быстрый рост: в 2017 г. было опубликовано 19 статей ^{3,8,10,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49} и 16 в 2018 году ^{6,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64} .

Рис. 1: Количество публикаций по годам.

На этом графике мы отображаем количество публикаций в нашем корпусе с 2013 по 2018 год.

Полноразмерное изображение

Мы определили платформы социальных сетей в этих исследованиях, обобщенные на рис. 2. Самой популярной социальной сетью для этого анализа был Twitter, при этом значительная часть (30/75) корпуса изучала этот сайт. (например, ссылки ^65,66). Другие популярные сайты включают Sina Weibo (13) ^{8,10,39,50,67,68,69,70,71,72,73,74,75}, Reddit (13) ^{6,41,46,48, 52,54,55,58,59,60,63,64,76}, Facebook (6) ^{33,51,53,56,77,78}, Instagram (4) ^3,11,38,62, Tumblr (3) ^7,44,79 и ReachOut (2) ^52,61. Отдельные документы проверяются на Flickr ⁸, PTT ²⁸, mixi ²⁹, LiveJournal ⁸⁰ и TOBYO Toshoshitsu ⁸¹. Из года в год Twitter был доминирующим сайтом социальной сети, исследованным в корпусе.

Рис. 2: Количество публикаций в социальных сетях.

На этом графике мы отображаем количество публикаций, упорядоченных по различным исследованным сайтам социальных сетей.

Изображение в полный размер

Мы также определили представление языков в публикациях. Большинство исследований проводится на английских данных (54) (например, ссылка ⁸⁰), за которыми следуют китайские (14) ^{10,28,31,39,50,67,68,69,70,71,72, 73,74,75} , японский (4) ^2,29,32,81 , испанский и португальский (1) ⁸² и два, которые не удалось легко идентифицировать ^38,47 .

Расстройства и симптоматика

Далее мы рассмотрели расстройства и симптоматику в каждой из 75 статей. В восьми статьях изучалось более одного условия ^{36,37,38,48,65,83,84,85} , поэтому мы сообщаем о подсчете уникальных расстройств и симптоматики, рассмотренных на рис. 3.

Рис. 3: Подсчет публикаций по расстройству и симптоматике.

На этом графике показано количество публикаций, посвященных конкретным расстройствам и симптоматике.

Изображение в полный размер

Почти половина исследований в наборе данных (37/75) изучали депрессию. Примеры включали изучение депрессии в целом ^28,81,83,86 , большого депрессивного расстройства ¹ , послеродовая депрессия ^30,78 , степень или тяжесть депрессии ⁷⁷ и депрессия как фактор риска суицидальных наклонностей ³⁹ .

Мы также обнаружили, что 22 статьи изучали суицидальные наклонности . Случаи включали наличие у кого-то суицидальных мыслей/самоубийственных мыслей ²⁹, попытку самоубийства ^4,36,68 или может перейти к суицидальным мыслям в будущем ⁷⁶ . В другом исследовании изучались факторы риска самоубийства 9.0395 39,87 , использование краудворкеров для аннотаций суицидального риска ⁶ , а также разграничение суицидальных мыслей и других обсуждений самоубийств ⁵ .

Восемь исследований рассматривали расстройства пищевого поведения ^{7,8,37,38,63,79,82,85} , большинство в общем случае ^{8,37,38,63,82,85} , и два исследования были посвящены анорексии ^7,79 . Еще восемь обследованных на шизофрению ^{9,36,37,43,48,59,85,89} . Наконец, в восьми исследованиях для изучения тревожности использовались данные из социальных сетей, некоторые в контексте других расстройств 9.0395 36,37,48,59,85 и другие более конкретно ^46,54,64 .

Другие расстройства и состояния, исследованные в нашем корпусе, включали биполярное расстройство (5) ^{37,48,65,83,84}, посттравматическое стрессовое расстройство (ПТСР) (5) ^{37,83,84,85,90} , пограничное расстройство личности (3) ^59,65,85 и паническое расстройство (1) ³⁷ .

Многие исследования также анализировали симптоматику, связанную с психическими расстройствами. В основном это касалось прогнозирования стресса (7/75) ^{10,39,41,67,71,73,75} . Мы также видели исследования членовредительства (4) ^48,52,59,91, панических атак (1) ³⁶, когнитивных искажений (1) ⁴⁴, нестабильности настроения (1) ⁴⁰ и психических расстройств. тяжесть заболевания (1) ¹¹ .

Результаты

В этом разделе мы суммируем наши выводы о корпусе. В целом, эта область строит дизайн своих исследований и исследовательские исследования вокруг прогнозирования психических заболеваний на основе текстовых и поведенческих сигналов, извлеченных из данных социальных сетей. Почти все статьи (69) концептуализировали свои исследовательские вопросы как проблему классификации посредством бинарной классификации (63/69), например, категориальное различие между высоким и низким уровнем стресса ⁴⁰ . В шести статьях использовалась многоклассовая схема вместо бинарной классификации ^{5,6,11,48,49,52} . В шести статьях использовалась модель, предсказывающая непрерывные или дискретные значения ^{32,38,53,69,77} . Мы также обнаружили, что в большинстве исследований (47/75) индивидуум/пользователь рассматривается как объект прогнозирования, например прогнозирования суицидального риска человека 9.0395 39 . Двадцать пять исследований предсказывали состояние психического здоровья для каждого поста или совокупных постов (например, ссылки ^11,60 ), а затем, по доверенности, делали вывод о MHS владельца этих учетных записей. В одной статье были рассмотрены оба ⁴² .

Для начала, в отсутствие клинической оценки и личного диагноза, исследователи приняли альтернативные сигналы для определения положительного и отрицательного MHS. В этом разделе мы исследуем вопросы валидности конструкции или того, как публикации в корпусе подтверждают наличие или отсутствие MHS.

Установление достоверности для положительной аннотации

Мы определили шесть методов аннотации для положительного знака MHS.

человеческие оценки (27). Во многих исследованиях людей просили аннотировать наличие MHS в наборе данных. Экспертов в предметной области, таких как практикующие клиницисты или психологи, часто приглашали аннотировать или маркировать данные ^38,70 . Например, в одном исследовании депрессию оценивали с помощью клинических интервью ³¹ . В других сценариях исследователи CS провели аннотации ^37,42 . Часто и эксперты в предметной области, и исследователи компьютерных наук объединяются для совместного комментирования ^43,87 . Наконец, некоторые исследователи использовали работников краудсорсинговых сайтов, таких как Amazon Mechanical Turk, для определения статуса ⁵ или проверки достоверности нижестоящего MHS по другому протоколу ³⁰.
Принадлежность к сообществу или сети (25). Исследователи стремились к участию сообщества/сети (например, ссылки 9).0395 48,54 ) для обозначения MHS. Участие сообщества использовалось в качестве сигнала в социальных сетях с формальными сообществами, такими как участие в сообществах о психическом здоровье в LiveJournal ⁸⁰ , Reddit ^41,46,48,59 или публикация в сообществе/форуме суицидального кризиса ⁷⁶ . Эти меры также включали сетевые сигналы, такие как подписка на другую учетную запись в Твиттере ^65,89. Другие исследования используют сигнал хэштегов в таких приложениях, как Instagram ^11,38.
Самораскрытие (17). В этом подходе искали людей, которые заявляли, что они страдают определенным заболеванием или проявляют поведение, указывающее на MHS ^{4,30,35,36,40,43,47,50,52,67,71,73,78,83 ,85,89,90} . Они были триангулированы с помощью конкретных выражений, таких как «Мне поставили диагноз. ..» ^83,90 . Положительная аннотация включала указание на наличие определенного заболевания, такого как посттравматическое стрессовое расстройство ⁸³ или шизофрения ⁴³. Работа также изучила самоотчеты об использовании антидепрессантов ³⁵, попытках покончить с собой ⁴ или о том, что они описывали себя как находящиеся в состоянии стресса или расслабления ⁶⁷ .
Проведение скрининговых опросников (14). Еще одним популярным методом было применение инструментов скрининга и опросников для добровольных участников ^{1,2,3,32,33,39,45,51,53,62,66,69,72,77} . К ним относятся скрининговые тесты, которые могут измерять депрессию, в том числе Шкала депрессии Центра эпидемиологических исследований (CES-D) ^3,34,51, Опросник депрессии Бека (BDI) ^1,2,33, Опросник здоровья пациента (PHQ-9). ) ^53,78 и PHQ-8 ⁶² и Шкала самооценки депрессии Цунга (SDS) ³² . Скрининговые тесты также использовались для других состояний психического здоровья, таких как склонность к суициду ^66,72 .
Использование ключевого слова (10). Другой подход использовал наличие ключевых слов или фраз ^{10,28,35,42,65,71,75,81,82,88} . Исследователи использовали словари, связанные с самоубийством ⁸⁸ или стрессом ^10,71 . Исследователи также использовали слова-симптомы и названия расстройств в сообщениях или профилях Twitter ^42,82 , поведении, связанном с расстройствами (например, «конечный вес цели» ⁸ ), или если люди используют фразы, связанные с жизненными событиями (например, рождением ребенка) ³⁰ .
Полученные аннотации (9). Несколько публикаций получили аннотации из ранее опубликованных исследований ^{31,37,50,57,84,86} или общих задач ^49,52,61 .
Новости (2). В двух исследованиях изучались новостные сообщения о самоубийствах, чтобы определить имена жертв, а затем были найдены данные социальных сетей об этих людях 9.0395 68,70 .
Медицинские диагностические коды (1). В одном исследовании использовалось наличие кодов Международной статистической классификации болезней и проблем, связанных со здоровьем 10-го издания (МКБ-10) из медицинских карт пациентов, для выявления депрессии ⁵⁶ .

В некоторых статьях (33/75) результаты первоначальных прокси-оценок принимались за чистую монету (например, ссылки 9).0395 41,46,80 ). Мы отметили, что часто предполагалось, что полученные наборы данных имеют высококачественные метки, а аннотации считались точными ⁶¹ , а также использование скрининговых анкет ^45,51 . Однако в большинстве исследований (40/55) для получения точной выборки использовались два перечисленных выше подхода. Аннотации человека были популярным продолжением, при этом достоверность первоначальных результатов сопоставления ключевых слов часто проверялась исследователями вручную ^54,65,88 . В других подходах использовалась человеческая проверка, чтобы гарантировать, что самораскрытие было подлинным ^9,42,43 . Две статьи объединили три наземные оценки правды для триангуляции MHS ^4,66 . В документах не было отражения того, какой подход к наземной истине подходит для установления валидности построения, а также сколько подходов, объединенных вместе, могли бы точно оценить интересующую MHS. Также не было подтверждено применение конструкций к данным из социальных сетей, например, насколько строго клинически обоснованные скрининговые анкеты оценивают данные из социальных сетей.

Источник контрольных данных/отрицательных примеров

Публикации также получали и оформляли отрицательные/контрольные данные для прогностических задач — эти процедуры часто отличались от методов выявления положительных признаков MHS.

Утверждено без MHS (29). Во многих документах были разработаны способы проверки того, что отрицательный набор данных не содержал людей с интересующим MHS, например. исх. ^1,72,73 . Это часто брало нижнюю границу отсечения у участников скрининга с скринерами ^2,33,51 . Другие подходы использовали эксперта для подтверждения отсутствия MHS и каких-либо тревожных симптомов, раскрытых в социальных сетях, таких как отсутствие диагноза шизофрении ⁴³ .
Случайный выбор пользователей управления (23). Многие исследования создали отрицательный/контрольный набор данных из случайно отобранных данных на платформе социальных сетей ^{4,6,8,9,29,35,36,37,41,43,46,47,54,59,68,70, 79,81,83,85,89,90,91} . Эта случайная выборка была получена из исторических выборок данных, таких как набор данных YFCC100m (Yahoo! Flickr Creative Commons 100 миллионов) ⁹¹ или другие коллекции ⁸³ . Другие собраны случайным образом, например, от случайных пользователей Tumblr ⁷⁹ или с главной страницы Reddit ^41,54 .
Отсутствие раскрытия информации о психическом здоровье (22). В этих исследованиях отсутствие или отсутствие раскрытия MHS использовалось в качестве источника отрицательных данных ^{28,29,37,38,42,45,47,48,50,52,58,63,64,65,68,76,80,81,87,89} . Примеры включали выборку людей, которые не сообщали о своем заболевании ^65,89 или не участвовали в сообществах, связанных с психическим здоровьем ^28,80 .
Стратегии сопоставления (8). В некоторых исследованиях были выбраны случайным образом выбранные пользователи и построены согласованные выборки по демографическим/поведенческим характеристикам положительно идентифицированных пользователей ^{4,8,9,36,85,89} . Это включало сопоставление предполагаемых признаков, таких как возраст и пол ^4,8,85 , участие на платформе ⁵² или сопоставление времени контроля ³⁶ . В одном исследовании были сопоставлены контрольные параметры медицинской информации, предоставленной в электронных медицинских картах ⁵⁶ .
Получено из других источников (3). Некоторые исследования получали наборы данных из альтернативных источников, увеличивая размер или охват своего набора данных за счет других данных ^49,57,61 .

Управление качеством данных и стратегии выборки

Далее мы сообщаем о нашем исследовании качества данных или о том, как документы в нашем корпусе курировали набор данных для получения более качественных результатов. В нашем корпусе 53 из 75 исследований были отфильтрованы для решения проблем предвзятости данных или качества в их наборах данных:

Пороговые значения поведения платформы (28). Исследователи описали удаление данных из-за несоответствия минимальному содержанию или пороговым значениям вовлеченности, например. исх. ^69,89 . Это включало такие действия, как наличие учетной записи на интересующем сайте ^1,78 . В большинстве исследований были минимальные пороги активности, такие как минимальное количество постов ^64,65,83 . Другие искали минимальное количество друзей/отношений ²⁹ , взаимодействие с другими пользователями в треде ⁶¹ или взаимодействие с платформой с течением времени ^29,36,52 .
законных упоминания о психическом здоровье (17). Эти исследования подтвердили раскрытие MHS ^{4,5,7,8,9,11,34,38,41,76,78,82,83,87,88,89} У некоторых были строгие пороги точности положительного MHS ^8,82 или временные рамки, в течение которых может происходить определенное поведение ⁷⁶ . Например, в одном исследовании изучались попытки самоубийства с различимыми датами ⁴ . Другие удаляли людей за участие в сообществах по лечению расстройств пищевого поведения, что смешивало наличие активного расстройства пищевого поведения ^7,11 .
Ограничение характеристик участников (14). Эти исследования исключали лиц на основании определенных характеристик или признаков ^{1,3,33,36,39,40,45,51,53,62,66,72,73,88} , таких как возраст ^39,73 или должности на английском ^51,62 . В других исследованиях участники отфильтровывались на краудсорсинговых сайтах по общему рейтингу одобрения или минимальному количеству ранее выполненных задач ^3,45 .
Контроль качества во время онлайн-опросов (7). Еще одним порогом было удаление участников за несоблюдение мер контроля качества в опросах, особенно в опросах, проводимых через краудсорсинговые сайты, такие как Amazon Mechanical Turk или Crowdflower ^{3,33,34,51,66,69,72} . Это включало фильтрацию опросов, завершенных слишком быстро ^34,69 , которые не прошли проверку внимания во время опроса ^3,66 или не завершили опрос ^33,51,72 .
Удаление ложных данных (6). В других исследованиях были удалены ложные данные ^{39,66,72,81,88,89} , такие как повторяющиеся ответы на опросы ³⁹ или тарабарщина ⁸⁸ . В одном исследовании упоминалось об удалении рекламы ⁸¹ , а в двух — об удалении спама ^81,89 .

Как отметили Olteanu et al., мы не заметили каких-либо серьезных корректировок набора данных для учета других видов систематических ошибок. ⁹² Мы проверили, применялись ли исследования с поправкой на предвзятость выборки или смешанные факторы с API ограниченного доступа, с поправкой на другие клинически значимые сигналы (например, демографические), использовали альтернативные стратегии выборки данных (например, выборочную, а не случайную выборку) или удалили враждебный контент, боты или необычные/известные аккаунты (например, знаменитости). За исключением двух статей, которые удалили спам и рекламу ^81,89 , мы не заметили каких-либо исправлений в наборе данных для этих факторов. Мы также не видели более масштабного анализа или корректировки наборов данных, чтобы гарантировать, что выборки были репрезентативными или учитывали тенденции на уровне популяции. Единственным средством управления этими предубеждениями было сопоставление стратегий для сбора отрицательных наборов данных, например. исх. ^4,9,36 .

Выбор переменных/инжиниринг признаков

Затем мы изучили шаблоны и характеристики характеристик данных, имеющих отношение к прогнозированию. Это часто называют выбором переменных или, в сообществе машинного обучения, «разработкой признаков». В целом, в 42 из 75 исследований сообщалось об общем количестве характеристик — из этих 42 работ диапазон количества характеристик варьировался от 7 ^11,29 до более чем 15 000 ⁷⁶ .

Особенности языка (68/75).
- Структурно-синтаксический (25). Мы обнаружили функции, которые описывают структурный или синтаксический состав постов в социальных сетях (например, ссылки ^6,72,89 , такие как длина поста ^39,76 , пометка частями речи ⁵ , и теги модальности ⁸¹. Мы также видели подсчет определенных символов, таких как смайлики ⁸⁹. В одном исследовании использовалась длина и количество числовых символов в доменном имени блог-сайта 9.0395 72 .
- Модели символов и слов (38). Эти представления языка основаны на вероятностном распределении шаблонов символов и слов в тексте, например. исх. ^4,32 . Это включало использование \(n\)-gram ⁸⁷ , моделирование символов ⁶⁸ , модели мешков слов ² , частотно-обратная частота документа (TF-IDF) ²⁸ и встраивание слов ³⁸ . Мы также видели подходы глубокого обучения к моделированию языка с помощью сверточных нейронных сетей ⁵² .
- Актуальные (14). Другие документы разработали функции с использованием тематического моделирования для выявления значимых связей между понятиями в наборах данных ^{2,6,47,49,56,61,69,70,77,83,84,86,87} . Сюда входят популярная тематическая модель скрытого распределения Дирихле (LDA) ^84,86 и кластеризация Брауна ⁹ .
- Языковой стиль (18). В некоторых исследованиях в качестве признаков использовались меры лингвистического стиля и содержания ^{1,6,9,30,34,40,42,43,45,49,59,73,76,78,79,80,83,91} . В исследовании использовались категории стилей из словарей Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC) ^34,80 . Мы также заметили исследование показателей удобочитаемости, когерентности и недоумения ^9,42 , а также показателей субъективности из MPQA ⁴⁹ и TextBlob ⁵⁹ .
- Для домена (13). В исследованиях разработаны лингвистические функции, специфичные для предметной области, для оценки текстовых документов ^{1,5,42,47,49,58,71,76,80,81,83,89,91} . Это включало создание словарей или лексиконов, связанных с депрессией ^42,58,72 , членовредительством ⁹¹ , самоубийством ⁵ и стрессом ⁷¹ . Это также включало оценку созданных пользователями тегов настроения, взятых из LiveJournal 9.0395 80 , а также явные упоминания о лекарствах ^1,46 . Одно исследование разработало функции вокруг последнего предложения в качестве индикатора суицидальных наклонностей или намерений ⁴⁹ .
- Общие языковые меры (18). В документах также описаны общие языковые меры ^{5,6,8,9,10,39,44,46,49,50,51,60,61,64,66,69,77,84} , такие как библиотека LIWC в его целостность.
Поведение (37/75).
- Деятельность (35). Особенности также отслеживали поведенческую активность человека, например. исх. ^33,34,35 . Частота сообщений была источником интереса ⁴ , включая объем сообщений ⁷⁶ , частоту сообщений ⁶⁵ и временное распределение истории сообщений ²⁸ . В исследованиях также изучались специфические для платформы функции, такие как посты с геотегами 9.0395 33 .
- Взаимодействие (31). Взаимодействия с другими пользователями платформы были еще одним общим источником функций, например. исх. ^61,67,79 . Это включало однонаправленные отношения последователя/последователя ^47,89 и двунаправленную дружбу ³³ . В документах также рассматривались членство/аффилиация или участие в сообществе ^8,46 , возможности платформ, такие как ретвит/цитирование Twitter, функции упоминаний/ответов ⁶⁵ или участие в других темах ⁶¹ . Некоторые другие исследования рассматривали принадлежность к группе как переменную ⁵¹ .
- Сеть
  (6). В исследованиях анализировались сетевые или графовые структуры социальной сети человека ^{1,10,29,35,73,74} , включая коэффициенты кластеризации и гомофилию ²⁹ , сильные и слабые связи ¹⁰ , а также размер сети, плотность и глубина ^1,35,73 .
- Для домена (8). В дополнение к общим поведенческим характеристикам, в публикациях также были разработаны меры активности, специфичные для предметной области ^{1,10,29,31,51,61,72,83} . Эти функции были сосредоточены на измерении публикаций между ночными часами, количественно определяемого как «индекс бессонницы» ¹ . В другом документе изучалась гомофилия суицидов, или количество друзей, умерших в результате самоубийства ²⁹ . В одном исследовании использовались предыдущие оценки благополучия на месте кризиса в прогностических характеристиках ⁶¹ .
Эмоции и познание (38/75).
- Чувство, аффект и валентность (36). Во многих работах изучалось выраженное людьми настроение, чувства и интенсивность эмоций. исх. ^41,53,62 . Это было измерено с помощью механизмов оценки настроений, таких как ANEW 9.0395 80 , LIWC ^7,78, LabMT ⁶², TextBlob ^60,61 и VADER ³⁶. В других исследованиях изучались аффект и интенсивность ³⁰ , полярность эмоций по более сложным шкалам ⁵³ или подсчитывались положительные и отрицательные смайлики ^8,73 .
- Психолингвистика (11). Исследователи также используют психолингвистические оценки эмоционального статуса по языку 9. 0395 7,10,40,43,45,53,67,72,79,80,83 , используя категории эмоциональной речи (такие как гнев или тревога в LIWC) ^80,83 .
- Зависит от домена (4). Специфические для предметной области применения измерения эмоций и познания включали измерение личностных черт с помощью Big 5 ⁸⁴ , поведенческих теорий выздоровления от анорексии ⁷ , словаря эмоциональных слов, связанных с психическим расстройством ⁶ и твиты, связанные с депрессией ⁴² .
Демографические характеристики (11). Документы также включали данные о личной демографии в выборку переменных ^{1,33,37,38,50,51,65,72,78,84} . Сюда входят возраст и пол ^51,65,72 , образование, доход и семейное положение ^1,47 . Некоторые из них не были получены от отдельных лиц в наборе данных; скорее, они были выведены с использованием вычислительных средств ^47,84 .
Особенности изображения (8). Исследователи извлекли визуальную информацию из изображений постов ^{3,10,38,47,50,67,75,91} . Сюда входят значения цветовых тем/оттенка-насыщенности (HSV) ^3,50,67 , если изображение содержит лицо ³ , значения яркости и насыщенности ^10,47 и используемые типы цветов ^{47 ,75} . Это также включало данные, извлеченные из сверточного анализа изображений 9.0395 38,91 .

Для методов сокращения или выбора признаков 26/75 описали уменьшение признаков до существенных, таких как ^5,39,82 Наиболее популярным методом уменьшения признаков было уменьшение размерности с помощью анализа главных компонентов (PCA) ^77,89 . Другие методы выбора признаков включали экспериментальное удаление признаков ⁴² , сокращение на основе глубокого обучения с помощью свертки или GRU (Gated Recurrent Units) ^52,58 , удаление признаков ⁹ , пошаговая регрессия ³⁹ и взятие \(k\)-лучших признаков ⁴³ .

Выбор алгоритма

Почти все статьи формулируют свой вклад как предсказание MHS; в этом ключе большинство документов выбирают алгоритмы из машинного обучения и статистического моделирования и подчеркивают результаты прогнозирования в своих выводах. Две статьи выбрали свои алгоритмы за их способность оценивать корреляции между признаками ^33,53 . Ни в одной газете не использовались псевдокаузальные или причинно-следственные подходы к заявлениям.

Выбор алгоритмов был очень разнообразным, из них 73 из 75 статей сообщали о выбранном алгоритме. Самым популярным алгоритмом прогнозирования был метод опорных векторов, используемый в 24 проектах ^{1,2,6,8,9,28,30,34,39,40,41,42,51,54,55,60,68,70 ,79,79,81,86,87,88,89,93} . В пятнадцати исследованиях использовалась логистическая регрессия ^{4,11,29,44,56,60,61,63,64,72,72,73,76,78,80,82} . Следующим был Random Forest на семи статьях в корпусе 9.0395 3,5,36,43,45,65,72 и тот, кто использовал Rotation Forest (усиленная версия Random Forest) ⁵ . Мы также видели использование деревьев решений (2) ^35,66 , Наивного Байеса (2) ^31,82 и XGBoost ⁴⁹ . Наконец, мы обнаружили использование методов регрессии в некоторых исследованиях (8) ^{7,33,53,62,69,77,90,90} . Это включало использование линейной регрессии ^62,69,77 , логарифмической линейной регрессии ^83,90 , корреляционного анализа ^33,53 и анализ выживаемости/регрессия Кокса ⁷ .

Глубокое обучение стало более поздней тенденцией, с использованием этой техники в 14 статьях ^{10,37,38,46,47,48,50,52,57,58,59,67,75,91} . В некоторых работах использовались более простые глубокие нейронные сети ^8,46,67 , в некоторых — с дополнительными сверточными слоями ⁴⁸ или рекуррентные нейронные сети ^58,59 . В другом исследовании использовалась многозадачная нейронная сеть для обмена информацией между задачами прогнозирования ^37,71 .

Как эти алгоритмы были выбраны для использования? Всего в 41 из 75 статей описывался их процесс выбора алгоритма выбора. Подавляющее большинство алгоритмов (30/41) были выбраны потому, что они работали лучше всего, т.е. исх. ^3,34,50 , выбрано экспериментально из нескольких вариантов алгоритма ^34,42 . Другими предложенными причинами были пригодность модели для исследовательской задачи, например, обмен знаниями между задачами ³⁷ , стабильность обучения модели ⁵² , интерпретируемые признаки для клиницистов и других заинтересованных сторон ^63,66 , или исключение , влияющее на использование стандартных методов регрессии ⁷ . Другие руководствовались теоретическими и практическими соображениями при выборе своих моделей ⁵ , таких как «теорема об отсутствии бесплатных обедов» ⁴⁴ .

Проверка алгоритмов и отчетность о производительности

72/75 статей сообщали о том, как они проверяли модели, самой популярной из которых было использование \(k\)-кратной перекрестной проверки. Этот метод используется в пятидесяти четырех статьях с \(k\) в диапазоне от 5 ⁴⁰ , 10 ⁸² , 20 ⁶² для исключения ^39,66 . Другим распространенным методом (20/72) было хранение слепых данных в качестве тестового набора и отчет о производительности ^{4,11,42,43,48,50,52,57,58,59,63,73,76,77,86 ,87,88,89,91} ; объем отложенных данных колебался от 10% ⁸⁸ до 30–40% ^69,91 . Далее были проведены несколько экспериментальных запусков модели (14/72) ^{1,2,3,10,30,34,45,47,50,51,60,67,72,79} в диапазоне от 5 ⁴⁵ до 1000 ⁷⁹ пробега. В трех исследованиях использовались меры соответствия модели для проверки соответствия модели, такие как отклонение для регрессионного соответствия ^7,11,29, и методы релевантности или курирования, такие как пошаговая регрессия для предотвращения переобучения ^29,32 .

Многие статьи сочетают в себе несколько методов проверки, наиболее распространенной из которых является перекрестная проверка данных испытаний и отчет о результатах на удерживаемом наборе данных ^30,88 или сочетание перекрестной проверки с несколькими экспериментальными прогонами ^34,72 .

Наконец, в 70/75 статьях сообщается о производительности таким образом, что ее можно оценить и сопоставить с другими исследованиями. Лучшая производительность, как правило, измерялась по таким показателям машинного обучения, как точность ^46,51,80 , точность и полнота ^45,86,89 , F1 (гармоника между точностью и полнотой) ^52,76 и площадь под кривой (AUC) ^56,62 . Иногда мы обнаруживали использование регрессионно-ориентированных показателей, таких как среднеквадратическая ошибка (RMSE) 9{2}\) ⁷⁷ . Мы очень редко видели использование популярных метрик из других областей, таких как чувствительность, специфичность (или процент ложноположительных/отрицательных результатов), положительная и отрицательная прогностическая ценность ³⁷ — метрики, ориентированные на машинное обучение, доминировали в стандартах отчетности.

Основные отчеты о подробностях метода прогнозирования

Наконец, мы изучили отчеты о важной информации, необходимой для воспроизведения алгоритма прогнозирования, которые де-факто являются минимальными стандартами для оценки подхода. Мы определили пять важнейших факторов, необходимых для запуска любой регрессионной модели или подхода к машинному обучению. К ним относятся: количество выборок/точек данных, количество переменных/признаков, прогностический подход (конкретный алгоритм или тип регрессии), метод проверки и метрика, используемая для оценки производительности. Затем мы подсчитали количество статей, в которых прямо сообщалось об этих пяти пунктах:

71/75 количество выборок/точек данных.
42/75 количество переменных/функций.
Алгоритм 73/75 или регрессия по выбору.
72/75 хотя бы один метод проверки.
70/75 явных показателей производительности или соответствия.

Мы заметили, что наиболее часто упускаемой переменной была размерность или количество переменных в пространстве признаков/переменных. Для тех, кто опустил эту информацию, исследования описывали бы, какие функции были включены (например, представление слов в сообщениях в социальных сетях или языковые модели, построенные поверх контента сообщений), но не включали бы размер или количество их векторов признаков. . В пяти статьях у нас возникли трудности с оценкой производительности выбранного алгоритма регрессии или классификации, поскольку авторы включили эту информацию в плохо размеченные графики или рисунки. На этих графиках было невозможно оценить точную производительность или соответствие модели данным, и мы были вынуждены оценивать диапазоны производительности на гистограммах, т. Е. (80–85% F1).

Наконец, мы изучили шаблоны отчетности для всех минимальных стандартов в наборе данных. Если каждую статью проверить на наличие этих пяти характеристик, только 32 из 75 статей, или 42%, успешно сообщили обо всех пяти показателях. Если мы исследовали четыре из пяти критериев, 67/75 статей, или 89%, сообщали как минимум о четырех из пяти критериев.

Обсуждение

Наши результаты демонстрируют разнообразие дизайна исследования, методов и схем отчетности для понимания состояния психического здоровья (MHS) людей на основе их данных в социальных сетях. Несмотря на эти новшества в методах, мы заметили относительно тенденции относительно валидности конструкции при идентификации и прогнозировании MHS в нашем корпусе. Шадиш и др. определяют валидность конструкта как «сделку выводов на основе данных выборки исследования о конструктах более высокого порядка, которые они представляют» ⁹⁴ — другими словами, этот тип экспериментальной валидности сопоставляет теоретические конструкции знания с наблюдаемым явлением в наборе данных. Проблемы конструктной валидности в наблюдательных исследованиях социальных сетей, в частности, были признаны ^92,95,96 . Эти проблемы конструктной валидности рискуют отклониться от известных клинических и диагностических критериев MHS, что в конечном итоге может ограничить воспроизводимость и применение этого исследования.

Опасения по поводу достоверности конструкции

В нашем наборе данных имелось ограниченное объяснение теоретического/клинического обоснования интересующей MHS, начиная с четкого определения того, какая проблема психического здоровья измеряется и как она применяется в рамках исследования.

В частности, во многих статьях не использовались устоявшиеся теории клинической науки или клинической психологии для установления или обоснования статуса, который они исследовали, или конкретного определения самой конструкции. Например, в пяти исследованиях изучается понятие тревожности 9.0395 36,37,46,48,54,59,64,85 , хотя ни один из них не использует то, что они имеют в виду, когда изучают это конкретное расстройство. Тревога как понятие перегружена — это категория нервных расстройств, симптоматика, которая может влиять на другие психические расстройства, преходящая эмоция, которую испытывают люди, и непрофессиональное словоупотребление, относящееся к эмоциональным состояниям и/или чертам человека. Мы видим аналогичные закономерности в отношении понятия депрессии: часто и неявно подразумевается, что авторы имеют в виду большое депрессивное расстройство; тем не менее, эти определения редко объясняются.

Еще больше неясностей возникает, когда в документах устанавливаются положительные и отрицательные источники данных для определения примеров, передаваемых в систему прогнозирования. В наших результатах мы выявили многочисленные инновации в методах положительной идентификации MHS — от использования хэштегов, например. #депрессия), сети подписчиков и цифровое администрирование скрининговых анкет, таких как CES-D, для участников, давших согласие. Однако в документах мы редко видим отражение или оценку того, может ли новая методика измерять интересующий конструкт. Например, использование хэштегов — это уникальный способ идентифицировать обсуждения депрессии, но точно ли он идентифицирует тех, кто страдает большим депрессивным расстройством, или это другая группа людей, интересующихся этой темой? Для менее точных измерений, таких как настроение или стресс, хэштеги могут быть ценным сигналом, но их применение к критериям диагностического уровня еще не проверено. Аналогичные неясности при оценке отрицательных или «контрольных» наборов данных также возникают, поскольку в нескольких исследованиях установлено, что исследовательская группа смогла выявить отсутствие MHS в их популяциях. Даже в случае клинически обоснованных подходов, таких как скрининговые анкеты, документы не устанавливают силу взаимосвязи между скринингом на MHS и интересующими переменными.

Эти нестабильные конструкции проникают через планирование эксперимента, сбор данных, проектирование и выбор моделей. Редко предоставляется отражение или обоснование, объясняющее выбор и сокращение переменных/признаков, поправку на погрешность данных или выбор алгоритма. Мы видим, что этот пробел проявляется в том, что сообщается о проверке алгоритмов прогнозирования — только в 32 из 75 статей явно сообщалось о пяти минимальных стандартах для воспроизведения этих алгоритмов. Кроме того, мы видели очень ограниченное использование подходов или методов причинно-следственного анализа для установления более прочных взаимосвязей между переменными в социальных сетях и интересующей MHS, таких как контроль смешанных факторов или корректировка систематических ошибок выборки.

Эти проблемы с достоверностью конструкции ставят под угрозу достоверность выявления MHS и повторения этих исследований в будущем. Как Эрнала и соавт. также обнаружено в их исследованиях предсказания шизофрении в социальных сетях ²⁷, операционализация выявления MHS не связана с теоретически или клинически строгими определениями психического здоровья, а новый метод идентификации не подтвержден формально или причинно. Без установления достоверности конструкции трудно понять, действительно ли исследования в нашем корпусе измеряют MHS способами, которые могут быть полезны для других аудиторий, таких как клиницисты, или они на самом деле измеряют что-то еще. Эрнала и др. также показали, что, возможно, мы измеряем дополнительную популяцию тех, кто интересуется психическими заболеваниями, часть которых, вероятно, будет иметь диагноз ²⁷ . Тем не менее, если последствия работы формируются для клинической аудитории и принятия, должна быть более сильная проверка конструкций в исследовании для применения в клинической практике.

При воспроизведении неточное сообщение деталей исследования, таких как переменные критерии отбора, может привести к неверным или ошибочным выводам из результатов. Для тех, кто не знаком с машинным обучением, но интересуется потенциалом этих подходов, эти пробелы в стандартах отчетности могут означать, что нераскрытая свобода действий исследователя руководила процессом принятия решений, хотя на самом деле существуют управляемые способы подхода к решению проблем в машинном обучении. и искусственный интеллект.

Эти пробелы и нестабильные конструкции могут ограничить клиническое и общественное здравоохранение для принятия прогнозов MHS в социальных сетях. Многие статьи в корпусе указывают во введении на потенциал социальных сетей для расширения клинического приема или оценки, активного лечения психических расстройств, руководства вмешательствами или доступа к труднодоступным группам населения ¹⁶ . Однако из-за нестабильной валидности конструкции и нечеткой документации методов методы, описанные в этих статьях, могут быть неприменимы для этих целей, поскольку клиницисты могут не полагать, что меры являются надежными для их популяции пациентов. Это может ограничить их внедрение в протоколы и схемы лечения реального мира.

Переход к лучшим методам исследований

В свете этих результатов мы надеемся, что исследователи смогут применять методы, которые будут способствовать повышению достоверности их измерений и, соответственно, повлияют на последующее внедрение в клиническую практику. Исследователи из социальных сетей и исследований в области здравоохранения призывали учитывать эти факторы ^16,19,27 , а также более широкие призывы к операционализации конструкций и абстракции в машинном обучении ⁹⁷ . Появляются семинары и симпозиумы, пересекающие дисциплинарные границы, призванные поддерживать более совместные строгие практики в этой новой области

Несколько исследований в нашем корпусе имели сильную конструктную валидность, которая может служить моделями в наборе данных для лучших практик. Конструктивная валидность требует связи с клинически или теоретически обоснованной практикой, поэтому обоснование того, как MHS реализуется в этих областях, очень важно. Это можно сделать несколькими способами. Во-первых, исследователи могли использовать соответствующую литературу из таких областей, как клиническая психиатрия и психология, чтобы закрепить свой подход, как De Choudhury et al. четко определил клиническое исследование большого депрессивного расстройства, а затем оценил его с помощью скрининга (например, CES-D) для участников ¹ . Точно так же Eichstaedt et al. использовали коды МКБ-10 для диагностики, чтобы установить наличие MHS, затем попросили участников дать согласие на проверку их данных в Facebook на наличие признаков депрессии ⁵⁶ . Мы также выступаем за сотрудничество с экспертами в предметной области для руководства процессом ввода в действие MHS; понимание предметной области и рекомендации будут включены в объяснение клинических терминов в контексте социальных сетей. В другой статье Бернап и соавт. сотрудничать с экспертом по суициду, чтобы создать классификатор, который различает шесть типов твитов о самоубийстве, начиная от тех, которые указывают на законное раскрытие суицидальных наклонностей, до кампаний по повышению осведомленности ⁵ .

Мы призываем эту новую область исследований помнить о методах отчетности в статьях, чтобы способствовать лучшей воспроизводимости и научности. Эти проблемы могут быть вызваны частично из-за междисциплинарности области и более низкой осведомленности о принятии прогностических моделей в областях исследований без опыта в машинном обучении или статистическом моделировании ²⁶ . Мы считаем, что проблемы, связанные с отчетностью по всему корпусу, можно легко исправить с помощью более эффективных стандартов отчетности для сбора данных, аннотирования данных и статистического моделирования. В этой связи в Таблице 1 мы предлагаем несколько стандартов отчетности, которые могут быть приняты в данной области для внесения ясности. Они выходят за рамки наших минимальных требований к отчетности и включают возможности для улучшения отчетности о положительных и отрицательных признаках MHS, смещения данных и стратегий выборки, а также выбора признаков. Мы также считаем, что более совершенные стандарты отчетности позволят избежать потенциальных ловушек ошибочных выводов, сделанных без достаточных доказательств или использования рискованных причинно-следственных связей, что повысит качество исследований в этой новой области. Этот список не претендует на то, чтобы быть всеобъемлющим предложением для данной области; на самом деле, область должна работать над созданием практик и руководств для эффективного использования машинного обучения и методов прогнозирования в этой предметной области за пределами этих идей.

Таблица 1 Наши рекомендации по стандартам отчетности по методам и дизайну исследования.

Полноразмерный стол

Мы также выступаем за установление практики и норм в этой зарождающейся области исследований посредством более тесной связи с традициями клинической психиатрии. Эксперты в предметной области, такие как клинические психиатры, исследователи в области медицины, социальные работники с опытом работы с психическими заболеваниями и другие эксперты, обладают ценными знаниями, чтобы направлять это исследование, чтобы оно было более тщательным и точным для оценки конструктов, которые мы, как утверждается, измеряем. По мере того, как область движется к обобщению этих результатов на новую платформу социальных сетей или новые возможности для практики, важно, чтобы психометрическая, особенно конструктная, валидность тщательно поддерживалась во всех этих практиках. Глядя на дополнительные области, такие как мобильное здравоохранение ^98,99, биоинформатика ¹⁰⁰, эти области уделяют первостепенное внимание критическому изучению и анализу своей практики и привлекли клинических сотрудников для своих проектов. Это может также означать использование методов из других областей для установления большей достоверности, таких как эксперименты, дизайны контролируемых исследований и рандомизированные контрольные испытания. Работая с экспертами в предметной области и перенимая практики из этой области, исследование улучшится, поскольку оно сможет лучше «измерять то, что, по нашему мнению, [концепции] измеряют» ⁹² [стр. 5].

В заключение мы предложили критический анализ методов, дизайна исследования и отчетов о результатах в 75 статьях, которые прогнозируют состояние психического здоровья на основе данных социальных сетей. Наш обзор выявил ключевые области сходства и тенденции в области аннотирования и смещения данных, предварительной обработки и выбора признаков, а также мер по выбору и проверке модели. Мы также обнаружили пробелы в процедурах отчетности для минимальных стандартов проверки методов и пробелы в точности определения интересующего состояния психического здоровья. Мы надеемся, что этот мета-обзор предоставит полевое руководство по методам, представляющим интерес в этой области, и направит исследователей к лучшим стандартам отчетности, чтобы способствовать более воспроизводимой и воспроизводимой науке в этой важной области.

Метод

Составление корпуса обзоров литературы вне дисциплинарных границ является сложной задачей из-за методов публикации. В отличие от других областей, которые полагаются на журналы, наиболее распространенными площадками для публикации в CS являются материалы конференций. Когда мы протестировали нашу первоначальную стратегию поиска с помощью стандартных служб индексации, записи журнала были надежно проиндексированы; тем не менее, были большие пробелы в конференциях, которые, как известно, важны в этих областях в профессиональных организациях (например, AAAI, ACL, ACM, NIPS/NeurIPS, AMIA). Первоначальные эксперименты с поиском по ключевым словам с помощью таких систем, как Google Scholar, дали более 200 000 статей-кандидатов, что не поддается поиску.

Чтобы справиться с этими проблемами, наш поиск состоял из 41 отобранного вручную места (как конференции, так и журналы), которые «посеяли» наш поиск. Затем мы использовали условия поиска, чтобы отфильтровать статьи кандидатов на этих площадках. Наконец, мы один раз проверили рекомендации кандидатов, чтобы выявить недостающие исследования. Всего мы нашли 75 документов — более подробные сведения о нашем процессе включены в дополнительную информацию.

Стратегия поиска

Для парного поиска были разработаны два набора ключевых слов: для психического здоровья и для социальных сетей. Для психического здоровья было определено 16 терминов, связанных с общими терминами для психического здоровья и расстройств, наиболее распространенных аффективных и психосоциальных расстройств и симптоматики (например, стресс, психоз). Об этом сообщила предыдущая работа ^20,21 и DSM-V ¹⁰¹. Для социальных сетей мы провели поиск по восьми терминам, включая общие термины для социальных сетей, а также три популярных социальных сети: Facebook, Twitter и Instagram. Список наших ключевых слов можно найти в таблице 2.

Таблица 2 Ключевые слова для поиска литературы.

Полноразмерная таблица

Для преодоления упомянутых выше проблем с индексацией была определена 41 англоязычная площадка, которая могла бы публиковать исследования по прогнозированию MHS с использованием данных социальных сетей. Это включало большое количество мест проведения конференций CS по многим подобластям, журналы общего интереса и материалы в области информатики здравоохранения и науки о данных. Полный список этих мест можно найти в дополнительной информации, таблица 3.

Мы использовали три разные поисковые системы, чтобы обеспечить надежное покрытие этих площадок с учетом вышеуказанных проблем с индексацией. Мы использовали цифровую библиотеку Association of Computing Machinery (ACM) для журналов и конференций ACM, Google Scholar с помощью программного обеспечения Publish or Perish ⁹³ для других публикаций конференций и Web of Science для журналов. Одно место (CLPsych) не было корректно проиндексировано ни одной поисковой системой, поэтому мы вручную провели поиск материалов по совпадающим ключевым словам в заголовке и аннотации. Используя эти стратегии, мы определили 4420 рукописей, которые соответствовали нашим парам ключевых слов.

Стратегия фильтрации

Рукописи были отфильтрованы, чтобы включить только рецензированные, оригинальные и архивные исследования, опубликованные в период с 2008 по 2017 год, что соответствует появлению академических исследований в социальных сетях ¹⁰² . Некоторые виды публикаций были исключены, поскольку они не соответствовали нашим стандартам оригинальности: мета- и литературные обзоры, комментарии и мнения, тематические исследования, общие задачи и незаархивированные материалы для конференций CS. После дедупликации и фильтрации получилось 2344 рукописи.

Затем мы вручную отфильтровали по заголовку и аннотации, удалив элементы, явно не относящиеся к психическому здоровью или социальным сетям. Примеры несоответствий включают другие состояния здоровья, такие как рак, и источники данных, такие как электронные медицинские карты. Результатом этого скрининга заголовков/аннотаций было 87 статей.

Наконец, все 87 статей были прочитаны и полностью проверены по следующим критериям MHS:

1.
Они должны заниматься психическим здоровьем клинически специфическими способами. Это означало изучение настроения или психосоциального расстройства (например, депрессии), учитывая симптомы расстройств из DSM-V ¹⁰¹ (например, суицид) или общую тяжесть психических расстройств (например, умеренная или тяжелая депрессия). Мы исключили статьи о субъективном настроении, благополучии, счастье или общих эмоциях, не связанных напрямую с диагнозом психического расстройства (например, гнев или радость). Мы также исключили статьи о психических расстройствах и состояниях, которые не связаны с настроением или психосоциально (например, СДВГ, расстройство аутистического спектра)9.0395 101 .
2.
Метод статьи должен фокусироваться на количественном прогнозировании. Это включало регрессионный анализ, машинное обучение и анализ временных рядов.
3.
В статье должны быть изучены данные социальных сетей, которые мы определяем как веб-сайты или приложения, которые позволяют пользователям размещать/поддерживать контент и профили и взаимодействовать/развивать социальные сети и сообщества с другими людьми вокруг указанного контента ^12,92,102 . Текущими примерами могут быть Facebook, Twitter, Reddit и Tumblr. Мы исключили другие следы цифровых данных, такие как поисковые системы, наборы данных SMS / текстовых сообщений, а также трекеры фитнеса или настроения — эти области представляют собой важные области для изучения, но не входят в сферу нашего исследования.
4.
Прогноз должен быть сделан на человека. Если в статье делались прогнозы по отдельным лицам, которые затем объединялись для другой цели, мы включали их в наш анализ.

В ходе этого процесса было создано 44 документа для анализа. Наконец, чтобы всесторонне расширить наш набор данных за пределы 41 места, мы провели снежный ком выборки связанных статей, чтобы расширить корпус этих 44 статей, определенных на основе библиографических деталей из цитат, подробно описанных в дополнительной информации. В ходе этого процесса было выявлено 11 новых документов, что, в свою очередь, предоставило 55 документов для включения в обзор. В сентябре 2019 г., мы обновили набор данных для поиска данных за 2018 год. Этот процесс и выборка снежного кома выявили 20 новых статей, в результате чего общее количество статей в нашем корпусе достигло 75. Полный список документов и подробности нашего процесса сбора данных включены в дополнительную информацию, таблица 1.

Анализ метод

Мы разработали априорную рубрику для анализа рукописей, которая включала как описательные, количественные, так и качественные критерии, под влиянием предшествующей работы ^20,21,92,103 и наше понимание исследовательского пространства. В этой рубрике было более 100 пунктов, включая методы сбора данных и стратегии предварительной обработки, пороговые значения точности и исходного уровня, механизмы отчетности о результатах, а также наличие комментариев к определенным вариантам дизайна исследования и последствиям исследования. Мы также записали качественные заметки для аналитических выводов и тематических наблюдений. Чтобы проверить надежность нашей рубрики, мы случайным образом выбрали четыре рукописи нашего корпуса для аннотирования перед началом. Мы скорректировали рубрику для дополнительных категорий отчетности на основе результатов нашей пробной аннотации. Соответствующие части нашего дизайна рубрики можно найти в дополнительной информации, таблица 2.

Затем мы внимательно прочитали все 75 статей из нашего корпуса, аннотировав рубрики и выявив тенденции по всему корпусу. Весь набор данных был дважды прочитан и закодирован первым автором для стандартизации процесса кодирования, каждый раз в случайном порядке. Затем мы встретились и обсудили возникающие темы и результаты, которые составляют наш анализ.

Сводка отчета

Дополнительная информация о дизайне исследования доступна в Сводке отчета об исследовании природы, связанной с этой статьей.

Ссылки

Де Чоудхури М., Гамон М., Каунтс С. и Хорвиц Э. Прогнозирование депрессии с помощью социальных сетей. ICWSM 2 , 128–137 (AAAI, 2013).
«>
Цугава, С. и др. Распознавание депрессии по активности в твиттере. В проц. Конференция ACM по человеческому фактору в вычислительных системах (CHI) . 3187–3196 (АКМ, 2015).
Рис, А. Г. и Данфорт, К. М. Фотографии в Instagram показывают прогностические маркеры депрессии. EPJ Data Science 6 , 1–34 (2017).
Артикул Google ученый
Копперсмит Г., Нго К., Лири Р. и Вуд А. Исследовательский анализ социальных сетей до попытки самоубийства. В проц. 3-й семинар по компьютерной лингвистике и клинической психологии . 106–117 (АКЛ, 2016).
Бернап, П., Коломбо, В. и Скурфилд, Дж. Машинная классификация и анализ сообщений о самоубийствах в Твиттере. В г. Конф. АСМ. гипертекста (HT). 75–84. (АКМ, 2015).
Шинг, Х.-К. и другие. Экспертная, краудсорсинговая и машинная оценка риска самоубийства посредством онлайн-публикаций. В проц. 5-й семинар по компьютерной лингвистике и клинической психологии 25–36 (ACL, 2018).
Чанселлор С., Митра Т. и Де Чоудхури М. Выздоровление в условиях про-анорексии: анализ выздоровления в социальных сетях. В проц. Конференция ACM по человеческому фактору в вычислительных системах (CHI) 2111–2123 (ACM, 2016).
Ван Т., Бреде М., Янни А. и Ментзакис Э. Выявление и характеристика сообществ людей, страдающих расстройствами пищевого поведения, в социальных сетях. В проц. 10-я Международная конференция ACM по поиску в Интернете и интеллектуальному анализу данных (WSDM) 91–100 (ACM, 2017). https://doi.org/10.1145/3018661.3018706.
Митчелл М., Холлингсхед К. и Копперсмит Г. Количественная оценка языка шизофрении в социальных сетях. В проц. 2-й семинар по компьютерной лингвистике и клинической психологии: от лингвистического сигнала к клинической реальности 914:00 11–20 (ACL, 2015).
Лин Х. и др. Выявление стресса на основе социальных взаимодействий в социальных сетях. IEEE Transac. Знай. Инж. данных 29 , 1820–1833 (IEEE, 2017).
Чанселлор С., Лин З. Дж. Дж., Гудман Э. Л., Зервас С. и Де Чоудхури М. Количественная оценка и прогнозирование тяжести психических заболеваний в онлайн-сообществах, выступающих за расстройство пищевого поведения. В проц. 19-я конференция ACM по совместной работе с компьютерной поддержкой (CSCW) 1169–1182 (ACM, 2016). http://dl.acm.org/citation.cfm?doid=2818048.2819973.
Эллисон, Н.Б. и Бойд, Дана М. Социальность через сайты социальных сетей. В Оксфордском справочнике интернет-исследований (Oxford University Press, 2013).
Винсент, Дж. Facebook использует ИИ, чтобы выявлять пользователей с суицидальными мыслями и отправлять им помощь. https://www.theverge. com/2017/11/28/16709224/facebook-suicidal-thoughts-ai-help. (2017).
Муриелло, Д., Донахью, Л., Бен-Давид, Д., Озертем, У. и Шилон, Р. Под капотом: инструменты предотвращения самоубийств на основе ИИ. https://code.fb.com/ml-applications/under-the-hood-suicide-prevention-tools-powered-by-ai/. (2018).
Тороус Дж., Кешаван М. и Гутейл Т. Перспективы и опасности цифровой психиатрии. Азиатский журнал психиатрии 10 , 120–122 (2014).
Артикул Google ученый
Чанселлор, С., Бирнбаум, М., Кейн, Э., Силенцио, В. и Де Чоудхури, М. Таксономия этических противоречий при выводе состояний психического здоровья из социальных сетей. в проц. Конференция по справедливости, подотчетности и прозрачности (FAT*) (ACM, 2019 г.).
Конвей, М. и О’Коннор, Д. Социальные сети, большие данные и психическое здоровье: текущие достижения и этические последствия. Курс. мнение Психолог. 9 , 77–82 (2016).
Артикул Google ученый
Пол, М. Дж. и Дредзе, М. Социальный мониторинг общественного здоровья. Обобщающие лекции по информационным концепциям, поиску и услугам Vol. 9, 1–183 (Morgan & Claypool Publishers, 2017).
Бентон А., Копперсмит Г. и Дредзе М. Протоколы этических исследований для исследований здоровья в социальных сетях. В проц. первого семинара ACL по этике обработки естественного языка , 94–102 (АКЛ, 2017).
Сибрук, Э. М., Хонс, Б., Керн, М. Л. и Рикард, Н. С. Сайты социальных сетей, депрессия и тревога: систематический обзор. JMIR Мент. Здоровье 3 , e50 (2016).
Артикул Google ученый
Вонгкоблап, А., Вадилло, М.А. и Курчин, В. Исследование психических расстройств в эпоху социальных сетей: систематический обзор. J. Med. Интернет Рез. 19 , e228 (2017).
Артикул Google ученый
Guntuku, S.C., Yaden, D.B., Kern, M.L., Ungar, L.H. & Eichstaedt, JC. Выявление депрессии и психических заболеваний в социальных сетях: комплексный обзор. Курс. мнение Поведение науч. 18 , 43–49 (2017).
Артикул Google ученый
Кальво, Р., Милн, Д., Хуссейн, М.С. и Кристенсен, Х. Обработка естественного языка в приложениях для психического здоровья с использованием неклинических текстов. Нац. Ланг. англ. 1–37 (2017).
Hicks, J. L. et al. Рекомендации по анализу крупномасштабных данных о состоянии здоровья из носимых устройств и приложений для смартфонов. Цифра NPJ. Мед. 2 , 45 (2019).
Артикул Google ученый
«>
Sanches, P. et al. HCI и эмоциональное здоровье: подведение итогов десятилетних исследований и определение направлений будущих исследований. В проц. Конференция ACM по человеческому фактору в вычислительных системах (CHI) (АКМ, 2019).
Чанселлор С., Баумер Э. П.С. и Де Чоудхури, М. Кто является «человеком» в машинном обучении, ориентированном на человека: случай прогнозирования психического здоровья по социальным сетям. Проц. ACM Hum.-Comput. Взаимодействовать. 3 , 147–1 (ACM, 2019).
Ernala, S.K. et al. Методологические пробелы в прогнозировании состояний психического здоровья из социальных сетей: триангуляция диагностических сигналов. В проц. Конференция ACM по человеческому фактору в вычислительных системах (CHI) (АКМ, 2019).
Шен, Ю.-к., Куо, Т.-т., Е, И.-н., Чен, Т.-т. и Лин, С.-д. Использование временной информации в двухступенчатой системе классификации депрессии, основанной на содержании. В проц. 17-я Тихоокеанско-азиатская конференция по обнаружению знаний и интеллектуальному анализу данных , 276–288 (Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2013).
Масуда, Н., Курахаши, И. и Онари, Х. Суицидальные представления людей в онлайн-социальных сетях. ПЛОС ОДИН 8 , e62262 (2013 г.).
КАС Статья Google ученый
Де Чоудхури, М., Каунтс, С. и Хорвиц, Э. Прогнозирование послеродовых изменений эмоций и поведения с помощью социальных сетей. В проц. Конференция ACM по человеческому фактору в вычислительных системах (CHI) 3267–3276 (ACM, 2013).
Wang, X. et al. Модель выявления депрессии на основе анализа настроений в социальной сети микроблогов. В г. Тихоокеанско-азиатская конференция по обнаружению знаний и интеллектуальному анализу данных 201–213 (Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2013).
Цугава, С. и др. Об оценке депрессивной склонности пользователей твиттера по данным их твитов. Виртуальная реальность IEEE. 2 , 29–32 (IEEE, 2013).
Пак, С., Ли, С.В., Квак, Дж., Ча, М. и Чжон, Б. Действия на Facebook выявляют депрессивное состояние пользователей. J. Med. Интернет Рез. 15 , 1–15 (2013).
КАС Статья Google ученый
Де Чоудхури, М., Каунтс, С. и Хорвиц, Э. Социальные сети как инструмент измерения депрессии среди населения. В проц. 5-я ежегодная конференция ACM Web Science (WebSci) 47–56 (ACM, 2013).
Ведула, Н. и Партасарати, С. Эмоциональные и лингвистические сигналы депрессии из социальных сетей. в проц. 2017 Международная конференция по цифровому здравоохранению 127–136 (АКМ, 2017). https://doi.org/10.1145/3079452. 3079465.
Лавейс, К., Кратчли, П., Вятт, Э. и Копперсмит, Г. Маленький, но мощный: аффективные микропаттерны для количественной оценки психического здоровья на языке социальных сетей. В проц. Четвертый семинар по компьютерной лингвистике и клинической психологии 85–95 (ACL, 2017).
Бентон, А., Митчелл, М. и Хови, Д. Многозадачное обучение психическим заболеваниям с ограниченными данными из социальных сетей. В г. 15-я конференция Европейского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики: Том 1 . http://www.aclweb.org/anthology/E17-1015. (АКЛ, 2017).
Чжоу Ю., Чжан Дж. и Луо Дж. Прогнозирование нескольких рискованных действий с помощью мультимедийного контента. В проц. Международная конференция по социальной информатике (Springer International, 2017).
Ченг, К., Ли, Т. М. Х., Квок, К.-Л. Л., Чжу, Т. и Йип, П. С. Ф. Оценка риска самоубийства и эмоционального стресса в китайских социальных сетях: исследование анализа текста и машинного обучения. J. Med. Интернет Рез. 19 , 1–10 (2017).
КАС Статья Google ученый
Саха, К., Чан, Л., Де Барбаро, К., Абауд, Г. Д. и Де Чоудхури, М. Определение нестабильности настроения в социальных сетях с использованием моментальных экологических оценок. В проц. ACM по интерактивным, мобильным, носимым и вездесущим технологиям (IMWUT) (ACM, 2017).
Саха, К. и Де Чоудхури, М. Моделирование стресса с помощью социальных сетей в связи с случаями применения огнестрельного оружия в кампусах колледжей. В г. ACM по взаимодействию человека с компьютером 1–92 (ACM, 2017).
Джамиль, З., Инкпен, Д., Буддхита, П. и Уайт, К. Мониторинг твитов на предмет депрессии для выявления пользователей из группы риска. В проц. Четвертый семинар по компьютерной лингвистике и клинической психологии 32–40 (ACL, 2017).
Бирнбаум М.Л., Эрнала С.К., Ризви А.Ф., Де Чоудхури М. и Кейн Дж.М. Совместный подход к выявлению маркеров шизофрении в социальных сетях с использованием машинного обучения и клинических оценок. J. Med. Интернет Рез. 19 , e289 (2017).
Артикул Google ученый
Simms, T. et al. Обнаружение когнитивных искажений с помощью анализа текста с помощью машинного обучения. В проц. Международная конференция IEEE по информатике в здравоохранении (ICHI) , 2017 г. . http://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8031202/. (IEEE, 2017).
Рис, А. Г. и др. Прогнозирование возникновения и течения психических заболеваний по данным Twitter. г. научн. Респ. 7 , 13006 (2017).
Артикул Google ученый
«>
Шен, Дж. Х. и Рудзиц, Ф. Обнаружение беспокойства на Reddit. В проц. Четвертый семинар по компьютерной лингвистике и клинической психологии . 58–65 (АКЛ, 2017).
Шен Г. и др. Обнаружение депрессии с помощью сбора данных в социальных сетях: мультимодальное решение для изучения словаря. В проц. Двадцать шестая Международная совместная конференция по искусственному интеллекту (IJCAI) (IJCAI, 2017).
Гкоцис, Г. и др. Характеристика состояний психического здоровья в социальных сетях с использованием информированного глубокого обучения. наук. Респ. 7 , 45141 (2017).
КАС Статья Google ученый
Кохан, А., Янг, С., Йейтс, А. и Гохарян, Н. Оценка серьезности контента на онлайн-форумах по психическому здоровью. J. Assoc. Поставить в известность. науч. Технол. 68 , 2675–2689 (2017).
Артикул Google ученый
Шен, Т. и др. Междоменное обнаружение депрессии с помощью сбора данных в социальных сетях. В проц. Двадцать седьмая Международная объединенная конференция по искусственному интеллекту (IJCAI) 16:11–16:17 (IJCAI, 2018).
Вонгкоблап, А., Вадилло, М.А. и Курчин, В. Многоуровневая прогностическая модель для выявления пользователей социальных сетей с депрессией. В г. Международная конференция IEEE по информатике в здравоохранении (ICHI), 2018 г. 130–135 (IEEE, 2018 г.).
Йейтс А., Кохан А. и Гохарян Н. Оценка риска депрессии и членовредительства на онлайн-форумах. В проц. Конференция 2017 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка 2968–2978 (ACL, 2017).
Сибрук, Э. М., Керн, М. Л., Фулчер, Б. Д. и Рикард, Н. С. Прогнозирование депрессии на основе языковой динамики эмоций: лонгитюдный анализ обновлений статуса в Facebook и Twitter. J. Med. Интернет Рез. 20 , e168 (2018).
Артикул Google ученый
Датта, С., Ма, Дж. и Де Чоудхури, М. Измерение влияния беспокойства на социальные взаимодействия в Интернете. В проц. Международная конференция AAAI по Интернету и социальным сетям (ICWSM) (AAAI, 2018).
Пирина, И. и Чолтекин, Ч. Выявление депрессии на Reddit: влияние тренировочных данных. В проц. Семинар EMNLP 2018 г. SMM4H: 3-й семинар по разработке приложений в социальных сетях для здравоохранения и общее задание 9–12 (Ассоциация вычислительной лингвистики, 2018 г.).
Eichstaedt, J.C. et al. Язык Facebook предсказывает депрессию в медицинских записях. Проц. Натл акад. науч. США 115 , 11203–11208 (2018 г.).
КАС Статья Google ученый
«>
Ораби А.Х., Буддхита П., Ораби М.Х. и Инкпен, Д. Глубокое обучение для обнаружения депрессии у пользователей твиттера. В г. Пятый семинар по компьютерной лингвистике и клинической психологии 88–97 (Ассоциация вычислительной лингвистики, 2018 г.).
Садек Ф., Сюй Д. и Бетард С. Измерение задержки обнаружения депрессии в социальных сетях. В проц. Одиннадцатая международная конференция ACM по поиску в Интернете и интеллектуальному анализу данных (WSDM) 495–503 (ACM, 2018).
Айв Дж., Гкотсис Г., Датта Р., Стюарт Р. и Велупиллаи С. Иерархическая нейронная модель с механизмами внимания для классификации текстов социальных сетей, связанных с психическим здоровьем. В г. Пятый семинар по компьютерной лингвистике и клинической психологии 69–77 (ACL, 2018).
Аладаг, А. Э., Мудеррисоглу, С., Акбас, Н. Б., Захмачиоглу, О. и Бингол, Х. О. Выявление суицидальных мыслей на форумах: экспериментальное исследование. J. Медицинский интернет Res. 20 , e215 (2018).
Артикул Google ученый
Солдаини Л., Уолш Т., Кохан А., Хан Дж. и Гохарян Н. Помощь или вред? прогнозирование изменений риска членовредительства среди пользователей посредством взаимодействия с онлайн-сообществом. В г. Пятый семинар по компьютерной лингвистике и клинической психологии 194–203 (Ассоциация вычислительной лингвистики, 2018 г.).
Рикард, Б. Дж., Марш, Л. А., Крозье, Б. и Хассанпур, С. Изучение полезности созданного сообществом контента социальных сетей для выявления депрессии: аналитическое исследование в Instagram. J. Med. Интернет Рез. 20 , e11817 (2018).
Артикул Google ученый
Чанселлор, С., Ху, А. и Де Чоудхури, М. Нормы имеют значение: противопоставление социальной поддержки изменению поведения в онлайн-сообществах по снижению веса. В проц. Конференция CHI 2018 г. по человеческому фактору в вычислительных системах (ACM, 2018 г.).
Ирландия, М. и Изерман, М. Внутренние и межличностные различия в языке, используемом в сообществах поддержки тревожных расстройств и нейтральных сообществах Reddit. В проц. Пятый семинар по компьютерной лингвистике и клинической психологии 182–193 (АКЛ, 2018).
Саравиа Э., Чанг С. Х., Де Лоренцо Р. Дж. и Чен Ю. С. MIDAS: выявление и анализ психических заболеваний с помощью социальных сетей. В проц. Международная конференция IEEE/ACM по достижениям в области анализа и добычи данных в социальных сетях (ASONAM), 2016 г. 1418–1421 (ACM, 2016).
Брейтуэйт, С. Р., Жиро-Кэрриер, К., Уэст, Дж., Барнс, М. Д. и Хэнсон, К. Л. Проверка алгоритмов машинного обучения для данных твиттера на соответствие установленным показателям суицидального поведения. г. JMIR Мент. Здоровье 3 , e21 (2016).
Артикул Google ученый
Лин Х. и др. Обнаружение психологического стресса на уровне пользователя в социальных сетях с использованием глубокой нейронной сети. В проц. 22-я международная конференция ACM по мультимедиа 507–516 (ACM, 2014).
Huang, X. et al. Выявление суицидальных мыслей в китайских микроблогах с помощью психологической лексики. В проц. 11-я международная конференция IEEE 2014 г. по вездесущим интеллекту и вычислениям и 11-я международная конференция IEEE 2014 г. по автономным и надежным вычислениям и 14-я международная конференция IEEE 2014 г. по масштабируемым вычислениям и коммуникациям и связанные с ними семинары (UIC-ATC-ScalCom) Том. 2014 г., стр. 844–849 (IEEE, 2014 г.).
Чжан, Л. и др. Использование лингвистических признаков для оценки вероятности самоубийства китайских пользователей микроблогов. В проц. Международная конференция по человекоориентированным вычислениям 549–559 (Springer, 2015).
Huang, X. et al. Тематическая модель для выявления суицидальных мыслей в китайском микроблоге. В проц. Тихоокеанско-азиатская конференция по языку, информации и вычислениям 553–562. http://www.aclweb.org/anthology/Y15-1064. (АКЛ, 2015).
Лин, Х., Цзя, Дж., Ни, Л., Шен, Г. и Чуа, Т.-С. Что социальные сети говорят о вашем стрессе? В Proc.Twenty-Fifth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-16) http://www.ijcai.org/Proceedings/16/Papers/531.pdf. (IJCAI, 2016).
Гуань Л., Хао Б., Ченг К., Ип П. С. Ф. и Чжу Т. Выявление китайских пользователей микроблогов с высокой вероятностью самоубийства с использованием интернет-профиля и лингвистических характеристик: модель классификации. г. JMIR Мент. Здоровье 2 , e17 (2015).
Артикул Google ученый
Чжао, Л., Цзя, Дж. и Фэн, Л. Выявление стресса у подростков на основе чувствительных ко времени комментариев/ответных действий в микроблогах. В проц. Международная конференция IFIP по искусственному интеллекту в теории и на практике 26–36 (IFIP, 2015).
Ван, X., Чжан, С. и Сунь, Л. Улучшенная модель для обнаружения депрессии в социальной сети микроблогов. В 2013 13-я Международная конференция IEEE по семинарам по интеллектуальному анализу данных , 80–87 (IEEE, 2013).
Лин Х. и др. Обнаружение психологического стресса по данным кросс-медийных микроблогов с использованием глубокой разреженной нейронной сети. В проц. 2014 Международная конференция IEEE по мультимедиа и выставкам (ICME) 1–6 (IEEE, 2014).
Де Чоудхури, М., Кициман, Э., Дредзе, М. , Копперсмит, Г. и Кумар, М. Обнаружение сдвигов к суицидальным идеям из контента о психическом здоровье в социальных сетях. г. Конференция ACM по человеческому фактору в вычислительных системах (CHI) . 2016 , 2098–2110 (ACM, 2016).
Schwartz, H. A. et al. На пути к оценке изменения степени депрессии через фейсбук. В проц. Семинар по вычислительной лингвистике и клинической психологии 118–125 (Ассоциация вычислительной лингвистики, 2014 г.).
Де Чоудхури М., Каунтс С., Хорвиц Э. Дж. и Хофф А. Характеристика и прогнозирование послеродовой депрессии на основе общих данных Facebook. В г. 17-я конференция ACM по компьютерной поддержке совместной работы и социальных вычислений (CSCW) 626–638 (ACM, 2014).
Де Чоудхури, М. Анорексия на Tumblr: Исследование характеристик анорексии. В проц. 5-я Международная конференция по цифровому здравоохранению 43–50 (ACM, 2015 г. ).
Нгуен, Т., Фунг, Д., Дао, Б., Венкатеш, С. и Берк, М. Аффективный и контент-анализ онлайн-сообществ депрессии. IEEE Trans. Оказывать воздействие. вычисл. 5 , 217–226 (IEEE, 2014).
Накамура Т., Кубо К., Усуда Ю. и Арамаки Э. Определение пациентов с депрессивным расстройством с помощью текстовой информации. В проц. Весенний симпозиум AAAI 2014 г., серия (AAAI, 2014 г.).
Прието, В. М., Матос, С., Альварес, М., Качеда, Ф. и Оливейра, Дж. Л. Твиттер: хорошее место для выявления заболеваний. PLoS Один. 9 https://doi.org/10.1371/journal.pone.0086191 (2014).
Копперсмит Г., Дредзе М. и Харман К. Количественная оценка сигналов психического здоровья в Твиттере. В проц. Практикум по компьютерной лингвистике и клинической психологии Vol. 2014, 51–60 (Ассоциация вычислительной лингвистики, 2014).
Preotiuc-Pietro, D. et al. Роль личности, возраста и пола в твиттере о психических заболеваниях. В проц. 2-й семинар по компьютерной лингвистике и клинической психологии 21–30 (Ассоциация компьютерной лингвистики, 2015 г.).
Копперсмит, Г., Дредзе, М., Харман, К., Холли и Холлингсхед, К. От СДВГ к САР: анализ языка психического здоровья в Твиттере с помощью самооценки диагнозов. В проц. 2-й семинар по компьютерной лингвистике и клинической психологии 1–10 (Ассоциация компьютерной лингвистики, 2015 г.).
Резник П. и др. Помимо LDA: изучение контролируемого моделирования темы для языка, связанного с депрессией, в Twitter. В проц. 2-й семинар по компьютерной лингвистике и клинической психологии Том. 2014, 99–107 (Ассоциация вычислительной лингвистики, 2015).
Homan, C.M. et al. На пути к макроанализу предотвращения самоубийств: анализ мелкозернистого стресса в масштабе. В проц. Семинар по компьютерной лингвистике и клинической психологии 107 (ACL, 2014).
О’Ди, Б. и др. Выявление суицидальных наклонностей в твиттере. Интернет-интервью. 2 , 183–188 (2015).
Макманус, К., Мэллори, Э. К., Голдфедер, Р. Л., Хейнс, В. А. и Татум, Дж. Д. Анализ данных Twitter для улучшения выявления шизофрении. АМИА 2015 , 122–126 (2015).
Google ученый
Копперсмит Г., Харман К. и Дредзе М.Х. Измерение посттравматического стрессового расстройства в Twitter. В проц. Восьмая международная конференция AAAI по блогам и социальным сетям 579–582 (AAAI, 2014).
Wang, Y. et al. Понимание и обнаружение умышленного контента с причинением себе вреда в социальных сетях. В проц. WWW 93–102 (ВСП, 2017).
«>
Олтяну, А., Кастильо, К., Диас, Ф. и Кичиман, Э. Социальные данные: предубеждения, методологические ловушки и этические границы. Frontiers in Big Data 2 , 13 (2019).
Артикул Google ученый
Харзинг, Энн-Вил. Опубликуй или умри. Tarma Software Research Pty Limited, (1997).
Шадиш В. Р., Кук Т. Д. и Кэмпбелл Д. Т. В Экспериментальные и квазиэкспериментальные планы для обобщенного причинно-следственного вывода (Houghton Mifflin Company, 2002).
Howison, J., Wiggins, A. & Crowston, K. Проблемы достоверности использования анализа социальных сетей с данными цифровой трассировки. J. Assoc. Поставить в известность. Сист. 12 , 2 (2011).
Google ученый
Лазер, Д. Вопросы конструктивной валидности и надежности массивных пассивных коллекций данных. В Городские документы: сборник эссе из Инициативы достойного города (2015).
Селбст А.Д., Бойд Д., Фридлер С.А., Венкатасубраманян С. и Вертези Дж. Справедливость и абстракция в социотехнических системах. В проц. Конференция по справедливости, подотчетности и прозрачности (FAT*) 59–68 (ACM, 2019).
Stowell, E. et al. Разработка и оценка вмешательств мобильного здравоохранения для уязвимых групп населения. В проц. Конференция ACM по человеческому фактору в вычислительных системах (CHI) 1–17 (ACM, 2018).
Арора С., Иттри Дж. и Нильсен В. Конфиденциальность и безопасность в исследованиях мобильного здравоохранения (mhealth). Рез. спирта: Curr. 36 , 143 (2014).
Google ученый
Луо В. и др. Руководство по разработке и составлению прогнозных моделей машинного обучения в биомедицинских исследованиях: мультидисциплинарный взгляд. J. медицинский интернет Res. 18 , e323 (2016).
Артикул Google ученый
Association, A. P. et al. Диагностическое и статистическое руководство по психическим расстройствам (DSM-5®) (American Psychiatric Pub, 2013).
Boyd, Danah & Ellison, NB Сайты социальных сетей: определение, история и исследования. J. Comput.-Mediated Commun. 13 , 210–230 (2007).
Артикул Google ученый
Либерати, А. и др. Заявление PRISMA для представления систематических обзоров и метаанализов исследований, оценивающих медицинские вмешательства: объяснение и разработка. PLoS Мед. 6 , e1000100 (2009 г.).

Скачать ссылки

Psychiatry.org — Что такое тревожные расстройства?

Беспокойство является нормальной реакцией на стресс и может быть полезно в некоторых ситуациях. Это может предупредить нас об опасностях и помочь нам подготовиться и быть внимательными. Тревожные расстройства отличаются от нормальных ощущений нервозности или беспокойства и связаны с чрезмерным страхом или беспокойством. Тревожные расстройства являются наиболее распространенными психическими расстройствами и затрагивают почти 30% взрослых в какой-то момент их жизни. Но тревожные расстройства поддаются лечению, и существует ряд эффективных методов лечения. Лечение помогает большинству людей вести нормальную продуктивную жизнь.

Тревога относится к предвкушению беспокойства в будущем и больше связана с мышечным напряжением и поведением избегания.

Страх — это эмоциональная реакция на непосредственную угрозу, которая больше связана с реакцией борьбы или бегства — либо остаться, чтобы сражаться, либо уйти, чтобы избежать опасности.

Тревожные расстройства могут заставлять людей избегать ситуаций, которые вызывают или ухудшают их симптомы. Могут быть затронуты производительность труда, школьная работа и личные отношения. В целом, чтобы у человека диагностировали тревожное расстройство, страх или тревога должны:

Быть несоответствующим ситуации или возрасту
Препятствовать нормальному функционированию

Существует несколько типов тревожных расстройств, включая генерализованное тревожное расстройство, паническое расстройство, специфические фобии, агорафобию, социальное тревожное расстройство и тревожное расстройство разлуки.

Типы тревожных расстройств
Генерализованное тревожное расстройство
Генерализованное тревожное расстройство характеризуется постоянным и чрезмерным беспокойством, которое мешает повседневной деятельности. Это постоянное беспокойство и напряжение могут сопровождаться физическими симптомами, такими как беспокойство, нервозность или быстрая утомляемость, трудности с концентрацией внимания, мышечное напряжение или проблемы со сном. Часто заботы сосредоточены на повседневных вещах, таких как рабочие обязанности, здоровье семьи или мелкие дела, такие как работа по дому, ремонт автомобиля или встречи.
Паническое расстройство
Основным симптомом панического расстройства являются повторяющиеся приступы паники, подавляющее сочетание физических и психологических расстройств. Во время приступа сочетаются несколько из этих симптомов:
Сердцебиение, сильное сердцебиение или учащенное сердцебиение
Потливость
Дрожь или тряска
Ощущение одышки или ощущение удушья
Боль в груди
Ощущение головокружения, предобморочного состояния или обморока
Ощущение удушья
Онемение или покалывание
Озноб или приливы жара
Тошнота или боли в животе
Чувство отстраненности
Страх потерять контроль
Страх смерти
Поскольку симптомы настолько серьезны, многие люди, переживающие приступ паники, могут подумать, что у них сердечный приступ или другое опасное для жизни заболевание. Они могут обратиться в отделение неотложной помощи больницы. Приступы паники могут быть ожидаемыми, такими как реакция на объект, которого боятся, или неожиданными, по-видимому, происходящими без причины. Средний возраст начала панического расстройства составляет 20-24 года. Панические атаки могут возникать при других психических расстройствах, таких как депрессия или посттравматическое стрессовое расстройство.
Фобии, специфические фобии
Специфическая фобия – это чрезмерный и стойкий страх перед определенным объектом, ситуацией или действием, который, как правило, не приносит вреда. Больные знают, что их страх чрезмерн, но не могут его преодолеть. Эти страхи вызывают такие страдания, что некоторые люди идут на крайние меры, чтобы избежать того, чего они боятся. Примерами являются публичные выступления, боязнь летать или боязнь пауков.
Агорафобия
Агорафобия — это боязнь оказаться в ситуации, из которой может быть трудно или стыдно сбежать, или помощь может быть недоступна в случае панических симптомов. Страх непропорционален реальной ситуации и длится обычно шесть месяцев и более и вызывает проблемы в функционировании. Человек с агорафобией испытывает этот страх в двух или более из следующих ситуаций:
Использование общественного транспорта
Нахождение на открытых пространствах
Нахождение в закрытых помещениях
В очереди или в толпе
Одиночество вне дома
Человек активно избегает ситуации, нуждается в компаньоне или терпит с сильным страхом или беспокойством. Невылеченная агорафобия может стать настолько серьезной, что человек не сможет выйти из дома. У человека может быть диагностирована агорафобия только в том случае, если страх сильно расстраивает или значительно мешает нормальной повседневной деятельности.
Социальное тревожное расстройство (ранее называвшееся социальной фобией)
Человек с социальным тревожным расстройством испытывает сильную тревогу и дискомфорт из-за того, что его смущают, унижают, отвергают или на него смотрят свысока в социальных взаимодействиях. Люди с этим расстройством будут стараться избегать ситуации или переносить ее с большим беспокойством. Типичными примерами являются крайний страх перед публичными выступлениями, знакомством с новыми людьми или едой/выпивкой на публике. Страх или тревога вызывают проблемы с повседневным функционированием и длятся не менее шести месяцев.
Тревожное расстройство разлуки
Человек с тревожным расстройством разлуки чрезмерно боится или беспокоится о разлуке с теми, с кем он или она привязан. Чувство выходит за рамки того, что соответствует возрасту человека, сохраняется (по крайней мере, четыре недели у детей и шесть месяцев у взрослых) и вызывает проблемы с функционированием. Человек с тревожным расстройством разлуки может постоянно беспокоиться о потере самого близкого ему или ей человека, может неохотно или отказываться выходить на улицу или спать вдали от дома или без этого человека, или ему могут сниться кошмары о разлуке. Физические симптомы дистресса часто развиваются в детстве, но симптомы могут сохраняться и во взрослой жизни.
Факторы риска
Причины тревожных расстройств в настоящее время неизвестны, но, вероятно, связаны с комбинацией факторов, включая генетические, экологические, психологические и связанные с развитием. Тревожные расстройства могут передаваться по наследству, что позволяет предположить, что сочетание генов и стрессов окружающей среды может вызывать расстройства.
Диагностика и лечение
В первую очередь необходимо обратиться к врачу, чтобы убедиться в отсутствии физической проблемы, вызывающей симптомы. Если диагностировано тревожное расстройство, специалист по психическому здоровью может вместе с вами найти наилучшее лечение. К сожалению, многие люди с тревожными расстройствами не обращаются за помощью. Они не осознают, что у них есть болезнь, для которой существуют эффективные методы лечения.
Хотя каждое тревожное расстройство имеет уникальные характеристики, большинство из них хорошо поддаются двум видам лечения: психотерапии или «разговорной терапии» и лекарствам. Эти методы лечения можно назначать по отдельности или в комбинации. Когнитивно-поведенческая терапия (КПТ), разновидность разговорной терапии, может помочь человеку научиться другому образу мышления, реакции и поведения, чтобы уменьшить тревогу. Лекарства не вылечат тревожные расстройства, но могут значительно облегчить симптомы. Наиболее часто используемые лекарства — успокаивающие препараты (обычно назначаются только на короткий период времени) и антидепрессанты. Бета-блокаторы, используемые при сердечных заболеваниях, иногда используются для контроля физических симптомов тревоги.
Самопомощь, совладание и управление
Есть ряд вещей, которые люди делают, чтобы помочь справиться с симптомами тревожных расстройств и сделать лечение более эффективным. Техники управления стрессом и медитация могут быть полезными. Группы поддержки (лично или онлайн) могут предоставить возможность поделиться опытом и стратегиями выживания. Также может быть полезно узнать больше о специфике расстройства и помочь семье и друзьям лучше понять это состояние. Избегайте кофеина, который может ухудшить симптомы, и проконсультируйтесь с врачом по поводу любых лекарств.
Родственные состояния
Посттравматическое стрессовое расстройство (ПТСР)
Острое стрессовое расстройство
Обсессивно-компульсивное расстройство
Расстройство адаптации
Селективный мутизм
Избирательный мутизм
Дети с селективным мутизмом не говорят в некоторых социальных ситуациях, где от них ожидается речь, например, в школе, даже если они говорят в других ситуациях. Они будут говорить в своем доме в кругу ближайших родственников, но часто не будут говорить даже в присутствии других, например, близких друзей или бабушек и дедушек.
Отсутствие речи может мешать социальному общению, хотя дети с этим расстройством иногда используют неразговорные или невербальные средства (например, мычание, указывание пальцем, письмо). Отсутствие речи также может иметь серьезные последствия в школе, приводя к академическим проблемам и социальной изоляции. Многие дети с селективным мутизмом также испытывают чрезмерную застенчивость, боязнь социального смущения и высокую социальную тревожность. Тем не менее, они, как правило, имеют нормальные языковые навыки.
Избирательный мутизм обычно начинается в возрасте до 5 лет, но его нельзя официально идентифицировать, пока ребенок не пойдет в школу. Многие дети перерастают селективный мутизм. У детей, которые также страдают социальным тревожным расстройством, селективный мутизм может исчезнуть, но симптомы социального тревожного расстройства могут остаться.
Филип Р. Маскин, доктор медицины, магистр медицины
июнь 2021 г.
Выявление случаев распространенных психических расстройств, таких как тревога и депрессия, в учреждениях первичной медико-санитарной помощи: внешняя проверка регулярно собираемых данных | Медицинская информатика и принятие решений BMC
Исследовательская статья
Открытый доступ
Опубликовано: 15 марта 2016 г.
Ann John ^1,2 ,
Joanne McGregor ¹ ,
David Fone ^2,3 ,
Frank Dunstan ³ ,
Rosie Cornish ⁴ ,
Ronan A. Lyons ^1,2 и
…
Кейт Р. Ллойд ¹
BMC Медицинская информатика и принятие решений том 16 , номер статьи: 35 (2016) Процитировать эту статью
5190 доступов
64 Цитаты
8 Альтметрический
Сведения о показателях
Abstract
Background
Надежность эпидемиологических исследований с использованием рутинно собираемых электронных данных первичной медико-санитарной помощи для поддержки политики и практики лечения тревожности и депрессии при распространенных психических расстройствах (CMD) может быть значительно повышена за счет соответствующей проверки диагностических кодов и алгоритмов для извлечения данных. Мы стремились создать надежную исследовательскую платформу для НМД, используя популяционные, регулярно собираемые электронные данные первичной медико-санитарной помощи.
Методы
Мы разработали набор списков кодов чтения (диагноз, симптомы, лечение) для выявления тревоги и депрессии в Базе данных общей практики (GPD) в Банке данных безопасных анонимных информационных связей Университета Суонси и оценили 12 алгоритмов кодов чтения для определять случаи по различным критериям. Годовые показатели заболеваемости были рассчитаны на 1000 человеко-лет риска (PYAR) для оценки практики регистрации этих CMD в период с 1^января года 2000 года по 31 декабря 9.0395 st 2009. Мы анонимно связали 2799 респондентов MHI-5 Caerphilly Health and Social Needs Survey (CHSNS) в возрасте от 18 до 74 лет с их регулярно собираемыми данными врачей общей практики в SAIL. Мы оценили чувствительность, специфичность и положительную прогностическую ценность различных алгоритмов, используя MHI-5 в качестве золотого стандарта.
Результаты
Частота комбинированных диагнозов депрессии/тревоги оставалась стабильной в течение десятилетнего периода среди населения численностью более 500 000 человек, но симптомы увеличились с 6,5 до 20,7 на 1000 человеко-лет. «Исторический» диагноз терапевта по поводу депрессии/тревоги, леченной в настоящее время, плюс текущий диагноз (леченный или нелеченный) дал специфичность 0,9.6, чувствительность 0,29 и PPV 0,76. Добавление текущих кодов симптомов улучшило чувствительность (0,32) с незначительным влиянием на специфичность (0,95) и PPV (0,74).
Выводы
Мы разработали алгоритм с высокой специфичностью и PPV для выявления случаев тревоги и депрессии из обычных данных врачей общей практики, который включает коды симптомов, отражающие кодирование поведения врачей общей практики. Мы продемонстрировали, что использование только диагностики и текущего лечения для выявления случаев депрессии и тревоги с использованием рутинно собираемых данных первичной медико-санитарной помощи упустит ряд истинных случаев, учитывая изменения в поведении врачей общей практики. Списки кодов чтения плюс разработанные алгоритмы будут применимы к другим регулярно собираемым наборам данных первичной медико-санитарной помощи, создавая платформу для будущих электронных когортных исследований этих состояний.
Отчеты экспертной оценки
История вопроса
Распространенные психические расстройства (CMD) представляют собой важную проблему общественного здравоохранения, включающую депрессию, тревогу, панику и соматизацию и обычно проявляющиеся в виде смешанных синдромов со смешанными симптомами. Они вносят значительный вклад в ухудшение здоровья, благополучия и использования медицинских услуг, прямые и косвенные затраты для экономики и общую смертность [1–4]. Совокупная распространенность КМД в сообществе составляет от 15 % до 30 %, в зависимости от населения и используется определение случая [5, 6].
Распространенность ВМД в сообществе значительно выше, чем в первичном звене, потому что только около одной трети пораженных людей обращаются за помощью в первичную медико-санитарную помощь [7]. Среди участников депрессия и тревога (наиболее распространенные НМД) часто остаются нераспознанными [7–11]. Десять лет назад из числа выявленных менее трети получали лечение [12]. До трех четвертей, возможно, посетили своего врача в предыдущем году с, казалось бы, несвязанными жалобами [13–16]. В учреждениях первичной медико-санитарной помощи решения о том, кто должен получать лечение по поводу выявленной ВМД, по-видимому, принимаются индивидуально для каждого пациента в зависимости от тяжести демонстрируемых симптомов [17]. В Великобритании за последнее десятилетие врачи общей практики стали чаще регистрировать отдельные симптомы, а не конкретные диагнозы КМД [18, 19].].
Регулярно собираемые электронные медицинские карты могут поддерживать политику и улучшать практику здравоохранения и социального обеспечения. Валидность и надежность исследований с использованием регулярно собираемых электронных данных первичной медико-санитарной помощи зависит от их качества и полноты. В целом достоверность диагнозов первичной помощи в Великобритании, как правило, высока, хотя качество отчетов и подробное описание методов проверки часто изменчивы и неадекватны [20].
Любой метод, разъясняющий наиболее надежный способ выявления случая тревоги и депрессии на основе регулярно собираемых данных первичной медико-санитарной помощи, будет поддерживать исследования в этой области. Ранее мы определили подходящих участников для исследования депрессии с использованием электронных данных общей практики с помощью методологии внутренней проверки с участием двух независимых клиницистов [21]. В этом исследовании мы оцениваем нашу способность выявлять случаи CMD в наборе данных первичной медико-санитарной помощи с помощью метода внешней проверки с использованием оценки психического здоровья, проводимой в ходе опроса.
Методы
Цель
Мы стремились создать надежную платформу для исследования CMD (тревоги и депрессии) с использованием популяционных, регулярно собираемых электронных данных первичной медико-санитарной помощи.
Цели
Мы планировали создать списки кодов чтения и алгоритмы для выявления тревоги и депрессии, зарегистрированных в первичной медико-санитарной помощи, чтобы оценить любые изменения в диагностических записях для тревоги и депрессии CMD в наборе данных общей практики (GPD) между 1 января ^st 2000 г. и 31 декабря ^st 2009 г. для лиц старше 18 лет. Эти алгоритмы для выявления случаев тревоги и депрессии, зарегистрированных в первичной медицинской помощи, затем будут сравниваться с опросником психического здоровья, состоящим из пяти пунктов (MHI-5), в качестве меры состояния психического здоровья.
Этическое одобрение
Этические соображения этого проекта были учтены в разрешениях, предоставленных банку данных Swansea Secure Anonymized Information Linkage (SAIL) и исследованию медицинских и социальных потребностей Caerphilly (CHSNS) [22]. Кроме того, мы получили одобрение от Группы проверки управления информацией Университета Суонси, независимого органа, состоящего из ряда государственных, регулирующих и профессиональных агентств, включая Службу этики исследований NHS и представителей общественности, которая дает одобрение исследованиям, проводимым в базе данных SAIL. .
Источник данных
Исследование медицинских и социальных потребностей Каерфилли
CHSNS — это общественное исследование неравенства в отношении здоровья, проводимое в графстве Каерфилли, Уэльс [22–24]. Текущий набор данных включает в себя двухэтапное поперечное анкетирование по почте. Базовая выборка обследования (волна 1) была составлена из 132 613 жителей в возрасте 18 лет и старше, зарегистрированных в действующем на тот момент местном административном реестре общей медицинской практики 31 мая ^{st 9039.6 2001 г. В результате был получен репрезентативный набор данных о 10 892 жителях района в возрасте от 18 до 74 лет. Частота ответов для волны 1 составила 63,0 %. В 2008 г. был проведен повторный почтовый опрос (вторая волна) выживших исходных респондентов в возрасте от 25 до 81 года, доля ответивших составила 50,2 % [23, 24].}
Измерение психического здоровья
Обе волны опроса включали ответы на вопросник о состоянии здоровья SF-36, версия 2. Мерилом психического здоровья в этом исследовании была пятипунктовая шкала MHI-5, подшкала SF-36. Его валидность и надежность как критерия состояния психического здоровья хорошо известны [25, 26] и отражают постоянно распределенный, одномерный характер симптомов ВМД в популяции [27, 28]. Мы ограничили этот анализ лицами в возрасте до 75 лет на исходном уровне, поскольку MHI-5 менее надежен для пожилых людей в Великобритании [29]., 30]. Оценка ВМД по шкале MHI-5 проводилась ранее и хорошо зарекомендовала себя [22, 31–34]. Он работает не хуже, чем Общий вопросник здоровья [22, 31–36]. Баллы ответов были преобразованы с использованием опубликованного метода разработчиков шкалы с вменением отсутствующих данных в шкалу от 0 до 100, где более низкие баллы указывали на более плохое психическое здоровье [37].
Наша предыдущая работа [38] продемонстрировала ряд методов для создания точки отсечки на MHI-5, таким образом, преодолев прежние ограничения [31, 39]. Мы заявляем, что исследователи должны тщательно рассмотреть точку отсечения, наиболее подходящую для их исследования, основываясь, прежде всего, на предполагаемом применении полученной точки отсечения. Мы выбрали точку отсечения ≤60 на MHI-5, чтобы свести к минимуму частоту ошибочной классификации, поскольку нас интересовало сравнение показателей MHI-5 и диагнозов врачей общей практики в пределах района.
Банк данных SAIL
Банк данных SAIL представляет собой национальное хранилище анонимных, связанных с людьми данных в Уэльсе, охватывающее население в 3 миллиона человек [40, 41]. Существуют надежные политики, структуры и средства контроля для защиты конфиденциальности посредством надежного процесса сопоставления, анонимизации и шифрования, достигнутого совместно со службой информатики NHS Wales (NWIS) с использованием подхода с разделением файлов, как подробно описано Ford et al. (2009 г.) и Лайонс и др., (2009). Подход с разделенным файлом включает отделение идентификаторов от клинического содержимого, сопоставление идентичности и создание псевдонимизированных ключей связи (анонимизированных полей связи) с помощью NWIS перед повторной сборкой и дальнейшим шифрованием наборов данных с использованием различных алгоритмов в университете (рис. 1).
Рис. 1
Подход с разделением файлов для связывания данных опроса с данными первичной медицинской помощи
Полноразмерное изображение
Набор данных первичной медицинской помощи в SAIL (GPD) содержит коды чтения для каждого зарегистрированного лица в практику снабжения SAIL. Коды считывания представляют собой иерархическую номенклатуру, используемую для записи сводной клинической информации. Врачи первичного звена вводят медицинские диагнозы и симптомы, используя коды чтения. GPD не содержит какого-либо сопроводительного свободного текста о направлении или выписке из учреждения вторичной/третичной медицинской помощи или из него. Он регулярно обновляется.
Создание электронной когорты
Набор данных обследования был импортирован в банк данных SAIL, и электронная когорта была создана путем привязки базовых демографических данных обследования к набору данных первичной медико-санитарной помощи с использованием набора данных Уэльской демографической службы (WDS) в NWIS. WDS содержит уникальный номер NHS для всех лиц, которые регистрируются в бесплатной службе врача общей практики (рис. 1).
Отбор случаев первичной медицинской помощи
Списки кодов чтения, соответствующие диагнозам тревоги и депрессии главы V МКБ-10 [42], были разработаны клиническими членами исследовательской группы со ссылкой на Rait et al. [18] и Структура результатов качества [43] (Дополнительный файл 1: Таблица S1). К ним относятся записи GP i) диагнозов тревоги, например. генерализованное тревожное расстройство; ii) симптомы тревоги, например. тревога; iii) смешанная тревога и депрессия; iv) панические атаки и панические расстройства; v) диагностика депрессии; vi) симптомы депрессии. Мы исключили коды других психозов, фобий, обсессивно-компульсивных расстройств, посттравматического стрессового расстройства, поведенческих расстройств, гиперкинетических расстройств, расстройств поведения и расстройств социального функционирования в соответствии с другими исследованиями этого типа [18, 19].]. Мы исключили расстройства адаптации, поскольку концептуально они представляют собой промежуточное состояние здоровья между нормальными реакциями на стресс и более тяжелыми эмоциональными расстройствами, такими как тревога и депрессия [44]. Мы также составили список кодов чтения антидепрессантов, анксиолитиков и снотворных, перечисленных в Британском национальном формуляре [45] (дополнительный файл 2: таблица S2).
Мы запросили GPD, используя язык структурированных запросов db2, реализующий коды чтения версии 2 (5-байтовый набор). Мы использовали, разработали алгоритмы и оценили несколько методов для определения случая тревоги и депрессии (всего 12, как указано в таблице 2), включающих в различных комбинациях текущие и предыдущие диагнозы, симптомы и методы лечения. Наше определение «текущего» представляло собой поиск релевантных кодов чтения в течение одного года с датой ответа на опрос в середине. Это было сделано для того, чтобы охватить тех, кто может обратиться к своему врачу общей практики с CMD, но не будет диагностирован в течение определенного периода времени, а также тех, кто может отложить посещение своего врача общей практики на определенный период времени. Наше определение «исторического» заключалось в поиске релевантных кодов чтения в ретроспективных лонгитюдных данных, размещенных в GPD за пределами «текущего» периода. Объем ретроспективных данных варьировался у разных людей в зависимости от продолжительности их регистрации в службе снабжения SAIL и был больше для респондентов волны 2. Лечение заключалось как минимум в одном назначении антидепрессанта, анксиолитика или снотворного в течение одного года текущего периода.
Статистический анализ
Данные были проанализированы с использованием программного обеспечения SPSS Statistics (версия 20). Мы рассчитали распространенность диагноза тревоги и депрессии за десятилетний период в популяции людей с патологией общего профиля между 1 января 2000 года и 31 декабря 2009 года у лиц старше 18 лет с использованием исследования Read code lists. Мы рассчитали ежегодные показатели заболеваемости зарегистрированной тревогой и депрессией на основе диагнозов, симптомов и диагнозов и симптомов в период с 2000 по 2010 год, чтобы оценить изменения в практике диагностической регистрации для включения определенных кодов в наше исследование. Новый эпизод определялся как запись в записях без предыдущей записи об этой проблеме, зарегистрированной в предыдущем году. Поэтому мы рассмотрели данные за 19 января. 0395 st 1999.
Ежегодные показатели заболеваемости рассчитывались на 1000 человеко-лет риска (PYAR). Мы рассчитали количество человеко-времени, подвергающихся риску, используя начало каждого года (1 января) или начало регистрации (плюс 6 месяцев), в зависимости от того, что наступит позже для каждого года. Датой окончания была самая ранняя из следующих дат: дата ухода из службы снабжения SAIL, дата смерти или конец расчетного года (31 ^st декабря). Мы исключили данные за первые шесть месяцев после регистрации. Это позволило вести ретроспективную запись, чтобы уменьшить вероятность того, что распространенные случаи будут зарегистрированы как инциденты. Требовалось, чтобы каждый человек предоставил данные наблюдения как минимум за один год.
Затем мы сравнили «случаи первичной медико-санитарной помощи» для каждого из 12 определений с «случаями обследования» отдельно для обеих волн исследования. Чувствительность, специфичность и положительные прогностические значения (PPV) для 12 определенных алгоритмов были рассчитаны с использованием точки отсечения ≤60 для MHI-5 (как золотой стандарт) [38]. Чувствительность измеряет долю случаев, а специфичность — долю случаев, не являющихся случаями, выявленных в данных обследования, которые были правильно идентифицированы как таковые в первичной медико-санитарной помощи. PPV представляет собой вероятность того, что человек, идентифицированный алгоритмом, является объектом опроса и выражается в виде доли.
Мы исследовали причины для алгоритма 9, основываясь только на кодах диагноза и лечения, идентифицируя ложноотрицательные и ложноположительные случаи (включая роль кодов симптомов в этом) в образце волны 2, поскольку эти коды используются в современной литературе.
Результаты
Идентификация кодов READ, соответствующих диагнозу тревоги и депрессии, в банке данных SAIL GPD
Пятьсот двадцать две тысячи пятьсот семьдесят восемь пациентов находились на постоянном учете у врача общей практики в банке данных SAIL с 1 ^st января 2000 г. по 31 ^st декабря 2009 г. За десятилетний период распространенность зарегистрированных врачами общей практики диагнозов тревоги и депрессии за это время составила 16,2 % ( n = 84 835). Там, где у людей было более одного типа диагноза, распространенность депрессивных расстройств за десятилетний период составила 9,3% ( n = 48 382), смешанной тревоги и депрессии 4,8 % ( n = 25 256) и тревожных расстройств 6,4 % ( n = 33 284). Если были включены коды симптомов депрессии и тревоги, десятилетняя распространенность составила 21,4 % ( n = 111 768).
Электронная запись депрессии и тревоги у врачей общей практики
В таблице 1 и на рис. 2 показаны тенденции заболеваемости депрессией и тревогой в период с 1 января 2000 г. по 31 декабря 2009 г. Частота регистрируемых диагнозов депрессии и тревожности (в совокупности) оставался стабильным в течение десятилетнего периода, но частота регистрируемых симптомов существенно увеличилась с 6,5 до 20,7 на 1000 человеко-лет. Суммарная частота диагнозов и симптомов депрессии и тревоги увеличилась с 24,4 до 34,9.1000 пиар.
Таблица 1 Частота случаев депрессии/тревоги, зарегистрированных врачом общей практики, с разбивкой по диагнозам и симптомам в банке данных SAIL 2000–2010 гг. на 1000 человеко-лет риска (PYAR)
Полноразмерная таблица
Рис. 2
Тенденции заболеваемости терапевтов зафиксировали тревожность и депрессию (2000–2010 гг.)
Полноразмерное изображение
Исследуемая группа
Было 691 762 человека в возрасте 18–74 лет (38,5 % соответствующего населения в Уэльсе), зарегистрированных в практике снабжения SAIL непрерывно с 1 до 9 лет.0395 st мая 2001 г. и 30 ^th апреля 2002 г. (период волны 1) и 805 929 (44,8% соответствующего населения Уэльса) лиц в возрасте 18–74 лет, постоянно зарегистрированных в практике снабжения SAIL с 1 ^st мая 2008 г. по 30 ^th апрель 2009 г. (период 2 волны).
Набор данных CHSNS включал 10 653 балла MHI-5 из волны 1 и 4426 баллов MHI-5 из волны 2. Мы сопоставили 2584 из 10 653 (24,3%) респондентов волны 1 и 1195 из 4426 (27,0%) респондентов волны 2, соответственно до 2799 человек с баллами MHI-5, к их данным первичной медицинской помощи. Это было основано на постоянной регистрации в службе снабжения SAIL в течение 12 месяцев на момент ответа на вопросник. Среди них 824 (32 %) имели баллы ≤60 по шкале MHI-5 на волне 1 и 395 (33 %) на волне 2. (4,5%) в волне 2, связанной в SAIL с текущим диагнозом или симптомом тревоги и депрессии в GPD. Было 198 (7,7 %) респондеров в волне 1 и 188 (15,7 %) в волне 2, связанных в SAIL с историческим диагнозом или симптомом тревоги или депрессии, которые в настоящее время лечатся в GPD.
Результаты валидации
В таблице 2 показаны чувствительность, специфичность и PPV для сравнения кодов GP Read для диагностики, симптомов и лечения тревоги и депрессии с данными MHI-5 из волн CHSNS с использованием точки отсечения ≤60. Как и ожидалось, все алгоритмы занижали распространенность КМД по сравнению с MHI-5, особенно те, которые основаны только на текущем диагнозе или симптомах. Добавление исторических диагнозов к текущему лечению в наибольшей степени способствовало повышению чувствительности.
Таблица 2 Чувствительность, специфичность, положительная прогностическая ценность результатов сравнения GP Считывание кодов для диагнозов тревоги и депрессии, симптомов и лечения с данными MHI-5 (как золотой стандарт) из волн CHSNS
Полноразмерная таблица
Ложноположительные результаты
На основе алгоритма 9 (исторический диагноз, леченный в настоящее время плюс текущий диагноз, леченный или нелеченный), используя данные волны 2, мы неправильно идентифицировали 36 из 800 пациентов (4,5 %) как случай НМД в SAIL, все из которых имели по крайней мере один исторический код для диагностики депрессии и/или тревоги (таблица 3). Из них 35 (97,2 %) в настоящее время лечатся.
Таблица 3 Ложноположительные и ложноотрицательные результаты для Алгоритма 9
Полноразмерная таблица
Ложноотрицательные
В общей сложности 280 из 395 (70,9 %) обследованных случаев не были идентифицированы с помощью этого алгоритма (Таблица 3). Из них 76 (27,1 %) в настоящее время проходят лечение, но не имеют диагностических кодов чтения для беспокойства или депрессии, зарегистрированных в их записях врачей общей практики. Однако 25 (8,9 %) человек действительно имели текущие коды симптомов, а 32 (11,4 %) имели исторические коды диагнозов (17 из которых имели исторический код симптомов), но в настоящее время не получали лечения, а девять (3,2 %) были зарегистрированы в практику, но не имел никаких записей о посещении своего врача общей практики в течение этого годичного периода.
Большинство ложноотрицательных результатов 200/280 (71 %) имели боль в анамнезе, а 139/280 (50 %) имели одно из следующих хронических физических заболеваний: сердечно-сосудистые заболевания, диабет, расстройство пищеварения, заболевания почек, проблемы со щитовидной железой , хроническая мигрень, хроническая обструктивная болезнь легких или один из семи основных видов рака (согласно определению Всемирной организации здравоохранения). Тридцать девять из 280 (14 %) субъектов имели КМД, кроме депрессии и тревоги, такие как стресс или другие невротические расстройства. На алкогольную зависимость приходилось 6,8 % (19/280). Присутствовали другие расстройства, связанные с психическим здоровьем, такие как психотические расстройства и лекарственная зависимость; однако они составляли очень небольшое количество.
Обсуждение
Основные результаты
Мы создали набор алгоритмов для выявления случаев тревоги и депрессии при ВМД на основе регулярно собираемых данных врачей общей практики. Мы связали данные опроса, содержащие утвержденный инструмент (MHI-5) для CMD, с записью врача общей практики и сравнили результаты с зарегистрированными диагнозами тревоги и депрессии, симптомами и кодами лечения, чтобы оценить чувствительность, специфичность и PPV группы выбранных кодов и алгоритмов.
Затем мы рассчитали распространенность и частоту диагностирования тревоги и депрессии за десятилетний период в большой группе населения, оказывающей первичную медицинскую помощь. Зарегистрированная частота комбинированных диагнозов тревоги и депрессии в Уэльсе с течением времени оставалась стабильной, в то время как частота симптомов увеличивалась. Поэтому мы включили коды симптомов в наш анализ.
Мы обнаружили, что использование алгоритма 9 (исторический диагноз, получавший лечение в настоящее время, плюс текущий диагноз независимо от того, лечился он или не лечился) на волне 2 дал специфичность 0,96, чувствительность 0,29 и PPV 0,76. Этот метод значительно повышает чувствительность за счет использования только текущего диагноза, как это делается во многих исследованиях с использованием обычных данных, в то время как специфичность остается высокой. Он имел оптимальное сочетание специфичности и PPV.
Все ложноположительные случаи имели исторические диагнозы и лечились в настоящее время. Это могут быть случаи, когда их лечение принесло пользу, но на момент обследования они были бессимптомными. Ложноотрицательные результаты, т. е. те, у кого в ходе опроса были выявлены тревога и депрессия, но не выявленные при оказании первичной медико-санитарной помощи, были в основном у тех, у кого в анамнезе была диагностирована боль (71 %) или у кого были хронические сопутствующие заболевания (50 %). Примерно 9% ложноотрицательных результатов имели текущие коды симптомов, а 14 % имели КМД, кроме депрессии и тревоги, зарегистрированные в первичной медико-санитарной помощи. Последнее является ограничением использования шкалы MHI для оценки состояния психического здоровья.
Шкала MHI-5 задает вопросы, касающиеся текущего состояния (предыдущие четыре недели), поэтому текущие симптомы будут играть важную роль при заполнении анкеты. Кроме того, со временем, по-видимому, предпочтение отдается регистрации симптомов, а не диагнозов в первичной медико-санитарной помощи [18, 19].]. Добавление текущих кодов симптомов к алгоритму улучшило чувствительность (0,32) с незначительным влиянием на специфичность (0,95) и PPV (0,74). Этот алгоритм (алгоритм 10) обеспечивает размер выборки для анализа, который более чем в пять раз превышает размер, при котором для выявления случаев используется только текущий диагноз (алгоритм 2) (таблица 2).
Сильные стороны и ограничения
Оценка ВМД с использованием MHI-5 проводилась ранее [31, 36], хотя и не путем увязки данных. Однако золотым стандартом для выявления случаев было бы использование Пересмотренного графика клинических интервью [46]. Сильной стороной этого исследования является анализ больших данных на уровне популяции, что дает большие размеры выборки для расчета частоты регистрируемой тревоги и депрессии. Использование регулярно доступных данных минимизирует затраты на эпидемиологические исследования. Связь данных обследования с данными SAIL позволила проверить коды чтения и использовать эти коды и алгоритмы чтения в дальнейших эпидемиологических исследованиях [47].
Смещение ответов является потенциальной проблемой в CHSNS. Уровень ответов на первую волну CHSNS сопоставим со многими опросами населения, но ответ на волну 2 был ниже и составил 50,2 %. Предвзятость выбора является потенциальной проблемой при использовании GPD. Изученная популяция GPD велика, но охватывает 168 из 474 практик в Уэльсе и 38,5 % (период волны 1)/44,8 % (период волны 2) населения в возрасте 18–74 лет. Те практики, которые в настоящее время не подписаны на SAIL, могут в чем-то отличаться от тех, которые есть. Это может внести погрешность в оценку распространенности. Однако маловероятно, что взаимосвязь между CMD, зарегистрированной терапевтом, и CMD, измеренной с использованием MHI-5, будет отличаться в разных практиках SAIL, а не в SAIL. Таким образом, наши оценки относительной производительности различных алгоритмов вряд ли были затронуты. Чувствительность наших определений случаев выше в волне 2, чем в волне 1, поскольку доступно больше исторических данных, а также, возможно, из-за увеличения количества назначений антидепрессантов, анксиолитиков и снотворных за последнее десятилетие [18].
Еще одним преимуществом этого исследования является включение кодов симптомов. Недавнее исследование [48] показало, что НМД и субпороговые психические симптомы были независимо связаны с впервые возникшей функциональной нетрудоспособностью и значительным количеством дней, потерянных из-за отсутствия работы. Они предполагают, что оставление симптомов неучтенными в опросах может привести к грубой недооценке инвалидности, связанной с психиатрической заболеваемостью.
Принимая во внимание изменяющиеся модели кодирования поведения врачей общей практики и постоянно развивающуюся систему чтения кодов, оценка распространенности, основанная только на этих данных, будет ошибочной. Анализ данных об использовании GP экстраполирует оценку спроса и потребностей сообщества на основе существующего опыта использования. В нем больше говорится о ресурсах психического здоровья, приоритетах в практике, поведении при обращении за помощью и возможностях обслуживания, чем о реальной распространенности или потребностях населения. Поскольку мы смогли внешне проверить эти коды с помощью MHI-5, их можно использовать в качестве платформы для эпидемиологических исследований тревоги и депрессии при ВМД, а также в качестве критерия результата с использованием обычно доступных данных врачей общей практики для различных исследований, включая электронную связь участников в испытания и традиционные когорты.
Для эпидемиологических исследований с использованием больших компьютеризированных баз данных регулярно собираемых медицинских карт надежные результаты основаны на валидации методов установления случаев заболевания. Метод выявления случая тревоги и депрессии из регулярно собираемых данных первичной медико-санитарной помощи, компромисс между чувствительностью и специфичностью и, следовательно, выбор алгоритма будут варьироваться в зависимости от дизайна исследования. Высокая специфичность и, следовательно, PPV, если это необходимо за счет низкой чувствительности, более важны для достоверности при создании электронных когорт первичной медико-санитарной помощи, так что большинство выявленных случаев имеют интересующее расстройство. Это особенно важно для исследований типа «случай-контроль» — распространенного дизайна электронных исследований, когда облегчается идентификация большого количества контролей. Там, где соотношение контролей и случаев велико, ошибочная классификация случаев как контролей, т. е. высокий уровень ложноотрицательных результатов, не может существенно повлиять на результаты. Тем не менее, неправильная классификация контролей как случаев может привести к систематической ошибке. В таких исследованиях важны высокие PPV и специфичность. Мы изучили, как различные комбинации кодов и алгоритмов влияют на эти показатели, что позволяет получить более четкое представление при использовании обычных данных. Например, использование алгоритма, основанного только на текущем диагнозе, очень специфично и сравнимо с текущей литературой. Однако чувствительность низкая, и размер выборки в этом исследовании будет небольшим.
Сравнение с предыдущей литературой
Распространенность НМД тревоги и депрессии, обнаруженная в этом исследовании, соответствует другим исследованиям [4, 6, 9]. Изменения в регистрации тревожности и депрессии в первичной помощи в Уэльсе отражают изменения, обнаруженные в других крупных наборах данных первичной медико-санитарной помощи [18, 19], и оправдывают включение кодов симптомов в наш анализ, а не отражают истинное снижение частоты диагностики тревожности. и депрессия. Стратегии, принятые в структуре «Качество и исходы» для лиц с диагностированной депрессией, могут иметь непредвиденные последствия для паттернов кодирования, что может привести к сдерживанию регистрации диагнозов [49]. ].
Основываясь на точке отсечения MHI-5 ≤60, врачи общей практики диагностировали около 30 % участников, определенных как случай CMD по шкале MHI-5, как имеющие тревогу или депрессию (диагноз или симптом). Это похоже на данные, полученные в голландской популяции [39]. Существует несколько объяснений того, почему люди с вероятным ВМД не обращаются за медицинской помощью, а если и обращаются, то почему врач общей практики не ставит им диагноз. К ним относятся стигматизация, спонтанное разрешение и пациенты с физическими симптомами/проблемами [47].
Что добавляет это исследование
Мы разработали алгоритм с превосходной специфичностью и высоким PPV для выявления CMD (тревоги и депрессии) с компромиссом низкой, но ожидаемой чувствительности на основе регулярно собираемых электронных данных первичной медико-санитарной помощи для исследовательских целей. Списки кодов чтения (диагноз, симптомы и лечение), а также разработанные алгоритмы будут применимы к другим наборам данных первичной медико-санитарной помощи регулярно собираемых данных, создавая тем самым платформу для будущих электронных когортных исследований этих состояний. Мы продемонстрировали, что использование только диагностики и текущего лечения для выявления случаев депрессии и тревоги с использованием рутинно собираемых данных первичной медико-санитарной помощи упустит ряд истинных случаев, учитывая изменения в поведении врачей общей практики. Мы также показали, что алгоритмы улучшаются за счет включения текущих симптомов.
Последствия
Обезличенные банки данных регулярно собираемых клинических данных, таких как SAIL, CPRD (база данных исследований клинической практики) [50] и THIN (сеть улучшения здоровья) [51] [обеспечивают богатый ресурс для исследований. Разработка алгоритмов на основе сложных наборов данных, которые выявляют случаи с высоким PPV, является важным шагом в эпидемиологических исследованиях. Эта работа имеет значение для будущих исследований распространенных психических расстройств, таких как тревога и депрессия, а также антидепрессантов. Понимая производительность различных алгоритмов, мы получаем представление об их потенциальном использовании для исследований. В настоящее время мы включаем CMD в качестве исходов психического здоровья в исследования в различных областях, включая окружающую среду, жилье, суицид и клинические исследования [47, 52–54]. Мы планируем провести внешнюю проверку алгоритмов, разработанных для оценки ВМД у детей и молодых людей, с использованием данных опросов, соответствующих возрасту.
Выводы
Оценка случаев КМД (тревога и депрессия) на основе пациентов с историческим диагнозом, получающих лечение в настоящее время, плюс текущий диагноз или симптом, получавший или не получавший лечения (алгоритм 10), будет полезен в качестве платформы для будущих исследований в области электронной медицины. когортные исследования с использованием регулярно собираемых данных первичной медико-санитарной помощи. Кроме того, оценка только диагноза позволила бы провести сравнение с другой литературой.
Доступность данных и материалов
Данные не будут переданы из-за разрешений, предоставленных банком данных SAIL.
Сокращения
ЧСНС:
caerphilly исследование медицинских и социальных потребностей
Командная строка:
распространенное психическое расстройство
ЦПРД:
база данных исследований клинической практики
Общий путь:
набор данных общей практики
МГИ-5:
Инвентаризация психического здоровья (подшкала SF-36)
PPV:
положительная прогностическая ценность
ПЯР:
человеко-лет в группе риска
ПАРУС:
безопасная передача анонимной информации
SF-36:
краткая анкета о состоянии здоровья
ТОНКИЙ:
оздоровительная сеть
WDS:
Уэльская демографическая служба
Каталожные номера
«>
Croft-Jeffreys C, Wilkinson G. Оценочные затраты на невротическое расстройство в общей практике Великобритании, 1985. Psychol Med. 1989;19(3):549–58.
КАС Статья пабмед Google ученый
Форд Э., Кларк С., Макманус С., Харрис Дж., Дженкинс Р., Беббингтон П., Бруга Р., Мельцер Х., Стансфельд С.А. Распространенные психические расстройства, безработица и социальные пособия в Англии. Здравоохранение. 2010; 124:675–81.
КАС Статья пабмед Google ученый
Dewa CS, Thompson AH, Jacobs P. Связь лечения депрессивных эпизодов и производительности труда. Может J Psychiatr. 2011;56:743–50.
Артикул Google ученый
Русс Т.К., Стаматакис Э., Хамер М., Старр Дж.М., Кивимаки М., Бэтти Г.Д. Связь между психологическим дистрессом и смертностью: объединенный анализ отдельных участников 10 проспективных когортных исследований. Br Med J. 2012; 345, e4933.
Артикул Google ученый
Кесслер Р.С., Чуй В.Т., Демлер О., Уолтерс Э.Е. Распространенность, тяжесть и сопутствующие заболевания двенадцатимесячных расстройств DSM-IV в репликации национального обследования сопутствующих заболеваний (NCS-R). Арх генерал психиатрия. 2005;62(2):617–27.
Артикул пабмед ПабМед Центральный Google ученый
Weich S. Профилактика распространенных психических расстройств: точка зрения общественного здравоохранения. Психомед. 1997;27(4):757–64.
КАС Статья пабмед Google ученый
Bebbington PE, Meltzer H, Brugha TS, Farrell M, Jenkins R, Ceresa C, Lewis G. Неравный доступ и неудовлетворенные потребности: невротические расстройства и использование услуг первичной медико-санитарной помощи. Психомед. 2000;30(6):1359–67.
КАС Статья пабмед Google ученый
Эгеде ЮЛ. Неспособность распознать депрессию в первичной медико-санитарной помощи: проблемы и проблемы. J Gen Intern Med. 2007;22(5):701–3.
Артикул пабмед ПабМед Центральный Google ученый
Cepoiu M, McCusker J, Cole MG, Sewitch M, Belzile E, Ciampi A. Распознавание депрессии непсихиатрическими врачами — систематический обзор литературы и метаанализ. J Gen Intern Med. 2008;23(1):25–36.
Артикул пабмед Google ученый
Саймон Г.Э., Флек М., Лукас Р., Бушнелл Д.М. Распространенность и предикторы лечения депрессии в международном исследовании первичной медико-санитарной помощи. Am J Psychiatr. 2004;161(9): 1626–34.
Артикул пабмед Google ученый
«>
Brugha TS, Bebbington PE, Singleton N, Melzer D, Jenkins R, Lewis G, Farrell M, Bhugra D, Lee A, Meltzer H. Тенденции в использовании услуг и лечении психических расстройств у взрослых по всей Великобритании. Бр Дж. Психиатрия. 2004; 185:378–84.
Артикул пабмед Google ученый
Bebbington P, Meltzer H, Brugha T, Farrell M, Jenkins R, Ceresa C, Lewis G. Неравный доступ и неудовлетворенные потребности: невротические расстройства и использование услуг первичной медико-санитарной помощи. Int Rev психиатрия. 2003;15(1–2):115–22.
КАС Статья пабмед Google ученый
Джарман Б. Выявление неблагополучных районов. Br Med J (Clin Res Ed). 1983; 286 (6379): 1705–1709.
КАС Статья Google ученый
Джарман Б. Неблагополучные районы: проверка и распределение баллов. Br Med J (Clin Res Ed). 1984; 289 (6458): 1587–92.
КАС Статья Google ученый
Джарман Б. Указатель Джармана. Br Med J. 1991;302(6782):961–2.
КАС Статья Google ученый
Джарман Б., Хирш С., Уайт П., Дрисколл Р. Прогнозирование показателей госпитализации в психиатрические учреждения. Br Med J. 1992;304(6835):1146–51.
КАС Статья Google ученый
Хайд Дж., Эванс Дж., Шарп Д., Краудэйс Т., Харрисон Г., Льюис Г., Арая Р. Решение о том, кто будет получать лечение от депрессии и тревоги: исследование последовательных посетителей общей практики. Br J Gen Pract. 2005;55(520):846–53.
ПабМед ПабМед Центральный Google ученый
Райт Г., Уолтерс К. , Гриффин М., Бушевич М., Петерсен И., Назарет И. Последние тенденции в заболеваемости зарегистрированной депрессией в первичной медико-санитарной помощи. Бр Дж. Психиатрия. 2009;195(6):520–4.
Артикул пабмед Google ученый
Уолтерс К., Райт Г., Гриффин М., Бушевич М., Назарет И. Последние тенденции в частоте диагнозов и симптомов тревоги в первичной медико-санитарной помощи. ПЛОС Один. 2012;7(8), e41670.
КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google ученый
Herrett E, Thomas SL, Schoonen WM, Smeeth L, Hall AJ. Валидация и достоверность диагнозов в Базе данных исследований общей практики: систематический обзор. Бр Дж Клин Фармакол. 2010;69(1):4–14.
КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google ученый
McGregor J, Brooks C, Chalasani P, Chukwuma J, Hutchings H, Lyons RA, Lloyd K. The Health Informatics Trial Enhance Project (HITE): использование регулярно собираемых данных первичной медико-санитарной помощи для выявления потенциальных участников исследования депрессии. Испытания. 2010;11:39.
Артикул пабмед ПабМед Центральный Google ученый
Fone DL, Dunstan F, John A, Lloyd K. Связь между распространенными психическими расстройствами и Индексом потребностей в связи с психическими заболеваниями в условиях сообщества. Многоуровневый анализ. Бр Дж. Психиатрия. 2007; 191:158–63.
Артикул пабмед Google ученый
Fone DL, Dunstan F, White J, Kelly M, Farewell D, Lyons R, Lloyd K. Электронное когортное исследование Caerphilly Health and Social Needs (E-CATALYsT). Int J Эпидемиол. 2013;42(6):1620–8.
Артикул пабмед Google ученый
«>
Фоне Д.Л., Уайт Дж., Фэруэлл Д., Келли М., Джон Г., Ллойд К., Уильямс Г., Данстан Ф. Влияние лишений по соседству и социальной сплоченности на неравенство в области психического здоровья: многоуровневое лонгитюдное исследование населения. Психомед. 2013;44(11):2449–60.
Артикул Google ученый
Ware Jr JE, Gandek B. Обзор исследования состояния здоровья SF-36 и проекта Международной оценки качества жизни (IQOLA). Дж. Клин Эпидемиол. 1998;51(11):903–12.
Артикул пабмед Google ученый
Ware JE, Snow KK, Kosinski M. SF-36 Health Survey: Manual and Interpretation Guide. Линкольн, Род-Айленд: Quality Metric Incorporated; 2000.
Google ученый
Голдберг Д., Бриджес К., Дункан-Джонс П., Грейсон Д. Выявление тревоги и депрессии в общих медицинских учреждениях. Бр Мед Дж. 1988;297(6653):897–9.
КАС Статья Google ученый
Льюис Г., Бут М. Региональные различия в психическом здоровье в Великобритании. J Эпидемиол общественного здравоохранения. 1992;46(6):608–11.
КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google ученый
Хейс В., Моррис Дж., Вульф С., Морган М. Анкета для обследования состояния здоровья SF-36: подходит ли она для пожилых людей? Возраст Старение. 1995;24(2):120–5.
КАС Статья пабмед Google ученый
Hill S, Harries U, Popay J. Подходит ли краткая форма 36 (SF-36) для обычной оценки результатов лечения пожилых людей? Данные предварительной работы в службах здравоохранения по месту жительства в Англии. J Эпидемиол общественного здравоохранения. 1996; 50 (1): 94–8.
КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google ученый
McCabe CJ, Thomas KJ, Brazier JE, Coleman P. Измерение состояния психического здоровья населения: сравнение GHQ-12 и SF-36 (MHI-5). Бр Дж. Психиатрия. 1996;169(4):516–21.
КАС Статья пабмед Google ученый
Уинстон М., Смит Дж. Транскультурное сравнение четырех психиатрических инструментов для выявления случаев в валлийском сообществе. Soc Psychiatry Psychiatr Epidemiol. 2000;35(12):569–75.
КАС Статья пабмед Google ученый
Фоне Д.Л., Данстан Ф., Кристи С., Джонс А., Уэст Дж., Уэббер М., Лестер Н., Уоткинс Дж. Диапазоны налоговой оценки Совета, социально-экономический статус и последствия для здоровья: перекрестный анализ от Caerphilly Health и исследование социальных потребностей. Общественное здравоохранение BMC. 2006; 6:115.
Артикул пабмед ПабМед Центральный Google ученый
Скапинакис П., Льюис Г., Арая Р., Джонс К., Уильямс Г. Неравенство в области психического здоровья в Уэльсе, Великобритания: многоуровневое исследование влияния лишения территории. Бр Дж. Психиатрия. 2005; 186: 417–22.
Артикул пабмед Google ученый
Weinstein MC, Berwick DM, Goldman PA, Murphy JM, Barsky AJ. Сравнение трех психиатрических скрининговых тестов с использованием анализа рабочих характеристик приемника (ROC). Мед уход. 1989;27(6):593–607.
КАС Статья пабмед Google ученый
Бервик Д.М., Мерфи Дж.М., Голдман П.А., Уэр младший Дж.Э., Барски А.Дж., Вайнштейн М.С. Выполнение скрининг-теста психического здоровья из пяти пунктов. Мед уход. 1991;29(2):169–76.
КАС Статья пабмед Google ученый
Уэр Дж. Э., Косински М., Дьюи Дж. Э. Как оценить вторую версию опроса SF-36 Health Survey. Ликольн: QualityMetric Incorporated; 2000.
Google ученый
Келли М.Дж., Данстан Ф.Д., Ллойд К., Фоне Д.Л. Оценка пороговых значений для MHI-5 и MCS с использованием GHQ-12: сравнение пяти различных методов. БМС Психиатрия. 2008; 8:10.
Артикул пабмед ПабМед Центральный Google ученый
Хойманс Н., Гарссен А.А., Вестерт Г.П., Верхаак П.Ф. Измерение психического здоровья населения Нидерландов: сравнение GHQ-12 и MHI-5. Здоровье Качество жизни Результаты. 2004; 2:23.
Артикул пабмед ПабМед Центральный Google ученый
«>
Ford DV, Jones KH, Verplancke JP, Lyons RA, John G, Brown G, Brooks CJ, Thompson S, Bodger O, Couch T. Банк данных SAIL: построение национальной архитектуры для исследований и оценки электронного здравоохранения. BMC Health Serv Res. 2009; 9:157.
Артикул пабмед ПабМед Центральный Google ученый
Lyons RA, Jones KH, John G, Brooks CJ, Verplancke JP, Ford DV, Brown G, Leake K. Банк данных SAIL: объединение нескольких наборов данных по здравоохранению и социальной помощи. БМС Мед Информ Децис Мак. 2009 г.;9:3.
Артикул пабмед ПабМед Центральный Google ученый
Международная классификация болезней [http://apps.who.int/classifications/icd10/browse/2015/en#/V]. По состоянию на 14 марта 2016 г.
NHS UK Read Codes Version 2. In.: Health and Social Care Information Center. [https://isd.hscic.gov.uk/trud3/user/guest/group/0/pack/9]. По состоянию на 14 марта 2016 г.
Кейси П., Доэрти А. Расстройство адаптации: последствия для МКБ-11 и DSM-5. Бр Дж. Психиатрия. 2012;201:90–2.
Артикул пабмед Google ученый
Британский национальный формуляр [www.bnf.org]. По состоянию на 14 марта 2016 г.
Льюис Г., Пелоси А.Дж., Арая Р., Данн Г. Измерение психического расстройства в сообществе: стандартизированная оценка для использования непрофессиональными интервьюерами. Психомед. 1992; 22: 465–86.
КАС Статья пабмед Google ученый
Роджерс С.Е., Хевен М., Лейси А., Поортинга В., Данстан Ф.Д., Джонс К.Х., Палмер С.Р., Филлипс С.Дж., Смит Р., Джон А. и др. Профиль когорты: изучение восстановления жилья и здоровья. Int J Эпидемиол. 2012;43(1):52–60.
Артикул пабмед Google ученый
Rai D, Skapinakis P, Wiles N, Lewis G, Araya R. Распространенные психические расстройства, подпороговые симптомы и инвалидность: лонгитюдное исследование. Бр Дж. Психиатрия. 2010; 197411–412.
Mitchell C, Dwyer R, Hagan T, Mathers N. Влияние QOF и руководства NICE на диагностику и лечение депрессии: качественное исследование. Br J Gen Pract. 2011;61(586):279–89.
Артикул Google ученый
Ссылка данных исследований клинической практики — CPRD [www.cprd.com]. По состоянию на 14 марта 2016 г.
The Health Improvement Network [https://www.ucl.ac.uk/pcph/research-groups-themes/thin-pub/database]. По состоянию на 14 марта 2016 г.
Фарроха А., МакГрегор Дж., Пэджет Т. , Джон А., Ллойд К. Использование анонимных, регулярно собираемых данных о здоровье в Уэльсе для оценки частоты депрессии после ожоговой травмы. J Burn Care Res. 2013;34(6):644–8.
Артикул пабмед Google ученый
Уайт Дж., Грин Дж., Данстан Ф., Роджерс С., Лайонс Р., Хамфрис И., Джон А., Вебстер С., Палмер С., Эллиот Э. Исследование Communities First (ComFi): протокол предполагаемого контролируемого квазиэкспериментального исследование для оценки воздействия возрождения в масштабах всего района на психическое здоровье и социальную сплоченность в неблагополучных сообществах. Открытый БМЖ. 2014;4(10), e006530.
Артикул пабмед ПабМед Центральный Google ученый
Джон А., Деннис М., Коснес Л., Ганнелл Д., Скорфилд Дж., Форд Д., Ллойд К. Информационная база данных о самоубийствах Cymru: протокол популяционного, регулярно собираемого исследования связи данных для изучения рисков и моделей здравоохранения контакт до самоубийства, чтобы определить возможности для вмешательства. Открытый БМЖ. 2014;4, e006780.
Артикул пабмед ПабМед Центральный Google ученый
Загрузить ссылки
Благодарности
Эта работа была поддержана Национальным институтом социального обеспечения и исследований в области здравоохранения (правительство Уэльса), грантом NISCHR №: H07-3-03 и Институтом Фарра. Институт Фарра поддерживается консорциумом из 10 спонсоров: Arthritis Research UK, British Heart Foundation, Cancer Research UK, Советом по экономическим и социальным исследованиям, Советом по исследованиям в области инженерных и физических наук, Советом по медицинским исследованиям, Национальным институтом здравоохранения. Research, Health and Care Research Wales (Правительство Ассамблеи Уэльса), Главный научный офис (Управления здравоохранения правительства Шотландии), Wellcome Trust (грант MRC №: MR/K006525/1). Финансирующие органы не играли роли ни в разработке, анализе и интерпретации данных, ни в написании рукописи.
Информация об авторе
Авторы и организации
Фарр Институт медицинских исследований в области информатики, Медицинская школа Университета Суонси, Синглтон-Парк, Суонси, SA2 8PP, Великобритания
Энн Джон, Джоанн МакГрегор, Ронан А. Лайонс и Кит Р. Lloyd
Общественное здравоохранение Уэльса NHS Trust, Кардифф, Великобритания
Энн Джон, Дэвид Фоне и Ронан А. Лайонс
Институт первичной медико-санитарной помощи и общественного здравоохранения, Медицинский факультет Университета Кардиффа, Кардифф, CF14 4YS, Великобритания
David Fone & Frank Dunstan
Школа социальной и общественной медицины, Университет Бристоля, Окфилд -Хаус, Окфилд -Гроув, Бристоль, BS8 2BN, UK
Rosie Cornish
. публикации автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
Joanne McGregor
Просмотр публикаций автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Академия
David Fone
Просмотр публикаций автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
Frank Dunstan
Просмотр публикаций автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
Rosie Cornish
Посмотреть публикации автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
Ронан А. Лайонс
Просмотр публикаций автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
Keith R. Lloyd
Просмотр публикаций автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
Автор, ответственный за корреспонденцию
Энн Джон.
Дополнительная информация
Конкурирующие интересы
Авторы заявляют об отсутствии конкурирующих интересов.
Вклад авторов
AJ задумал исследование, руководил его дизайном и координацией, провел анализ и подготовил рукопись; JM участвовал в разработке исследования, извлекал данные, проводил анализ и составлял документ; DF, FD, RC, RAL и KL задумали исследование и участвовали в его разработке. Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.
Дополнительные файлы
Дополнительный файл 1:
Коды чтения депрессии и тревоги V2, используемые в алгоритмах. (DOCX 16 КБ)
Дополнительный файл 2:
Медикаментозное лечение Коды считывания V2, используемые в алгоритмах. (DOCX, 16 КБ)
Права и разрешения
Открытый доступ Эта статья распространяется на условиях международной лицензии Creative Commons Attribution 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии, что вы укажете первоначальных авторов и источник, предоставите ссылку на лицензию Creative Commons и укажете, были ли внесены изменения. Отказ от права Creative Commons на общественное достояние (http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/) применяется к данным, представленным в этой статье, если не указано иное.
Перепечатки и разрешения
Об этой статье
Критерии для взрослых и детей
О диагнозе тревоги
Тревога — это не простой диагноз. Это не вызвано микробом, который можно обнаружить в анализе крови. Он принимает различные формы и может также сопровождать другие заболевания.
Для диагностики беспокойства необходимо полное медицинское обследование. Это поможет вашему врачу обнаружить или исключить другие заболевания, которые могут быть причиной ваших симптомов или которые могут быть замаскированы симптомами. Полный анамнез также необходим врачу для постановки точного диагноза.
Вы должны быть абсолютно честны со своим врачом. Тревожности могут способствовать многие вещи, в том числе:
некоторые болезни
лекарства
употребление алкоголя
употребление кофе
гормоны
Другие заболевания могут вызывать симптомы, напоминающие тревогу. Многие симптомы тревоги являются физическими, в том числе:
учащенное сердцебиение
одышка
дрожь
sweating
chills
hot flashes
chest pain
twitching
dry mouth
nausea
vomiting
diarrhea
frequent urination
Your doctor may perform a physical exam and order a variety of tests чтобы исключить медицинские состояния, которые имитируют симптомы тревоги. Заболевания с похожими симптомами включают:
сердечный приступ
стенокардию
пролапс митрального клапана
тахикардия
астма
гипертиреоз
опухоли надпочечников
менопауза
побочные эффекты некоторых лекарств, таких как лекарства от высокого кровяного давления, диабета и заболеваний щитовидной железы лечение беспокойства и нарушений сна
Злоупотребление психоактивными веществами или абстиненция
Перед другими тестами рекомендуется заполнить анкету для самооценки. Это может помочь вам решить, есть ли у вас тревожное расстройство или вы реагируете на определенную ситуацию или событие. Если ваша самооценка заставляет вас полагать, что у вас может быть тревожное расстройство, ваш врач может попросить вас пройти клиническую оценку или провести с вами структурированное интервью.
Ваш врач может использовать один или несколько из следующих тестов для оценки уровня вашей тревожности.
Шкала самооценки тревожности Цунга
Тест Цунга представляет собой анкету из 20 пунктов. Вас просят оценить степень вашего беспокойства от «немного времени» до «большую часть времени» по таким предметам, как:
нервозность
тревога
дрожь
учащенное сердцебиение
обмороки
частое мочеиспускание
2
2 кошмары
После завершения этого теста квалифицированный специалист оценит ваши ответы.
Шкала тревоги Гамильтона (HAM-A)
Тест Гамильтона, разработанный в 1959 году, был одной из первых шкал оценки тревоги. Он по-прежнему широко используется в клинических и исследовательских целях. Он включает 14 вопросов, которые оценивают настроение, страхи и напряжение, а также физические, психические и поведенческие черты. Профессионал должен проводить тест Гамильтона.
Опросник беспокойства Бека (BAI)
Опросник Beck помогает измерить серьезность вашего беспокойства. Вы можете пройти тест самостоятельно. Это также может быть дано устно профессионалом или парапрофессионалом.
Существует 21 вопрос с несколькими вариантами ответов, в которых вам предлагается оценить свои симптомы в течение прошлой недели. Эти симптомы включают покалывание, онемение и страх. Варианты ответов включают «совсем нет», «слегка», «умеренно» или «сильно».
Опросник социальной фобии (SPIN)
Этот опросник из 17 вопросов измеряет уровень вашей социальной фобии. Вы оцениваете свою тревожность по отношению к различным социальным ситуациям по шкале от нуля до четырех. Ноль означает отсутствие беспокойства. Четыре указывает на крайнюю тревогу.
Опросник Penn State для беспокойства
Этот тест является наиболее широко используемым методом измерения беспокойства. Он различает социальное тревожное расстройство и генерализованное тревожное расстройство. В тесте используется 16 вопросов для измерения распространенности, чрезмерности и неконтролируемости вашего беспокойства.
Шкала генерализованного тревожного расстройства
Этот тест, состоящий из семи вопросов, предназначен для выявления генерализованного тревожного расстройства. Вас спрашивают, как часто за последние две недели вас беспокоили чувства раздражительности, нервозности или страха. Варианты включают «совсем», «несколько дней», «более половины дней» или «почти каждый день».
Шкала обсессивно-компульсивных расстройств Йеля-Брауна (YBOCS)
Шкала YBOCS используется для измерения уровня обсессивно-компульсивного расстройства. Это интервью проводится один на один между вами и специалистом в области психического здоровья. Вы выбираете три пункта из контрольного списка симптомов, которые вызывают наибольшее беспокойство, а затем оцениваете их серьезность. Затем вас спрашивают, были ли у вас какие-то другие навязчивые идеи или принуждения в прошлом. На основании ваших ответов специалист по психическому здоровью оценивает ваше ОКР как субклиническое, легкое, умеренное, тяжелое или экстремальное.
Тревога является симптомом ряда расстройств. Некоторые из них включают:
Паническое расстройство Сильное беспокойство, а также физический стресс в течение короткого промежутка времени; Физический стресс может проявляться в виде головокружения, учащенного сердцебиения, потливости, онемения и других подобных симптомов
Обсессивно-компульсивное расстройство (ОКР) снять стресс
Фобии Тревога, вызванная определенными вещами или ситуациями, которые не обязательно вредны или опасны, включая животных, высоту или езду в транспортных средствах
Социальные фобии например, во время разговоров, в больших социальных группах или при выступлении перед толпой
Самое широкое тревожное расстройство, генерализованное тревожное расстройство (ГТР), отличается от этих других расстройств тем, что оно не обязательно связано с конкретная причина или поведение. При ГТР вы можете беспокоиться о многих разных вещах одновременно или с течением времени, и эти беспокойства часто бывают постоянными.
Подробнее: Фобии »
Диагноз тревоги во многом зависит от вашего описания симптомов, которые вы испытываете. Специалисты в области психического здоровья используют «Диагностическое и статистическое руководство по психическим расстройствам» (часто называемое DSM) для диагностики тревоги и других психических расстройств на основе симптомов. Критерии различаются для каждого тревожного расстройства.
В DSM перечислены следующие критерии генерализованного тревожного расстройства (ГТР):
чрезмерная тревога и беспокойство по поводу многих вещей большую часть дней в течение как минимум шести месяцев
трудности с контролем своего беспокойства
появление трех из следующих шести симптомов: беспокойство, утомляемость, раздражительность, мышечное напряжение, нарушение сна и трудности с концентрацией внимания приема лекарств или заболеваний
симптомы не связаны с другим психическим расстройством (например, тревога по поводу грядущих панических атак с паническим расстройством, тревога из-за социального расстройства и т. д.)
Детство и юность полны новых, пугающих переживаний и событий. Некоторые дети учатся противостоять и принимать эти страхи. Тем не менее, тревожное расстройство может затруднить или сделать невозможным для ребенка справиться с ситуацией.
Те же диагностические критерии и оценки, которые используются для взрослых, применимы и к детям. В Графике интервью по тревожным и связанным с ним расстройствам для DSM-5 (ADIS-5) ваш врач расспрашивает вас и вашего ребенка об их симптомах.
Симптомы у детей аналогичны таковым у взрослых. Если вы заметили симптомы беспокойства или какое-либо тревожное или тревожное поведение, которое длится более двух недель, отведите ребенка к врачу. Там их могут проверить на тревожное расстройство.
Некоторые исследования показывают, что тревожность может иметь генетический компонент. Если у кого-то в вашей семье когда-либо диагностировали тревожное или депрессивное расстройство, обследуйте вашего ребенка, как только вы заметите симптомы. Правильный диагноз может привести к вмешательству, чтобы помочь им справиться с тревогой в молодом возрасте.
Сосредоточьтесь на управлении своим беспокойством, а не на его прекращении или лечении. Изучение того, как лучше всего контролировать свое беспокойство, может помочь вам жить более полноценной жизнью. Вы можете работать над тем, чтобы ваши симптомы тревоги не мешали достижению ваших целей или стремлений.
Чтобы справиться с тревогой, у вас есть несколько вариантов.
Лекарства
Если у вас или у вашего ребенка диагностирована тревожность, ваш врач, скорее всего, направит вас к психиатру, который решит, какие лекарства от тревожности будут работать лучше всего. Соблюдение рекомендованного плана лечения имеет решающее значение для эффективной работы лекарств. Старайтесь не затягивать с лечением. Чем раньше вы начнете, тем эффективнее будет.
Терапия
Вы также можете обратиться к терапевту или присоединиться к группе поддержки для людей с тревогой, чтобы вы могли открыто говорить о своей тревоге. Это может помочь вам контролировать свои беспокойства и разобраться в том, что вызывает вашу тревогу.
Варианты онлайн-терапии
Прочтите наш обзор лучших вариантов онлайн-терапии, чтобы найти то, что подходит именно вам.
Образ жизни
Найдите активные способы снять стресс. Это может уменьшить влияние тревоги на вас. Некоторые вещи, которые вы можете сделать, включают в себя:
Регулярно делайте физические упражнения.
Найдите хобби, которое займет ваш ум.
Участвуйте в мероприятиях, которые вам нравятся.
Ведите ежедневный журнал мыслей и действий.
Создавайте краткосрочные или долгосрочные расписания.
Общайтесь с друзьями.
Также избегайте алкоголя, никотина и других подобных наркотиков. Воздействие этих веществ может усугубить ваше беспокойство.
Связь
Если возможно, будьте откровенны со своей семьей и близкими друзьями о своем диагнозе. Говорить о каком-либо психическом расстройстве непросто.

Диагностика тревожности . Методы исследования тревожности

Правила диагностического исследования тревожности:

Методы исследования тревожности в психологии

Методики и тесты для исследования тревожности:

Методы исследования тревожности

Исследования тревожности

Особенности диагностики тревожности

Методы исследования тревожности в психологии

Методика «Шкала тревожности» Кондаша

Исследование уровня и видов тревожности у студентов вуза

Ключевые слова

Похожие статьи

Проблема

Исследование зависимости

Эмпирическое исследование

Коррекция

Взаимосвязь

учебная деятельность,

Психотерапевтическая коррекция невротических нарушений…

Похожие статьи

Проблема

Исследование зависимости

Эмпирическое исследование

Коррекция

Взаимосвязь

учебная деятельность,

Психотерапевтическая коррекция невротических нарушений…

Выявление и диагностика тревожности и депрессии в раннем детстве

Диагностика и преодоление тревожности у дошкольников

Смотрите видео, в котором детский психолог советует, как преодолеть тревожность и страхи ребёнка

Профилактика негативных последствий высокой тревожности у ребёнка дошкольного возраста

Текущая диагностика и лечение тревожных расстройств

Measures of Anxiety — PMC

Методы прогнозирования состояния психического здоровья в социальных сетях: критический обзор

Введение

Обзор корпуса

Расстройства и симптоматика

Результаты

Установление достоверности для положительной аннотации

Источник контрольных данных/отрицательных примеров

Управление качеством данных и стратегии выборки

Выбор переменных/инжиниринг признаков

Выбор алгоритма

Проверка алгоритмов и отчетность о производительности

Основные отчеты о подробностях метода прогнозирования

Обсуждение

Опасения по поводу достоверности конструкции

Переход к лучшим методам исследований

Метод

Стратегия поиска

Стратегия фильтрации

Анализ метод

Сводка отчета

Ссылки

Psychiatry.org — Что такое тревожные расстройства?

Типы тревожных расстройств

Генерализованное тревожное расстройство

Паническое расстройство

Фобии, специфические фобии

Агорафобия

Социальное тревожное расстройство (ранее называвшееся социальной фобией)

Тревожное расстройство разлуки

Факторы риска

Диагностика и лечение

Самопомощь, совладание и управление

Родственные состояния

Избирательный мутизм

Abstract

Background

Методы

Результаты

Выводы

История вопроса

Методы

Цель

Цели

Этическое одобрение

Источник данных

Исследование медицинских и социальных потребностей Каерфилли

Измерение психического здоровья