Индекс индивидуального бремени болезни при ремиссии биполярного аффективного расстройства: результаты кросс-секционного исследования

Полный текст

ВВЕДЕНИЕ

Биполярное аффективное расстройство (БАР) — это психическое расстройство, нарушающее функционирование в повседневной жизни, что сопровождается существенным бременем для пациентов, лиц, осуществляющих уход за ними, и общества в целом [1, 2]. Несмотря на достигнутые успехи в лечении БАР, данное заболевание по-прежнему характеризуется существенным глобальным бременем среди психических расстройств [3]. У лиц с БАР часто затруднено психосоциальное и профессиональное функционирование, имеются когнитивные нарушения, снижается качество жизни [4, 5]. Нарушения психосоциального функционирования выявлены у 30–60% взрослых с БАР [6] и у 10–15% пациентов с БАР в ремиссии [7]. Функциональные нарушения затрагивают различные сферы жизни пациентов с БАР, такие как работа, общение, семейные отношения, отдых, любая социальная активность [8, 9]. По некоторым данным, даже при достижении полной клинической ремиссии у 30–50% пациентов с БАР преморбидный уровень психосоциального функционирования не восстанавливается, что приводит к снижению способности выполнять обычные рабочие функции [10]. По данным MacQueen и соавт., проблемы в социальной и профессиональной сферах жизни присутствуют у 30–60% пациентов с БАР [11]. Есть указания на то, что социальная адаптация лучше протекает у пациентов с более высоким уровнем образования, меньшей длительностью заболевания, а также у пациентов, имеющих семью или состоящих в браке [12]. У пациентов с БАР в ремиссии наблюдаются колебания настроения и нестабильность самооценки [13]. Резидуальные симптомы и когнитивные нарушения негативно влияют на психосоциальное функционирование пациентов с БАР [5]. У пациентов с БАР и клинической эутимией сохранялось ухудшение качества жизни [14], что связано с резидуальными депрессивными и когнитивными симптомами [15].

Для описания воздействия проблем, связанных со здоровьем, на индивидуальном и социальном уровнях используется концепция бремени болезни (ББ) [16]. Исследователи выделяют следующие домены ББ: эпидемиологический (охватывает как годы жизни, потерянные вследствие заболевания, так и заболеваемость) и экономический (прямые и косвенные затраты, а также использование ресурсов системы здравоохранения) [17]. Широко используется популяционный подход к оценке бремени болезней с рассмотрением таких показателей, как годы жизни с поправкой на качество (Quality Adjusted Life Years, QALY) [18] и годы жизни с поправкой на инвалидность (Disability Adjusted Life Years, DALY) [19], однако эти показатели не в полной мере применимы к восприятию полного бремени болезни конкретным пациентом [20]. В связи с этим актуальна разработка индивидуализированной оценки бремени болезни.

Концепция индекса индивидуального бремени болезни (индекса IBI) впервые предложена Ishak и соавт. [20]. Индекс IBI специально разработан и валидирован для большого депрессивного расстройства [20], а его компоненты прошли начальную проверку валидности и рекомендованы для оценки статуса функциональной ремиссии пациентов с рекуррентной депрессией в России [21]. Использование данного индекса у пациентов с БАР позволило бы объективно охарактеризовать их функциональное состояние на основе интегральной оценки.

Цель настоящего исследования — утвердить и валидировать индекс IBI для интегральной оценки бремени болезни у пациентов с БАР в ремиссии (индекс IBI-BD).

МЕТОДЫ

Дизайн исследования

Проведено поперечное исследование.

Исследовательские центры

Исследование проводилось на базе амбулаторного отделения для психиатрического приема Санкт-Петербургского государственного бюджетного учреждение здравоохранения «Психиатрическая больница №1 им. П.П. Кащенко» (Санкт-Петербург, Россия). Для участия в исследовании пациентов набирали с апреля по октябрь 2020 года. Пациенты проходили обследование во время амбулаторного наблюдения с целью предотвращения рецидива заболевания.

Участники

Общие сведения

В оригинальном исследовании Ishak и соавт. [20] лишь небольшое количество (5%) пациентов находились в ремиссии, однако других исследований по валидации индекса IBI у пациентов с БАР нет, поэтому в настоящем исследовании авторы решили сконцентрироваться на пациентах с БАР в ремиссии. На это решение повлиял широкий интерес к оценке функционирования лиц с БАР в ремиссии, а также влияния затяжных резидуальных аффективных симптомов на их функционирование в целом [22].

Критерии отбора

Критерии включения:

• соответствие психического состояния пациента БАР в ремиссии согласно Международной классификации болезней 10-го пересмотра (МКБ-10);
• выраженность симптомов менее 7 баллов по шкале Гамильтона для оценки депрессии (HDRS) [23];
• выраженность симптомов менее 12 баллов по шкале Янга для оценки маний (YMRS) [24].

Критерии невключения:

• наличие сопутствующего психического расстройства;
• наличие активного соматического заболевания или обострение хронического заболевания.

Критерии исключения:

• отказ пациентов от участия в исследовании на любом этапе;
• выявление признаков коморбидного психического расстройства и/или расстройств, вызванных употреблением психоактивных веществ, во время клинического интервью.

Критерии оценки ремиссии основаны на утвержденных в России клинических рекомендациях по лечению БАР [25].

Отбор участников в группы

Обследование прошли 85 пациентов с БАР I типа (75%; n=64) и БАР II типа (25%; n=21) в ремиссии.

Переменные

Результатом исследования является расчет индекса IBI-BD, который может принимать любое положительное или отрицательное значение (подробнее см. табл. S1 в Приложении).

Источники/количественная оценка данных

Общие сведения

Пациентов с установленным диагнозом БАР приглашали к участию в исследовании психиатры, проводившие поддерживающее лечение по месту жительства. После получения согласия на участие в исследовании в центре амбулаторной психиатрической помощи была организована очная встреча пациента с врачом-психиатром-исследователем (не принимавшим участие в лечении пациента). Участие в исследовании предполагало однократное структурированное клиническое интервью с врачом-психиатром-исследователем с использованием клинических шкал. Структурированное интервью включало сбор информации о социально-демографических характеристиках (пол, возраст), а также о возрасте начала и продолжительности заболевания. В ходе клинического интервью врач-психиатр-исследователь должен был подтвердить, что пациент соответствует критериям диагноза БАР. В МКБ-10 не проводится различие между БАР I и II типов, однако согласно российским клиническим рекомендациям¹ определение типа заболевания является важным этапом планирования лечения, поэтому для подтверждения типа БАР использовали критерии, изложенные в Диагностическом и статистическом руководстве по психическим расстройствам 5-го издания (Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 5th Edition, DSM-5). Исследование проводилось на русском языке.

Адаптация индивидуального индекса бремени болезни

Процесс адаптации индекса IBI-BD предшествовал этапу набора пациентов в исследование и валидации индекса. Несмотря на то что в оригинальном исследовании Ishak и соавт. [20] использовались другие диагностические инструменты [быстрый опросник симптомов депрессии по оценке пациента (Quick Inventory of Depressive Symptomatology-Self Report, QIDS-SR) для оценки тяжести симптомов депрессии, шкала трудовой и социальной адаптации (Work and Social Adjustment Scale, WSAS) для оценки функционирования, а также краткая форма опросника качества жизни и удовлетворенности (Quality of Life Enjoyment and Satisfaction Questionnaire — Short Form, Q-LES-Q) для оценки качества жизни], авторы настоящего исследования решили заменить их, потому что, насколько известно авторам, диагностические инструменты, использованные в оригинальном исследовании, не переведены на русский язык и не валидированы в русскоязычной популяции. Выбранные авторами данного исследования инструменты, напротив, широко используются в психиатрической практике в России [25–29], в том числе потому, что они включены в клинические рекомендации¹, следовательно, их использование в клинической практике не потребует дополнительных временны́х затрат.

По определению Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), качество жизни — это восприятие индивидуумом своего положения в жизни в контексте культуры и системы ценностей, в которых он существует, в связи с целями, ожиданиями, стандартами и интересами этого индивидуума². Это понятие охватывает различные аспекты, такие как физическое благополучие, эмоциональное состояние, индивидуальные убеждения, личная автономия, социальные связи и условия жизни [30]. Для оценки качества жизни в ходе исследования использовали опросник ВОЗ по качеству жизни (WHOQOL)². WHOQOL-100 — это расширенная версия инструмента оценки WHOQOL, предназначенная для обеспечения детального и всестороннего понимания качества жизни человека с учетом культурных, социальных и личных особенностей. Опросник WHOQOL-100 состоит из 100 вопросов. В частности, с использованием данного инструмента можно получить оценки в шести сферах качества жизни, 24 оценки по отдельным субсферам и одну суммарную оценку общего состояния здоровья и качества жизни. Оценки по сферам отражают самооценку качества жизни человека по шести ключевым областям: физическая сфера, психологическая сфера, уровень независимости, социальные отношения, окружающая среда и духовная сфера. Оценки по каждой сфере и субсфере масштабируются в положительном направлении, при этом более высокие баллы указывают на более высокое качество жизни.

Тяжесть аффективных симптомов оценивали с помощью шкал HDRS и YMRS, которые отражены в клинических рекомендациях по диагностике и лечению БАР¹. Шкала HDRS — это широко используемая шкала, заполняемая врачом, для оценки тяжести симптомов депрессии у людей с большим депрессивным расстройством или другими расстройствами настроения. Шкала HDRS состоит из 21 пункта, которые оценивают различные аспекты депрессии, такие как настроение, когнитивные симптомы, соматические симптомы и суицидальные мысли. Оценка по шкале варьируется от 0 до 53, причем более высокие баллы указывают на более тяжелые симптомы депрессии. Шкала YMRS специально разработана для оценки тяжести симптомов мании и гипомании у людей с БАР или другими расстройствами настроения; она состоит из 11 пунктов и заполняется врачом. Шкала YMRS позволяет оценить различные аспекты мании, такие как повышение настроения, раздражительность и поведенческие нарушения. Оценка по шкале варьируется от 0 до 60, причем более высокие баллы указывают на более тяжелые симптомы мании. Шкалы HDRS и YMRS являются полезными инструментами для мониторинга прогресса лечения пациентов и оценки эффективности вмешательств.

Для оценки социального функционирования использовали шкалу личностного и социального функционирования (Personal and Social Performance Scale, PSP) [31]. Шкала PSP — инструмент, предназначенный для оценки показателей функционирования и социальной адаптации лиц с тяжелыми психическими расстройствами, которые оцениваются за последние 7 дней по 4 основным областям социального функционирования: социально полезная деятельность, отношения с близкими и прочие социальные отношения, самообслуживание и беспокоящее и агрессивное поведение. Баллы выставляются по шкале от 1 до 100, разделенной на 10 равных интервалов, где каждый интервал соответствует определенной степени затруднений в социальном функционировании. Более высокие баллы указывают на более высокий уровень функционирования.

Систематическая ошибка

Для стратификации выборки никакие факторы не использовали. Границы ремиссии выбирали в соответствии с рекомендованными пороговыми значениями¹. Предполагалось, что в состоянии ремиссии могут находиться пациенты с любым уровнем качества жизни и социального функционирования, поэтому для указанных характеристик пороговые значения или распределение по группам не использовали.

Статистический анализ

Размер исследования

Поскольку аналогичные исследования с участием пациентов с БАР не проводились, рассчитать целевой объем выборки было невозможно. Поэтому авторы придерживались эмпирических правил для расчета объема выборки. Авторы определили пороговое значение не менее 80 наблюдений, что вдвое превышает значение минимального объема выборки [32].

Статистические методы

Расчеты проводили с использованием языка программирования R верс. 3.6.1 R (R Core Team, 2020). Математический и статистический анализ выполнял биомедицинский статистик, который не участвовал в сборе данных и имел доступ только к численным показателям. Для описания категориальных переменных использовали абсолютные значения и доли целого, n (%). Переменные с непрерывным распределением описывали с использованием среднего значения (Mean) и стандартного отклонения (SD), а дискретные переменные и упорядоченные данные — с использованием медианы, 1–3-го квартилей (Md [Q1; Q3]). Нормальность распределения выборки оценивали с помощью W-критерия Шапиро–Уилка и учитывали при выборе метода. Распределение данных было нормальным, если не указано иное. В случае категориальных переменных авторы использовали критерий Хи-квадрат (χ²). Для сравнения количественных данных использовали критерий Манна–Уитни. Поправку на множественность гипотез проводили с использованием метода Бенджамини–Хохберга (определение коэффициента ложного обнаружения).

Для измерения адекватности выборки использовали критерий Кайзера–Мейера–Олкина и критерий сферичности Бартлетта. Индекс рассчитывали с помощью метода главных компонент (principal component analysis, PCA). Целью метода PCA является извлечение важной информации из наблюдаемых переменных и представление ее в виде набора новых ортогональных переменных, называемых главными компонентами. В отличие от описания переменных по отдельности, метод сокращения данных обеспечивает комплексное описание наблюдаемой структуры значений. Поскольку оценочные шкалы по своей природе относятся к упорядоченным шкалам [33], использовали нелинейную версию метода PCA [34], реализованную в пакете Gifi³. Для извлечения двух компонент выполняли линейное преобразование исходных данных. Полученное собственное значение использовали для оценки объясненной дисперсии, нагрузки показывали вклад каждой переменной в извлеченные компоненты. Также проверена валидность извлечения компонентов. Для этой цели из исходных данных сгенерировано нулевое распределение путем последовательной перестановки данных независимо в каждом столбце (так называемая стратегия перестановки одной переменной) [35]. Всего выполнено 999 итераций (отдельно для каждой переменной), стартовое значение генератора случайных чисел (set.seed) составило 4321. Наблюдаемое собственное значение сравнивали с полученным нулевым распределением. В этом случае проверяется односторонняя гипотеза о превосходстве наблюдаемой величины над центром нулевого распределения [36]. Обычно значение p рассчитывается как (q+1)/(i+1), где «q» — количество значений нулевого распределения, которые больше или равны наблюдаемому значению, «i» — это количество выполненных итераций [37]. Поскольку одностороннюю обратную гипотезу можно проверить, для получения более надежного результата рассчитывали двустороннее значение p. Для дальнейшего анализа были выбраны только те компоненты, которые значимо превышали нулевое распределение. К числителю и знаменателю добавляли 1, поскольку значение p при перестановке Монте-Карло не может равняться нулю [38].

Для простого преобразования начальных оценок в окончательный индекс использовали линейную регрессию. Его проверяли на соответствие остатков нормальному распределению (критерий Шапиро–Уилка) и гомоскедастичности (критерий Бройша–Пагана) [39]. Для оценки влияния типа БАР, клинических и функциональных характеристик использовали отдельные логистические регрессии (логистические регрессии с пропорциональными шансами) без взаимодействия между независимыми переменными. Мотивация использования этой модели вместо классической линейной модели основана на двух соображениях. Поскольку индекс IBI-BD для этих пациентов рассчитывается впервые, предположения о нормальности распределения и гомоскедастичности являются одновременно сильными и опциональными. Робастность модели обусловлена использованием только гарантированной информации об упорядочении, инвариантной к любому монотонному преобразованию [40]. Модель с предикторами сравнивали с моделью без предикторов с использованием критерия логарифмического правдоподобия. Коэффициенты регрессии и их стандартная ошибка (b(se)) представлены в виде логарифма отношения шансов [log(odd)]. Нулевые гипотезы отклоняли при p <0,05, при этом дополнительное внимание уделялось результатам, в которых нулевые гипотезы отклонялись при p <0,005⁴.

Этический контроль за проведением исследования

Пациентов включали в исследование после подписания информированного добровольного согласия. Протокол исследования одобрен Этическим комитетом Санкт-Петербургского государственного университета (протокол № 02-195 от 16 марта 2020 г.).

РЕЗУЛЬТАТЫ

Участники

Обследование прошли 85 пациентов с БАР I типа (75%; n=64) и БАР II типа (25%; n=21) в ремиссии. Популяцию участников исследования составили 29 мужчин и 56 женщин в возрасте от 18 до 45 лет (средний возраст: 36,6±5,7 года).

Описательные данные

Основные социально-демографические характеристики выборки и оценки по шкалам обобщены в табл. 1. Эти данные по сути являются описательной статистикой индекса IBI-BD. Возраст пациентов, возраст начала заболевания, длительность заболевания, распределение по полу и средние значения оценок по шкалам между группами сравнения не различались, поэтому дальнейший анализ проводили по всей выборке без учета типа БАР. Среднее значение социального функционирования по шкале PSP в выборке соответствовало наличию легких затруднений в одной или нескольких сферах социального функционирования.

 

Таблица 1. Социально-демографические характеристики выборки и оценки по шкалам пациентов с БАР I и II типов

Параметр	БАР I типа (n=64)	БАР II типа (n=21)	Статистический тест
Возраст (Mean [SD])	37,3 [6, 5]	34,5 [6, 8]	t=842 df=84 p=0,195
Возраст начала БАР (Mean [SD])	27,4 [4, 6]	27,1 [5, 5]	t=692 df=84 p=0,982
Длительность заболевания (среднее [SD])	9,9 [5, 0]	7,3 [4, 3]	t=885,5 df=84 p=0,171
Пол, n (%)
Муж	24 (37,5%)	5 (23,8%)	χ²=0,8 df=1 p=0,377
Жен	40 (62,5%)	16 (76,2%)	χ²=0,8 df=1 p=0,377
HDRS (Md [Q1; Q3])	3,0 [2, 0; 4, 0]	2,0 [2, 0; 4, 0]	U=776,5 p=0,394
YMRS (Md [Q1; Q3])	2,0 [1, 75; 3, 0]	2,0 [2, 0; 3, 0]	U=670,5 p=0,992
WHOQOL (Md [Q1; Q3])	63,5 [59, 4; 68, 4]	66,8 [60, 3; 69, 8]	U=560,5 p=0,394
PSP (Md [Q1; Q3])	75,5 [73, 0; 79, 0]	79,0 [75, 0; 81, 0]	U=479,0 p=0,171

Примечание: БAР — биполярное аффективное расстройство; HDRS — Шкала Гамильтона для оценки депрессии; YMRS — Шкала оценки мании Янга; WHOQOL — Опросник качества жизни Всемирной организации здравоохранения; PSP — Шкала личностных и социальных показателей. При расчетах использовалась коррекция множественных сравнений Бенджамини–Хохберга.

 

Основные результаты

Факторы, способствующие бремени болезни при биполярном аффективном расстройстве

Критерий Кайзера–Мейера–Олкина на исходном уровне: общий MSA=0,66; YMRS — 0,61; HDRS — 0,63; WHOQOL — 0,77; PSP — 0,64 (все значения превышают средний уровень), критерий сферичности Бартлетта — 98,67 (6); p <0,001. Средние оценки по шкалам HDRS, YMRS, PSP и WHOQOL-100 включены в анализ факторов, способствующих бремени болезни при БАР в ремиссии. Графическое представление сравнения собственных значений с нулевым распределением методом бутстрепа представлено на рис. 1. Согласно данным, полученным в ходе перебора, собственное значение главной компоненты 1 (PC1) превышает верхнюю границу 95% доверительного интервала нулевого распределения. Наблюдаемые значения остальных компонент либо не выходят за границы нулевого распределения, либо находятся на его нижней границе. Поскольку интерес представляют значения, превышающие «шумовые данные», в дальнейшем анализе использовались только значения PC1.

 

Рисунок 1. Графическое представление сравнения собственных значений с нулевым распределением методом бутстрепа в выборке. Примечание: PC — главная компонента, p — значение p, закрашенная область — нулевое распределение, сплошная линия — наблюдаемое собственное значение, пунктирная линия — 95%-ный доверительный интервал при нулевом распределении.

 

Анализ главных компонент в соответствии с скорректированными переменными представлен на рис. 2. График нагрузки на рис. 2 показывает, что ББ в период ремиссии напрямую связано с тяжестью резидуальных симптомов депрессии (по мере увеличения балла по шкале HDRS социальное функционирование и качество жизни снижаются). И наоборот, наличие резидуальных симптомов мании (по шкале YMRS) связано с меньшим бременем, более высоким социальным функционированием и качеством жизни. Индекс бремени объясняет 58,7% дисперсии данных (ось X).

 

Рисунок 2. График нагрузки бремени болезни у пациентов с БАР в ремиссии. Примечание: HDRS — Шкала Гамильтона для оценки депрессии, PSP — Шкала личностных и социальных показателей, YMRS — Шкала личностных и социальных показателей, WHOQOL — Опросник качества жизни Всемирной организации здравоохранения, PC — главная компонента.

 

Для непосредственного расчета индекса IBI-BD можно использовать данные из табл. 2.

 

Таблица 2. Уравнение для расчета индекса IBI для пациентов с БАР в ремиссии

Переменная	Статистика	Значение p
(Intercept)	6,64 (0,69)	p <0,001
YMRS	–0,14 (0,03)	p <0,001
HDRS	0,27 (0,03)	p <0,001
WHOQOL	–0,04 (0,00)	p <0,001
PSP	–0,06 (0,01)	p <0,001
Критерий Шапиро–Уилка	W=0,98	p=0,193
Критерий Бройша–Пагана	χ²=7,8 (df=4)	p=0,101
Критерий Фишера	F=207,5 (4; 80)	p <0,001
Коэффициент детерминации (adj.)	R²=0,91	–

Примечание: IBI — индивидуальное бремя болезни; БАР — биполярное аффективное расстройство; HDRS — Шкала Гамильтона для оценки депрессии; YMRS — Шкала оценки мании Янга; WHOQOL — Опросник качества жизни Всемирной организации здравоохранения; PSP — Шкала личностных и социальных показателей.

 

В таблице приведены коэффициенты линейной регрессии, на которые следует умножить баллы по шкалам. Полученные значения суммируются, и добавляется константа. Таким образом, уравнение для расчета индекса IBI-BD будет выглядеть следующим образом:

Эта модель удовлетворяет теоретическим предположениям линейной регрессии (по отсутствию статистической значимости при использовании критериев Шапиро–Уилка и Бройша–Пагана). Также линейная модель хорошо связывает исходные значения с конечным показателем (коэффициент детерминации >0,9). Это уравнение позволяет быстро рассчитать значение индекса IBI-BD в случае отсутствия доступа к исходным данным или невозможности использовать метод PCA. Поскольку индекс IBI-BD основан на z-показателе, легко рассчитать бремя болезни пациента по сравнению с другими пациентами с БАР в ремиссии. Индекс IBI-BD с отрицательным значением указывает на то, что у пациента более низкое ББ по сравнению со средним пациентом, обращающимся за лечением, тогда как индекс с положительным значением указывает на то, что ББ у пациента выше.

Оценка влияния рассматриваемых характеристик на индекс IBI-BD представлена в табл. 3. Поиск зависимости индекса IBI-BD от основных клинических и демографических характеристик осуществляли с помощью логистической регрессии пропорциональных шансов с учетом диагностической группы. Согласно полученным данным, пол и возраст начала заболевания не могли быть связаны с индексом IBI-BD, поскольку не выявлено превосходства анализируемых моделей над моделями без предикторов. Остальные показатели были статистически значимо связаны с индексом IBI-BD. В каждой модели коэффициент регрессии, описывающий межгрупповую разницу, не отличается от нуля (р >0,05). Это означает, что нельзя сделать вывод о каких-либо существенных межгрупповых различиях в IBI между диагнозами БАР типа I и БАР типа II. Возраст пациентов [log(odd)=0,11(0,03)], а также длительность заболевания [log(odd)=0,18(0,04)] были напрямую связаны со значением индекса IBI-BD. Направления ассоциации последних четырех показателей не отличаются от таковых при линейном регрессионном моделировании (см. табл. 2).

 

Таблица 3. Оценка влияния оцениваемых характеристик на индекс IBI-BD

Переменная	Тестовая модель	БАР I типа против БАР II типа; log(odd)(se), p	Key — log(odd)(se), p
Пол	χ²=4,9 (df=72), p=0,084	–	–
Возраст	χ²=18,2 (df=72), p <0,001	–0,77 (0,48), p=0,109	0,11 (0,03), p <0,001
Возраст начала БАР	χ²=5,3 (df=72), p=0,079	–	–
Длительность заболевания	χ²=22,5 (df=72), p <0,001	–0,49 (0,49), p=0,316	0,18 (0,04), p <0,001
YMRS	χ²=31,0 (df=72), p <0,001	–0,90 (0,47), p=0,057	–0,88 (0,18), p <0,001
PSP	χ²=63,0 (df=72), p <0,001	–0,23 (0,46), p=0,619	–0,39 (0,06), p <0,001
HDRS	χ²=94,6 (df=72), p <0,001	–0,67 (0,48), p=0,162	1,49 (0,18), p <0,001
WHOQOL	χ²=51,0 (df=72), p <0,001	–0,65 (0,48), p=0,174	–0,19 (0,03), p <0,001

Примечание: IBI — индивидуальное бремя болезни; БАР — биполярное аффективное расстройство; HDRS — Шкала Гамильтона для оценки депрессии; YMRS — Шкала оценки мании Янга; WHOQOL — Опросник качества жизни Всемирной организации здравоохранения; PSP — Шкала личностных и социальных показателей. При расчетах использовалась коррекция множественных сравнений Беньямини–Хохберга.

 

ОБСУЖДЕНИЕ

Основные результаты

Настоящее исследование направлено на адаптацию и валидацию индекса IBI у пациентов с БАР в ремиссии, который был ранее разработан и валидирован для большого депрессивного расстройства. Насколько известно авторам, подобная работа проводится впервые. Индекс IBI-BD представляет собой простой многомерный показатель, основанный на исходах, оцениваемых пациентами, для описания сложности аффективного расстройства как заболевания, включая бремя, которое оно накладывает на человека, с учетом тяжести симптомов, функционирования и нарушения качества жизни [41]. Исследование дало важные результаты для клинической практики, в первую очередь тот факт, что резидуальные симптомы депрессии и мании по-разному влияют на функционирование и качество жизни у людей с БАР в ремиссии. Причем тип БАР не вносит в это дополнительного вклада. Валидированный индекс IBI-BD может применяться в клинической практике для более персонализированной оценки индивидуального бремени болезни БАР в ремиссии.

Сильные стороны и ограничения исследования

Основной сильной стороной этого исследования является то, что, насколько известно авторам, это первое исследование, посвященное индивидуальному бремени болезни для пациентов с БАР в ремиссии. Еще одной сильной стороной было то, что в исследование были включены пациенты с обоими типами БАР. Однако авторы признают, что исследование имеет ряд потенциальных ограничений. К числу ограничений относится поперечный дизайн исследования. Авторы осознают, что объем выборки довольно мал. Но при этом анализ показал статистически достоверные результаты и возможность делать выводы даже с использованием такой выборки. Исследование проводилось с участием пациентов в ремиссии, а это означает, что результаты не могут быть напрямую применимы ко всем людям с БАР.

Набор шкал, использованных в настоящем исследовании, отличается от оригинального исследования [20], но авторы считают, что это несоответствие не должно поставить под угрозу надежность результатов. Замена инструментов для расчета индекса IBI оправдана по следующим теоретическим причинам. Несомненно, сама концепция индекса IBI является теоретической, и варианты ее расчета не могут ограничиваться исходными шкалами или исходными заболеваниями. Существенным моментом является объединение симптомов заболевания, качества жизни и социального функционирования в единую систему оценок, не сводящуюся к одномерному сравнению отдельных параметров. Шкалы и опросники в своем исходном виде не обладают свойством эквидистантности (т.е. разница в баллах не указывает на истинное расстояние между двумя измерениями), но обладают свойством ранжирования. Ранжирующим свойством являются ненаблюдаемые метрики «депрессия», «качество жизни» и т.д. При выполнении редукции данных мы отбрасываем исходные единицы измерения и переходим к некоторым нормализованным значениям. Если предположить, что шкалы измеряют одно и то же, мы должны получить примерно сопоставимые результаты (в пределе одинаковые, если единицы различаются на константу, например, вместо кг — фунты, вместо градусов Кельвина — градусы Цельсия и т.д.). Что касается шкал, количество заявленных категорий и собственная/внешняя оценка потенциально могут повлиять на результат. В нашем случае опросники для заполнения пациентами были заменены клиническими шкалами, рекомендованными клиническими рекомендациями⁵, что потенциально могло повлиять на результаты адаптации. Однако высокая статистическая значимость полученных результатов демонстрирует осуществимость этого подхода.

Авторы также не учитывали влияние получаемой пациентами фармакотерапии из-за высоких индивидуальных различий между пациентами. Другие клинические переменные, которые потенциально влияют на бремя БАР (наличие коморбидных расстройств, количество госпитализаций, количество эпизодов и т.д.), не оценивались по отношению к индексу IBI-BD, поскольку они не были включены в оригинальное исследование. Оценка влияния этих переменных на индекс IBI-BD может стать одним из будущих направлений исследований. Известно, что при объективном измерении когнитивные функции серьезно ухудшаются при БАР [42], что также влияет на профессиональную деятельность пациентов. Это говорит о том, что когнитивное функционирование также потенциально может способствовать увеличению индивидуального бремени болезни. Однако, поскольку этот аспект не был учтен в исходном индексе, он также не был учтен в нашем исследовании.

Интерпретация

По данным Ishak и соавт. [20], концепция индивидуального бремени болезни представляет собой общее воздействие заболевания, которое включает страдания, вызванные интенсивностью, частотой и продолжительностью симптомов; ограничения в профессиональной, социальной и досуговой деятельности; и общую удовлетворенность пациента здоровьем, работой, общественной жизнью и отдыхом. Чтобы количественно оценить эту концепцию, Ishak и соавт. [20] разработали индекс IBI на основании анализа главных компонент данных, сообщаемых пациентами, о тяжести симптомов, функционировании и качестве жизни, используя его как математическую абстракцию, основанную на других психометрических шкалах.

Основная цель врача в клинической практике — минимизировать симптомы, улучшить социальное функционирование, подобрать лечение, соответствующее состоянию пациента. Актуальность данной работы заключается в том, что ББ на индивидуальном уровне рассчитывалось у пациентов с БАР в ремиссии. С учетом новых данных о частоте резидуальных [41] и подпороговых [22, 43, 44] симптомов у пациентов с БАР в ремиссии, само представление о пределах ремиссии при БАР широко дискутируется в научной литературе. Все больше данных указывает на то, что во время ремиссии у пациентов с БАР часто наблюдаются субсиндромальные аффективные симптомы, которые связаны с плохим психосоциальным функционированием, когнитивными нарушениями и снижением качества жизни [45–48]. Валидированный индекс IBI-BD помогает оценить влияние негативных факторов на ремиссию.

По сравнению с оригинальным исследованием применения индекса IBI для пациентов с большим депрессивным расстройством [20] в настоящем исследовании можно наблюдать ограниченное объяснение дисперсии данных. Возможные причины включают смешение сторонних оценок с опросниками, заполняемыми самими пациентами, крайнюю неоднородность оцениваемых параметров. Поскольку только PC1 превышает нулевое распределение, его использование для расчета индекса IBI-BD согласуется с более ранним исследованием [20].

Симптомы депрессии, в том числе субсиндромальные, обуславливают бо́льшую часть бремени, связанного с БАР с точки зрения функционирования, качества жизни, экономических потерь и самоубийств [3]. Предыдущее исследование показало, что на личное выздоровление пациентов с БАР влияет стигматизация, уровень функционирования, резидуальные симптомы депрессии и статус занятости [49]. Функциональные нарушения являются важным фактором нетрудоспособности пациентов с БАР и могут сохраняться даже при достижении симптоматической ремиссии [50]. В настоящем исследовании обнаружено, что социальное функционирование и качество жизни снижаются по мере увеличения общего балла по шкале HDRS. В то же время наличие резидуальных симптомов гипомании (например, повышение дневной активности и сексуального интереса) субъективно оценивается пациентами как положительные явления, а также рассматривается ими как желательное состояние и противопоставляется резидуальным симптомам депрессии. Полученные данные подтверждают необходимость купирования субсиндромальных симптомов депрессии у пациентов с БАР даже в период ремиссии [51]. Результаты настоящего исследования дополнительно способствуют пониманию того, как резидуальная аффективная симптоматика влияет на функционирование пациентов с БАР в ремиссии, и показывают необходимость разработки более специализированных руководств по оценке и лечению резидуальных (подпороговых) симптомов.

При работе с пациентами с БАР необходимо иметь в виду, что БАР — сложное психическое заболевание с высокой гетерогенностью проявлений, а II тип БАР может приводить к сопоставимым медицинским (и социальным) последствиям, что и БАР I типа [52]. В настоящем исследовании этот факт подтвердился, поскольку у пациентов с обоими типами БАР не обнаруживалось различий в функционировании, различия между группами по индексу IBI-BD также отсутствовали.

Авторы исследования считают, что клиническая значимость валидированного индекса IBI-BD заключается в предоставлении врачам дополнительной методики оценки состояния пациентов и классификации его тяжести даже при формальном соблюдении критериев ремиссии. Поскольку шкалы HDRS и YMRS уже включены в рекомендуемые для оценки пациентов с БАР в клинической практике, дополнительное применение простых в использовании методов (WHOQOL, PSP), по мнению исследователей, не приведет к значимому повышению нагрузки на врача. Внедрение индекса IBI-BD в клиническую практику позволит оправдать дополнительные вмешательства с точки зрения личного бремени болезни пациента и позволит сделать вмешательства более персонализированными в условиях отсутствия алгоритмов лечения резидуальных аффективных симптомов в период ремиссии БАР.

Использование индекса IBI не ограничивается оценкой ББ и уже апробировано для оценки эффективности терапии [53] и прогнозирования рецидива большого депрессивного расстройства [54]. Дальнейшая работа исследователей после адаптации и валидации индекса для пациентов с БАР видится в расширении возможностей научного и практического использования индекса, включая внедрение методов его расчета в рутинную клиническую практику. Практическое применение настоящего исследования заключается в использовании индекса IBI-BD в клинической практике для объективной оценки функционального статуса пациентов с БАР в ремиссии.

Обобщаемость

Результаты исследования могут быть применимы к сопоставимым пациентам с БАР по следующим причинам. Во-первых, для оценки резидуальных симптомов, качества жизни и социального функционирования использовались валидированные инструменты. Во-вторых, авторы предложили простое линейное уравнение, связывающее индекс бремени болезни с его компонентами, чтобы его можно было использовать при наличии соответствующих инструментов. В-третьих, описана методика расчета индекса IBI-BD, что позволяет независимо получить сопоставимый индекс с другим набором инструментов. Несмотря на различия между шкалами и опросниками, они измеряют один и тот же латентный конструкт (разный для каждого метода), поэтому значимых различий между основными компонентами в случае альтернативного расчета индекса IBI быть не должно. В-четвертых, в исследовании не создавались искусственные условия — в нем участвовали пациенты обоих полов разного возраста и с различным анамнезом заболеваний. Таким образом, выборка представляла собой поперечный срез реальных пациентов, с которыми может столкнуться любой врач или исследователь.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Насколько известно авторам, это первое исследование, в котором представлен и валидирован комбинированный расчет индекса индивидуального бремени болезни при БАР в ремиссии. Авторы статистическими методами продемонстрировали успешное одобрение и валидацию ранее рассчитанного индекса IBI при большом депрессивном расстройстве у пациентов с БАР в ремиссии. Предлагаемый индекс оценивает как тяжесть симптомов, так и функционирование и качество жизни пациентов с БАР, в результате чего получается единая взвешенная комбинированная оценка, которая адекватно отражает ББ. Исследование показало, что резидуальные аффективные симптомы по-разному влияют на функционирование пациентов с БАР в ремиссии, что отражает необходимость своевременной оценки и таргетной терапии этих симптомов у таких пациентов. Установлено, что социальное функционирование и качество жизни снижаются при наличии резидуальных симптомов депрессии, тогда как резидуальные симптомы гипомании имеют противоположный эффект. Полученные результаты помогают объективно оценить функциональное состояние пациентов с БАР в ремиссии с использованием статистической модели.

Вклад авторов: Егор Чумаков, Юлия Ашенбреннер — концептуализация идеи, разработка методологии, сбор данных, обсуждение результатов и оформление выводов, обзор публикаций по теме статьи, анализ полученных данных, написание рукописи; Антон Гвоздецкий — концептуализация идеи, разработка методологии, применение статистических методов для анализа данных исследования, обзор публикаций по теме статьи, написание рукописи; Олег Лиманкин — руководство проектом, обсуждение результатов и оформление выводов, написание рукописи; Наталия Петрова — концептуализация идеи, руководство проектом, написание рукописи. Все авторы внесли значимый вклад в исследование и подготовку статьи, прочитали и утвердили окончательный вариант рукописи перед публикацией.

Финансирование: Исследование проведено без спонсорской поддержки.

Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Об авторах

Егор Максимович Чумаков

Санкт-Петербургский государственный университет; Санкт-Петербургское государственное бюджетное учреждение здравоохранения «Психиатрическая больница № 1 им. П.П. Кащенко»

Автор, ответственный за переписку.
Email: e.chumakov@spbu.ru
ORCID iD: 0000-0002-0429-8460
SPIN-код: 2877-2154

к.м.н., доцент кафедры психиатрии и наркологии

Россия, Санкт-Петербург; Санкт-Петербург

Юлия Владимировна Ашенбреннер

Санкт-Петербургский государственный университет; Санкт-Петербургское государственное бюджетное учреждение здравоохранения «Психиатрическая больница № 1 им. П.П. Кащенко»

Email: e.chumakov@spbu.ru
ORCID iD: 0000-0003-0032-1704
SPIN-код: 1092-0688

психиатр

Россия, Санкт-Петербург; Санкт-Петербург

Антон Николаевич Гвоздецкий

ФГБОУ ВО «Северо-Западный государственный медицинский университет имени И.И. Мечникова» Минздрава России

Email: e.chumakov@spbu.ru
ORCID iD: 0000-0001-8045-1220
SPIN-код: 4430-6841

к.м.н., ассистент кафедры психиатрии и наркологии

Россия, Санкт-Петербург

Олег Васильевич Лиманкин

Санкт-Петербургское государственное бюджетное учреждение здравоохранения «Психиатрическая больница № 1 им. П.П. Кащенко»; ФГБОУ ВО «Северо-Западный государственный медицинский университет имени И.И. Мечникова» Минздрава России; ФГБУ «Федеральный научно-образовательный центр медико-социальной экспертизы и реабилитации им. Г.А. Альбрехта» Минтруда России

Email: e.chumakov@spbu.ru
ORCID iD: 0000-0001-6318-7536
SPIN-код: 5228-1344

д.м.н.; профессор; профессор

Россия, Санкт-Петербург; Санкт-Петербург; Санкт-Петербург

Наталия Николаевна Петрова

Санкт-Петербургский государственный университет

Email: e.chumakov@spbu.ru
ORCID iD: 0000-0003-4096-6208
SPIN-код: 3341-2372

д.м.н., профессор, зав. кафедрой психиатрии и наркологии

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

Дополнительные файлы