Никитина Валентина Борисовна – доктор медицинских наук; заведующий лабораторией клинической психонейроиммунологии и нейробиологии
634014; г. Томск; ул. Алеутская;
Valentina B. Nikitina – Dr. Sc. (Med.); Head of the Laboratory of clinical psychoneuroimmunology and neurobiology
Aleutskaya Str.; 4; Tomsk 634014
Белокрылова Маргарита Федоровна – доктор медицинских наук; ведущий научный сотрудник отделения пограничных состояний НИИ психического здоровья Томского национального исследовательского медицинского центра Российской академии наук; профессор кафедры психиатрии; наркологии и психотерапии; ФГБОУ ВО «Сибирский государственный медицинский университет» Минздрава России
634014; г. Томск; ул. Алеутская; 4,
634050; г. Томск; Московский тракт; 2
Margarita F. Belokrylova – Dr. Sc. (Med.); Leading research officer of Borderline States Department; Mental Health Research Institute; Tomsk National Research Medical Center; Russian Academy of Sciences; professor of the Department of psychiatry; narcology and psychotherapy of the Siberian State Medical University
Aleutskaya Str.; 4; Tomsk 634014,
Moskovsky Trakt; 2; Tomsk 634050
Рудницкий Владислав Александрович – доктор медицинских наук; ведущий научный сотрудник отделения пограничных состояний НИИ психического здоровья Томского национального исследовательского медицинского центра Российской академии наук; профессор кафедры фундаментальной психологии и поведенческой медицины ФГБОУ ВО «Сибирский государственный медицинский университет» Минздрава России
634014; г. Томск; ул. Алеутская; 4,
634050; г. Томск; Московский тракт; 2
Vladislav A. Rudnitsky – Dr. Sc. (Med.); Leading research officer of Borderline States Department; Mental Health Research Institute; Tomsk National Research Medical Center; Russian Academy of Sciences; professor of the Department of fundamental psychology and behavioral medicine of the Siberian State Medical University
Aleutskaya Str.; 4; Tomsk 634014,
Moskovsky Trakt; 2; Tomsk 634050
Лобачева Ольга Анатольевна – доктор медицинских наук; ведущий научный сотрудник лаборатории клинической психонейроиммунологии и нейробиологии
634014; г. Томск; ул. Алеутская;
Olga A. Lobacheva – Dr. Sc. (Med.); Leading research officer at the Laboratory of clinical psychoneuroimmunology and neurobiology
Aleutskaya Str.; 4; Tomsk 634014
Перчаткина Ольга Эрнстовна – кандидат медицинских наук; заведующий отделом координации научных исследований
634014; г. Томск; ул. Алеутская;
Olga E. Perchatkina – Cand. Sc. (Med.); Head of the Research Coordination Department
Aleutskaya Str.; 4; Tomsk 634014
Ветлугина Тамара Парфеновна – доктор биологических наук; профессор; главный научный сотрудник лаборатории клинической психонейроиммунологии и нейробиологии; руководитель отдела биологической психиатрии и наркологии
634014; г. Томск; ул. Алеутская;
Tamara P. Vetlugina – Dr. Sc. (Biol.); Professor; Chief research officer at the Laboratory of clinical psychoneuroimmunology and neurobiology; Head of the Departmen of biological psychiatry and narcology
Aleutskaya Str.; 4; Tomsk 634014
Бохан Николай Александрович – доктор медицинских наук; профессор; заслуженный деятель науки РФ; академик РАН; руководитель отделения аддиктивных состояний; директор НИИ психического здоровья Томского национального исследовательского медицинского центра Российской академии наук; заведующий кафедрой психиатрии; наркологии и психотерапии ФГБОУ ВО «Сибирский государственный медицинский университет» Минздрава России
634014; г. Томск; ул. Алеутская; 4,
634050; г. Томск; Московский тракт; 2
Niolay A. Bokhan – Dr. Sc. (Med.); Professor; member of the RAS; Honored Scientist of the Russian Federation; Head of Addictive States Department; director of Mental Health Research Institute; Tomsk National Research Medical Center; Russian Academy of Sciences; Head of the Department of Psychiatry; Narcology and Psychotherapy of the Siberian State Medical University
Aleutskaya Str.; 4; Tomsk 634014,
Moskovsky Trakt; 2; Tomsk 634050
Обоснование. Расстройства адаптации в случае неблагоприятной динамики событий и/или несвоевременного лечения могут перейти в более тяжелые состояния с усилением клинических проявлений. Реакция на стресс становится продолжительной и выходит за рамки адаптационного расстройства; приводя к формированию устойчивых психопатологических нарушений с преобладанием вегетативных симптомов. Смешанная тревожная и депрессивная реакция; обусловленная расстройством адаптации; может трансформироваться в клинически оформленное смешанное тревожное и депрессивное расстройство.
Цель исследования. Построение математической модели прогнозирования риска формирования смешанного тревожного и депрессивного расстройства у женщин со смешанной тревожной и депрессивной реакцией; обусловленной расстройством адаптации; с использованием гормональных показателей.
Материалы и методы. Обследовано две группы женщин: 1 группа (n = 53) с диагнозом «Расстройство адаптации: смешанная тревожная и депрессивная реакция» (F43.22); 2 группа (n = 48) – «Смешанное тревожное и депрессивное расстройство» (F41.2). Уровень тревожности определяли по Шкале личностной и реактивной тревожности Спилбергера-Ханина; уровни тревоги и депрессии оценивались с помощью Госпитальной шкалы тревоги и депрессии (HADS). Рассчитывали индекс массы тела (ИМТ). Лабораторное исследование включало определение гормональных показателей методом ИФА. Все данные статистически обработаны.
Результаты. Разработана модель прогнозирования риска формирования смешанного тревожного и депрессивного расстройства у женщин со смешанной тревожной и депрессивной реакцией; обусловленной расстройством адаптации. В модель вошли уровень кортизола; пролактина; значение ИМТ. Вычисляли критериальную переменную; при ее значении ≥ 1;5 – прогнозируется риск формирования смешанного тревожного и депрессивного расстройства; а при значении < 1;5 – благоприятное течение расстройства адаптации. Чувствительность модели – 83;0 %; специфичность – 81;3 %.
Заключение. Предложена математическая модель; которая обеспечивает возможность раннего распознавания состояний с высоким риском развития смешанного тревожного и депрессивного расстройства. Это позволит своевременно применить профилактические и терапевтические мероприятия; направленные на повышение стрессоустойчивости и восстановление нормальной нейроэндокринной регуляции.
Background. In case of unfavorable dynamics of events and/or untimely treatment; adjustment disorders may develop into more severe conditions with aggravated clinical manifestations. The reaction to stress becomes prolonged and goes beyond the adjustment disorders; leading to the formation of stable psychopathological disorders with a predominance of vegetative symptoms. A mixed anxiety and depressive reaction due to adjustment disorders may transform into a clinically formalized mixed anxiety and depressive disorder.
The aim. Construction of a mathematical model for predicting the risk of developing the mixed anxiety and depressive disorder in women with mixed anxiety and depressive reaction due to adjustment disorders; using hormonal parameters.
Materials and methods. Two groups of women were examined: group 1 (n = 53) with the diagnosis of “Adjustment disorders: mixed anxiety and depressive reaction” (F43.22); group 2 (n = 48) – “Mixed anxiety and depressive disorder” (F41.2). The level of anxiety was determined using the Spielberger – Khanin Personality and Reactive Anxiety subscale. Anxiety and depression levels were assessed using the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS). The body mass index (BMI) was calculated. The laboratory study included the determination of hormonal parameters using the ELISA method. All data were processed statistically.
Results. A model for predicting the risk of developing mixed anxiety and depressive disorder in women with mixed anxiety and depressive reaction due to adjustment disorder had been developed. The model included the level of cortisol; prolactin; and BMI. The criterion variable was calculated; and if its value was ≥ 1.5; the risk of developing mixed anxiety and depressive disorder was predicted; and if the value was < 1.5; a favorable course of adjustment disorder was predicted with 83.0 % sensitivity – 81.3 % specificity.
Conclusion. We propose a mathematical model that provides the possibility of early recognition of conditions with a high risk of developing mixed anxiety and depressive disorder. This will allow timely carrying out the preventive and therapeutic activities aimed at increasing the stress resistance and restoring the normal neuroendocrine regulation.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.