Розанов Иван Андреевич, Кандидат медицинских наук, старший научный сотрудник Отдела психопрофилактики
г.Москва
Candidate of Science (Medicine), Senior Science Researcher of the Department of Psychoprophylaxis
Moscow
Цель исследования: разработать структурно-динамическую модель ценностно-смысловой регуляции деятельности на основе уравнения К. Левина для описания механизмов адаптации в условиях повышенной стрессогенности. Материалы и методы: проведена теоретико-математическая реконструкция уравнения поведения. Эмпирическая валидация выполнена на выборке 1 398 респондентов условной нормы и 120 пациентов с непсихотическими психическими расстройствами. Использованы трехуровневая оценка ценностно-смысловой сферы (сознательный, предсознательный и бессознательный уровень), шкала социальной фрустрации, множитель тяжести состояния (λ), индексы деформации ценностно-смысловой сферы (DVm). Применены регрессионный и ROC-анализ. Результаты: Регрессионный анализ показал, что коэффициент детерминации (R²) для обобщённой модели составил 0,779. Это свидетельствует о том, что до 77,9% вариативности показателей поведенческого риска в клинической выборке и в группе условной нормы ассоциировано с предикторами, включёнными в модель. Подтверждён статистически значимый модерационный эффект взаимодействия DVm и λ. Прогностическая точность классификации риска развития психической дезадаптации высокая (AUC=0,902). Выявлены пороговые значения перехода к нестабильной адаптации. Выводы: Дезинтеграция ценностно-смысловой сферы выступает одним из ключевых механизмов, обуславливающих риск развития психической дезадаптации. Модель обладает достаточно высокой прогностической ценностью и перспективна для применения в системах поддержки принятия решений как в клинической практике (индивидуальный подбор терапевтических стратегий, планирование реабилитации, мониторинг динамики состояния), так и в управлении ресурсами системы охраны психического здоровья: кадровыми (оптимизация нагрузки специалистов, распределение клинических случаев по уровню сложности), финансовыми (приоритезация финансирования профилактических программ для групп риска), организационными (планирование коечного фонда, маршрутизация пациентов) и временными ресурсами (раннее выявление продромальных состояний для своевременного вмешательства).
The purpose of the study: to develop a structural and dynamic model of value-semantic regulation of activity based on the K. Levin equation to describe the mechanisms of adaptation in conditions of increased stress. Materials and methods: a theoretical and mathematical reconstruction of the equation of behavior has been carried out. Empirical validation was performed on a sample of 1,398 conditionally normal respondents and 120 patients with non-psychotic mental disorders. The three-level assessment of the value-semantic sphere (conscious, preconscious and unconscious levels), the scale of social frustration, the severity multiplier (λ), the indices of deformation of the value-semantic sphere (DVm) were used. Regression and ROC analysis are applied. Results: Regression analysis showed that the coefficient of determination (R2) for the generalized model was 0.779. This indicates that up to 77.9% of the variability in behavioral risk indicators in the clinical sample and in the conditional norm group is associated with predictors included in the model. A statistically significant moderating effect of the interaction between DVm and λ has been confirmed. The prognostic accuracy of the classification of the risk of mental maladaptation is high (AUC=0.902). The thresholds for the transition to unstable adaptation have been identified. Conclusions: The disintegration of the value-semantic sphere is one of the key mechanisms responsible for the risk of mental maladaptation. The model has a fairly high predictive value and is promising for use in decision support systems both in clinical practice (individual selection of therapeutic strategies, rehabilitation planning, monitoring of condition dynamics) and in the management of mental health system resources: personnel (optimizing the workload of specialists, distributing clinical cases by complexity level), financial (prioritization financing of preventive programs for at-risk groups), organizational (planning of the bed fund, patient routing) and time resources (early detection of prodromal conditions for timely intervention).
The authors declare that there are no conflicts of interest present.