Введение. Распространенность личностных расстройств в популяции находится в пределах 10-12% [1-4]. В настоящее время диагноз личностных расстройств является субъективным и зависит от используемых классификаций (Международная классификация болезней 10-го пересмотра/International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems 10th Revision (МКБ-10/ICD-10), Diagnostic and Statistical Manual of mental disorders (DSM-IV-TR) и др.), выбора метода диагностики (клиническое интервьюирование, различные тесты) [1]. Необходимость поиска метода объективизации диагностики личностных расстройств определяется широкой распространённостью данной патологии и сложными социальными последствиями некорректного диагноза [3]. Одним из широко распространённых тестов, применяемых в диагностике личностных расстройств являются различные варианты Minnesota Multiphasic Personality Inventory (MMPI), в том числе стандартизованный метод исследования личности (СМИЛ) [5].
Методика СМИЛ является одной из наиболее эффективных и значимых, так как позволяет получить многосторонний портрет человека, включающий богатый спектр таких структурных компонентов личности как мотивационная направленность, самооценка, стиль межличностного поведения, полоролевой статус, черты характера, тип реагирования на стресс, фон настроения, степень адаптированности индивида и возможный тип дезадаптации и др. При этом преимуществом данной методики является наличие в её структуре оценочных шкал, позволяющих определить не только надежность результатов, но и установку испытуемого на саму процедуру обследования. Это дает возможность интерпретации полученных данных через призму выявленных с помощью оценочных шкал тенденций к преувеличению имеющихся проблем или к их сглаживанию [5].
В ряде исследований показана связь между клиническими данными и данными различных методов математической обработки электроэнцефалограммы (ЭЭГ) [6], однако, имеющиеся в доступной литературе результаты поиска корреляций между данными ЭЭГ и баллами MMPI/СМИЛ противоречивы или имеют недостаточную достоверность по ряду шкал MMPI/СМИЛ, не учитывались изменения распределения корреляций при проведении ряда функциональных проб [7-13]. Кросскорреляционный анализ ЭЭГ даёт новые возможности исследования процессов 2 точек мозга - позволяет количественно оценить степень сходства процессов или их связи, выявить общие компоненты и их соотношение, а также временные отношения разных ритмов [14]. В данном исследовании представлены корреляции между ЭЭГ-параметрами, полученными методом автокорреляционного (АК) и кросскорреляционного (КК) анализа ЭЭГ и показателями СМИЛ.
Цель исследования: установить возможные соотношения личностных (СМИЛ) и электроэнцефалографических (автокорреляционный и кросскорреляционный анализ) параметров у пациентов с диагностированным расстройством личности.
Материалы и методы. Группа обследования (n=30) – мужчины в возрасте от 17 до 28 (17 лет - 2 пациента, 18 лет - 25; 23 года - 1, 26 лет - 1; 28 лет - 1) пациенты ГБУЗ «Пермская краевая клиническая психиатрическая больница» с установленным диагнозом расстройство личности (табл. 1).
Таблица 1. Распределение пациентов по нозологии
Критерии исключения: лица с тяжёлыми соматическими и неврологическими заболеваниями, перенесшие черепно-мозговую травму (доказанные случаи), злоупотребляющие психоактивными веществами, имеющие выраженный когнитивный дефицит, наличие эпилептиформных изменений ЭЭГ или несоответствие биоэлектрической активности головного мозга возрасту [15], очаговые изменений по данным нейровизуализации (компьютерная томография (КТ) / магнитно-резонансная томография (МРТ), проводились по показаниям).
Всем лицам проводились клинико-анамнестическое, неврологическое (клинический осмотр), клинико-психопатологическое и электроэнцефалографическое исследование, эхоэнцефалоскопия.
ЭЭГ и СМИЛ проводились до начала фармакотерапии. Методом ЭЭГ-анализа в настоящей работе являлся кросскорреляционный и автокорреляционный анализ с последующим статистическим анализом полученных первичных ЭЭГ-данных. ЭЭГ регистрировали в состоянии бодрствования с помощью электроэнцефалографа фирмы «Нейрософт» (Россия) - Нейрон-Спектр 4 с полосой пропускания до 35 Гц и постоянной времени 0,32 сек. Запись проводились от 19 электродов по международной системе «10-20», в монополярном режиме с ипсилатеральными референтными ушными электродами, регистрация и обработка данных проводились с использованием программы «Нейрон-Спектр». Исключение артефактов осуществлялось визуально в режиме ручного редактирования ЭЭГ-файла. Параметры вычислялись методом быстрого Фурье-преобразования (жёсткий фильтр) для эпох длительностью 2,56 сек (512 тактов), амплитуда вычислялась способом «пик-пик».
Были установлены следующие частотные и амплитудные границы ритмов: 1) дельта: 0,5 - 3,9 Гц, минимальная амплитуда (Amin) 20 мкВ; 2) тета: 4 - 7,9 Гц, Amin 20 мкВ; 3) альфа: 8 - 13 Гц, Amin 15 мкВ; 5) низкочастотный бета: 13 - 19,9 Гц, Amin 5 мкВ; 6) высокочастотный бета 20 - 35 Гц, Amin 5 мкВ. В последующем проводилось усреднение результатов по всем подобным эпохам индивидуально для каждой функциональной пробы. Оценивалась фоновая запись (ФЗ) ЭЭГ, проба с 3 минутной гипервентиляцией (ГВ), запись после гипервентиляции (1-ой и 2-ой минуты), 1-ой минуты после фотостимуляции (ФС) (1-25Гц, 30 Гц по 7 секунд на каждой частоте с шагом 1 Гц); фотостимуляция проводилась после гипервентиляции.
Все участники группы за день до, после или в день регистрации ЭЭГ проходили экспериментально-психологическое обследование с использованием СМИЛ [5]. Лица с превышением значений по оценочным шкалам (шкалы “лжи” (L), “достоверности” (F), “коррекции” (K)) исключались. Между каждым параметром анализа и баллами по отдельными шкалами СМИЛ (раздельно с учётом и без учёта коэффициента коррекции) вычислялся коэффициент линейной корреляции Пирсона (r). Для статистической обработки использовалась оригинальная программа, написанная на языке Visual Basic for Applications для MS Excel (MS Office 2013), статистический пакет STATISTICA 10 [7].
Результаты
1. Кросскорреляционный анализ ЭЭГ и СМИЛ
Были выявлены следующие паттерны распределения корреляций (обобщённый статистический материал по обнаруженным корреляционным связям представлен в табл. 2 и 3) не повторяющиеся при анализе корреляций ЭЭГ-параметров с баллами по другим шкалам СМИЛ:
1) Обратные корреляции средней силы между задержкой кросскорреляции (ЗадержкаКК) в центральных С3С4 (r=-0,643; p=0,001), затылочных O1O2 (r=-0,427, p=0,02), височных отведениях T5T6 (r=-0,534, p=0,01) после фотостимуляции и баллами по шкале «паранойи» (6, Pa).
2) Обратная корреляция средней силы между средней частотой кросскорреляции (Fср.КК) в теменных отведениях P3P4 (r=-0,432, p=0,02) после гипервентиляции и баллами по шкале «психопатии» (Pd+0,4k).
3) Прямые корреляции средней силы между средней частотой кросскорреляции в ФЗ в лобных F7F8 (r=+0,413, p=0,02), теменных P3P4 (r=+0,496, p=0,01) после фотостимуляции, задержкой кросскорреляции в лобных отведениях Fp1Fp2 (r=+0,413, p=0,02) в ФЗ и баллами по шкале «психастении»; обратные корреляции средней силы между задержкой кросскорреляции в височных отведениях T5T6 (r=-0,412, p=0,02) после фотостимуляции и баллами по шкале «психастении» (7, Pt+1k).
4) Обратная корреляционная связь средней силы между коэффициентом кросскорреляции (ККК) в затылочных отведениях O1O2 (r=-0,406, p=0,05) в фоновой записи, задержкой кросскорреляции в теменных отведениях P3P4 (r=-0,428, p=0,02) после гипервентиляции и баллами по шкале «шизофрении» (8, Sc+1k).
5) Прямая корреляционная связь средней силы между коэффициентом кросскорреляции в лобных отведениях Fp1Fp2 (r=+0,455, p=0,02) в ФЗ и баллами по шкале «гипомании» (9, Ma+0,2k), обратная корреляционная связь между задержкой кросскорреляции в лобных отведениях F7F8 (r=-0,461, p=0,02) при ФЗ и задержкой кросскорреляции в теменных отведениях P3P4 (r=-0,405, p=0,05) при гипервентиляции и баллами по шкале «гипомании». Обращают внимание противоположные по направлению показатели корреляционной связи между задержкой кросскорреляции в лобных отведениях F7F8 (таблица 2) при фоновой записи по шкалам «ипохондрии» (1, Hs+0,5k), «депрессии» (2, D) и «социальной интроверсии» (0, 10, Si) (положительная связь) и шкале «гипомании» (отрицательная связь).
6) Прямая корреляционная связь между задержкой кросскорреляции в лобных отведениях F3F4 (r=+0,439, p=0,02) при фоновой записи, средней частотой кросскорреляции в затылочных отведениях O1O2 (r=+0,403, p=0,05), задержкой кросскорреляции в лобных отведениях Fp1Fp2 (r=+0,467, p=0,02) после фотостимуляции и баллами по шкале «социальной интроверсии».
Таблица 2. Корреляции между данными кросскорреляционного анализа ЭЭГ и СМИЛ
Примечание: здесь и далее двусторонний (two-tailed) критерий вероятности ошибки [16]: #p=0,05; ##p=0,02; *p=0,01; **p=0,001.
2. Автокорреляционный анализ ЭЭГ и СМИЛ
Были выявлены следующие корреляционные связи с двусторонним критерием вероятности ошибки p=0,01; p=0,001:
1) Положительная корреляционная связь средней силы между интервалом автокорреляции (ИнтервалАК) в отведении F3A1 после гипервентиляции и баллами по шкале «ипохондрии»; отрицательная корреляционная связь средней силы между средней частотой автокорреляции (FсрАК) в отведении F7A1 после фотостимуляции и баллами по шкале «ипохондрии».
2) Прямая корреляционная связь между интервалом автокорреляции в отведениях Fp2A2 при фоновой записи, F3A1, F7A1 после гипервентиляции, обратная корреляционная связь средней силы между средней частотой автокорреляции F7A1 после гипервентиляции и баллами по шкале «истерии» (3, Hy).
3) Прямая корреляционная связь средней силы между коэффициентом автокорреляции (КАК) в отведениях F3A1, F4A2, CzA2, F8A2 при фоновой записи; Fp1A1 после гипервентиляции и баллами по шкале «психопатии».
4) Обратная корреляционная связь средней силы между интервалом автокорреляции в отведениях F3A1, FzA1, C3A1, C4A2, T3A1 при гипервентиляции, прямая корреляционная связь средней силы с коэффициентом автокорреляции в отведениях C3A1; T3A1 после гипервентиляции; коэффициентом автокорреляции в левом височном отведении T3A1 после фотостимуляции и баллами по шкале «маскулинности-фемининности».
5) Прямая корреляционная связь между коэффициентом автокорреляции в отведении FzA1 при гипервентиляции, коэффициентом автокорреляции в отведениях Fp1A1; FzA1; F7A1; F8A2 после гипервентиляции, интервалом автокорреляции в правом височном отведении T4A2 после фотостимуляции и баллами по шкале «паранойи»; обратная корреляционная связь между средней частотой автокорреляции в центральном отведении CzA2 после гипервентиляции и баллами по шкале «паранойи».
6) Шкала «психастении»: прямые положительные корреляции средней силы со средней частотой автокорреляции в левом височном отведении T3A1 при фоновой записи, интервалом автокорреляции в отведениях FzA1, P4A2 после фотостимуляции; обратная корреляционная связь средней силы с интервалом автокорреляции в отведении T6A2 при фоновой записи.
7) Шкала «шизофрении»: прямые корреляции средней силы с интервалом автокорреляции в левом теменном отведении P3A1 после фотостимуляции
8) Шкала «социальной интроверсии»: прямые корреляции средней силы с интервалом автокорреляции в левых теменных и височных отведениях P3A1, T5A1 после фотостимуляции.
Таблица 3. Корреляции между данными автокорреляционного анализа ЭЭГ и СМИЛ
Выводы
1. В исследовании выявлено наличие достоверных (двусторонний (two-tailed) критерий вероятности ошибки: p=0,05; p=0,02; p=0,01; p=0,001) прямых и обратных корреляционных связей средней силы (коэффициент Пирсона [0,403] - [0,643]) между баллами по всем основным клиническим шкалам СМИЛ и данными кросскорреляционного и/или автокорреляционнного анализа ЭЭГ.
2. Между баллами по ряду клинических шкал СМИЛ и параметрами ЭЭГ выявлены индивидуальные для каждой шкалы паттерны распределения корреляций по направлению в зависимости от выбранного параметра анализа ЭЭГ, локализации электрода и функциональной пробы.