Возможность применения шкалы Горовитца для выявления криминального агрессивного поведения комбатантов

ВОЗМОЖНОСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ ШКАЛЫ ГОРОВИТЦА ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ КРИМИНАЛЬНОГО АГРЕССИВНОГО ПОВЕДЕНИЯ КОМБАТАНТОВ <*>

Г. А. ФАСТОВЦОВ

Фастовцов Григорий Александрович, доктор медицинских наук, руководитель отделения эндогенных психозов Отдела судебно-психиатрических экспертиз в уголовном процессе Государственного научного центра социальной и судебной психиатрии им. В. П. Сербского.

По результатам регрессионного анализа были выявлены наиболее информативные тестовые утверждения шкалы оценки влияния травматического события - пересмотренной, что позволило, в конечном итоге, произвести выбор наиболее значимых симптомов посттравматического стрессового расстройства - предикторов агрессивно-криминального поведения.

Ключевые слова: шкала Горовитца, Шкала оценки влияния травматического события пересмотренная (IES-R), симптомы посттравматического стрессового расстройства (ПТСР), криминальное агрессивное поведение, комбатант.

By results of the regression analysis the most informative test statements of Impact of Event Scale - R, finally to make a choice of the most significant symptoms of post-traumatic stressful frustration - predictor of aggressive and criminal behavior.

Key words: Gorovitts's scale, Impact of Event Scale - R, symptoms of post-traumatic stressful frustration, criminal aggressive behavior, combatant.

Воздействие на человека факторов любой природы, связанных с витальной угрозой (угрозой для жизни), с большой степенью вероятности приводит к развитию психоэмоциональной напряженности, срыву нервно-психической адаптации, возникновению нарушений психической деятельности различной длительности и интенсивности. Экстремальные стрессоры приводят к манифестации посттравматического стрессового расстройства (ПТСР), которое феноменологически проявляется в виде трех констелляций: погружения (интрузии), избегания и гиперактивности <1>. Для выявления особенностей феноменологического оформления ПТСР применяется Шкала оценки влияния травматического события, разработанная Horowitz M. J., Wilner N. et al. в 1979 г. и модифицированная (пересмотренная) Marmar C. R. с соавт. в 1996 г. (Impact of Event Scale-Revised, IES-R) <2>. Данная шкала как инструмент клинического исследования была апробирована в лаборатории психологии посттравматического стресса и психотерапии Института психологии РАН и относится к числу наиболее часто используемых в мировой практике для клинической диагностики посттравматических стрессовых расстройств. С помощью этой шкалы проводилась оценка выраженности симптоматики ПТСР по трем специфическим феноменам, выделенным Horowitz M. J. и Marmar C. R. <3>. -------------------------------- <1> Horowitz M. J., Winer N., Kaltreider N., Alvarez W. Signs and Symptoms of PTSD // Arch. Gen. Psychiat. 1980. N 1. Vol. 37. P. 85 - 92; Mellman T. A., Randolph C. A., Brawman-Mintzer O. et al. Phenomenology and course of psychiatric disorders associated with combat-related posttraumatic stress disorder // Am. J. Psychiatry. 1992. Vol. 149. N 11. P. 1568 - 1574. <2> Тарабрина Н. В. Практикум по психологии посттравматического стресса. СПб.: Питер, 2001. 272 с. <3> Horowitz M. J., Weiss D. S., Marmar Ch. Diagnosis of posttraumatic stress disorder // J. Nerv. Ment. Dis. 1987. N 5. Vol. 175. P. 267 - 268.

К первому из них относятся симптомы погружения - повторяющиеся переживания стрессовой ситуации в форме навязчивых представлений, фантазий, воспоминаний; повторяющиеся переживания стрессовой ситуации в снах, ночных кошмарах; повторяющиеся переживания стрессовой ситуации при воздействии напоминающих обстоятельств о стрессовом опыте. Иногда термин "погружение" (англ. - intrusion) переводится как "навязывание". Ко второму феномену относятся симптомы избегания - попытки смягчения или избегания переживаний, связанных с травматическим событием, снижение реактивности. Симптомы третьего феномена - гипервозбуждения (физиологической возбудимости) - включают раздражительность, конфликтность, напряжение, неустойчивое настроение, трудности с сосредоточением внимания. Вполне очевидно, что наборы симптомов воспроизводят диагностические критерии, используемые в таких ныне действующих классификациях психических расстройств, как ICD-10 и DSM-IV-TR. Результаты применения IES-R рассчитываются соответственно субшкалам: субшкала "погружение" (intrusion subscale, INT) - 8 утверждений, субшкала "избегание" (avoidance subscale, AVD) - 8 утверждений и субшкала "физиологическая возбудимость" (hyperarousal subscale HAR) - 6 утверждений. Оценкой каждой из субшкал является среднеарифметическая величина выбранных респондентом вариантов ответов в баллах (от 0 до 5), а общая оценка по шкале IES-R в целом является суммой оценок каждой из трех шкал. Объектом исследования являлись 478 военнослужащих-мужчин, проходивших ранее службу в районах локальных вооруженных конфликтов с клиническими признаками ПТСР (рубрика F 43.1 по МКБ-10), обследованных непосредственно автором в период с 1993 по 2008 гг. Из них в основную группу ("подэкспертные") вошли 344 чел., страдающих ПТСР и совершивших правонарушения против личности различной тяжести, прошедшие судебно-психиатрическую экспертизу в ГНЦ ССП им. В. П. Сербского (обследование в условиях стационара проводилось в 300 случаях, амбулаторно - 44). В группу сопоставления ("пациенты") были включены 134 человека, проходившие лечение в военных госпиталях по поводу ПТСР. Всего пройти исследование с использованием IES-R выразило согласие 339 чел., из которых к группе "подэкспертных" относилось 233 чел., к группе "пациентов" - 106 чел. Результаты исследования и обсуждение. В таблице 1, где сведены данные дескриптивной статистики и анализ различий полученных результатов с помощью однофакторного дисперсионного анализа (ANOVA), видно, что оценка по всей шкале IES-R по категории "подэкспертных" (9,43) была достоверно (p = 0,000) выше таковой по категории "пациентов" (7,46). Также достоверно большие оценки у "подэкспертных" определялись по субшкалам "погружения" (p = 0,000) и "гипервозбуждения" (p = 0,000). Одновременно необходимо отметить, что не было выявлено различий по субшкале "избегание", и при этом средние оценки в сравниваемых группах были достаточно высоки.

Таблица 1. Описательная статистика и однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA) утверждений шкалы оценки влияния травматического события (Impact of Event Scale-Revised, IES-R)

Субшкалы: mean SD 95% CI F p

LB UB

погружения пациент 2,09 1,23 1,86 2,33 45,04 ,000 (intrusion) экспертный 3,06 1,22 2,90 3,21

избегания пациент 3,32 0,45 3,23 3,41 1,34 ,247 (avoidance) экспертный 3,38 0,49 3,32 3,45

гипервозбудим пациент 2,05 1,08 1,84 2,26 60,74 ,000 ость (hyperarousal) экспертный 3,00 1,01 2,86 3,13

Всего по IES-R пациент 7,46 2,16 7,05 7,88 66,48 ,000

экспертный 9,43 2,02 9,17 9,70

Здесь: mean - средний балл, SD - стандартное отклонение среднего, нижняя (LB) и верхняя (UB) границы 95% доверительного интервала (95% CI).

Показанные результаты, хотя и наглядно, дают возможность утверждать, что общий уровень посттравматического стресса, а также средние оценки феноменов погружения и гипервозбуждения были выше в группе "подэкспертных". Однако в контексте настоящего исследования констатация этих фактов не может являться удовлетворительной по ряду причин. Прежде всего, не ясно насколько данный клинический инструмент позволяет разграничивать комбатантов с признаками ПТСР, склонных и не склонных к проявлениям агрессии. Кроме того, оценки как по каждой из субшкал, так и по шкале в целом позволяют в какой-то мере судить о феноменологическом содержании субъективной оценки травматического стресса, но не дают ответ на то, какие именно его признаки указывают на повышенный относительный риск агрессии. Однако самым существенным моментом для возможности применения IES-R как инструмента определения вероятности формирования криминальной агрессии была необходимость выяснения: в какой степени данная шкала может "правильно" отделить "подэкспертных" от "пациентов", каковы пороговые значения каждой из субшкал и шкалы в целом и какие из утверждений наилучшим образом указывают на высокий или низкий относительный риск агрессивного поведения. Иными словами, рассматриваемый в настоящей работе тест (IES-R) расценивался как модель субъективных переживаний дистресса комбатантов, способных служить предикторами криминальной агрессии. Для решения указанных проблем вначале первичные данные, полученные с помощью IES-R, рассматривались как исходные модели по каждой субшкале в отдельности и по шкале в целом. Проверка способности классифицировать сравниваемые группы проведена с использованием процедуры ROC-анализа с определением оптимальных пороговых значений, "отсекающих" одну группу от другой, а также показателей качества моделей (Sp, Sn, PPV, NPV, AUC) <4>. -------------------------------- <4> Флетчер Р., Флетчер С., Вагнер Э. Клиническая эпидемиология. Основы доказательной медицины. М.: Медиа Сфера, 1998. 352 с.

На рисунке 1 представлена сравнительная диаграмма ROC-кривых, полученных по исходным значениям IES-R в целом и по отдельным субшкалам. Как на самом рисунке, так и по данным сопровождающей его таблицы 2 достаточно хорошо видно, что данный клинический инструмент в исходном варианте как модель субъективного дистресса обладает удовлетворительной способностью (валидностью) выделять комбатантов с ПТСР, склонных к криминальной агрессии. Об этом свидетельствовало значение интегрального показателя качества шкалы (AUC = 0,744) как теста на определение вероятности агрессивного поведения. Примерно такие же показатели были у субшкал погружения (AUC = 0,723) и гипервозбудимости (AUC = 0,734). В то же время показатель качества субшкалы избегания (AUC = 0,537) представлял ее как практически так называемый "бесполезный классификатор", когда относительное число истинно положительных результатов распознавания (чувствительность) возрастает пропорционально росту относительного числа ложно положительных результатов.

Рисунок 1. Сравнительная диаграмма ROC-кривых, полученных по исходным значениям IES-R в целом и по отдельным субшкалам

Так, для суммарного скоринга IES-R пороговое значение, отсекающее класс "экспертных" от класса "пациентов", составило 8,33 балла при чувствительности теста 69,1% (Sn = 0,691) и специфичности 76,4% (Sp = 0,764). Прогностическая ценность "положительного" результата (доля "подэкспертных" от общего числа наблюдений, отнесенных тестом к данной категории) при указанном пороговом значении составила 86,6% (PPV = 0,866). Однако прогностическая ценность отрицательного результата была весьма невелика - 52,9% (NPV = 0,529). Примерно такие же результаты определения валидности распознавания сравниваемых групп демонстрировали две из трех субшкал - "погружения" и "гипервозбудимости". В первом случае, при "сбалансированных" величинах чувствительности (Sn = 0,704) и специфичности (Sp = 0,764) пороговое значение составило 1,82 балла, PPV = 0,866 и NPV = 0,540. Во втором случае (Sn = 0,665; Sp = 0,793) пороговое значение равнялось 2,50 балла, PPV = 0,876 и NPV = 0,519. По субшкале избегания данные о показателях ее предикционной способности выявлять агрессивные тенденции у комбатантов соответствовали интегральному показателю - AUC и были также неудовлетворительны. Так, при "сбалансированных" и весьма низких показателях чувствительности (Sn = 0,524) и специфичности (Sp = 0,613) пороговое значение составляло 3,44, PPV = 0,749 и NPV = 0,369. Исследуя полученные результаты анализа предикционной способности IES-R выявлять потенциальную агрессивность, особое внимание было обращено на пороговые значения, разделяющие "подэкспертных" и "пациентов". В частности, следуя общим принципам моделирования некоего события, следует полагать, что эти значения лежат между средними величинами, рассчитанными для каждой из сравниваемых групп. Однако если сравнить данные таблицы 1 (средние значения) и таблицы 2 (пороговые значения) несложно заметить, что упомянутый принцип выполняется лишь для балльной оценки по шкале в целом и для субшкалы "гипервозбудимость". В то же время пороговое значение по субшкале "погружение" было ниже, чем средний балл в группе "пациентов", а по субшкале "избегание" больше, чем средний балл в группе "пациентов".

Таблица 2. Показатели качества моделей субъективного дистресса, полученные по исходным значениям IES-R в целом и по отдельным субшкалам

Тестовые Пороговое Показатели качества переменные значение AUC Sn Sp PPV NPV

Погружение (INT) 1,82 ,723 0,704 0,764 0,868 0,540

Избегание (AVD) 3,44 ,537 0,524 0,613 0,749 0,369

Гипервозбудимость 2,50 ,734 0,665 0,793 0,876 0,519 (HAR)

Всего по IES-R 8,33 ,744 0,691 0,764 0,866 0,529

Кроме того, настоящее исследование в основном было сфокусировано не столько на обобщенной оценке субъективного дистресса, сколько на роли отдельных утверждений как конструктах в модели, при помощи которых можно было бы определять вероятность формирования криминальной агрессии. В таблице 3 можно видеть, что по некоторым из утверждений субшкалы "избегания" (5 и 6) IES-R средний балл в группе "пациентов" был достоверно больше, чем в группе "подэкспертных". Тем не менее, как было показано выше, общая оценка по субшкале "избегания" вообще не предоставляла возможности дифференцировать "экспертных" и "пациентов". Безусловно, поскольку все вошедшие в исследование комбатанты имели в той или иной степени признаки ПТСР, усредненные оценки или их обобщенная величина могли показывать лишь ориентировочные уровни субъективного дистресса, искажая при этом его содержательную часть. Учитывая данное обстоятельство, было сделано предположение, что указывать на большую или меньшую вероятность формирования криминальной агрессии, то есть выступать в роли предикторов, могут только некоторые из клинических признаков, которые входят в состав IES-R в качестве утверждений.

Таблица 3. Описательные статистики и однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA) утверждений шкалы оценки влияния травматического события (Impact of Event Scale-Revised, IES-R)

mean SD 95% CI F p

LB UB

V01int пациент 2,10 1,58 1,80 2,41 51,27 ,000 экспертный 3,31 1,37 3,13 3,49

V02int пациент 2,49 1,46 2,21 2,77 24,49 ,000 экспертный 3,33 1,45 3,15 3,52

V03int пациент 2,66 1,47 2,38 2,94 11,37 ,001 экспертный 3,24 1,47 3,05 3,43

V04har пациент 2,38 1,36 2,11 2,64 37,30 ,000 экспертный 3,28 1,22 3,13 3,44

V05avd пациент 3,58 1,38 3,32 3,85 34,96 ,000 экспертный 2,67 1,29 2,51 2,84

V06int пациент 3,15 1,19 2,92 3,38 0,02 ,893 экспертный 3,13 1,49 2,94 3,32

V07avd пациент 4,53 0,85 4,36 4,69 5,94 ,015 экспертный 4,26 0,97 4,14 4,39

V08avd пациент 4,58 0,82 4,43 4,74 8,94 ,003 экспертный 4,26 0,97 4,14 4,39

V09int пациент 1,70 1,62 1,39 2,01 39,28 ,000 экспертный 2,88 1,60 2,67 3,09

V10har пациент 1,91 1,73 1,57 2,24 46,31 ,000 экспертный 3,13 1,44 2,94 3,31

V11avd пациент 2,64 1,07 2,44 2,85 19,60 ,000 экспертный 3,31 1,37 3,13 3,49

V12avd пациент 2,41 1,27 2,16 2,65 24,12 ,000 экспертный 3,10 1,19 2,95 3,26

V13avd пациент 2,36 1,20 2,13 2,59 0,40 ,529 экспертный 2,45 1,36 2,28 2,63

V14int пациент 1,39 1,45 1,11 1,67 37,62 ,000 экспертный 2,49 1,57 2,29 2,69

V15har пациент 2,41 1,48 2,12 2,69 4,58 ,033 экспертный 2,76 1,41 2,58 2,95

V16int пациент 1,67 1,61 1,36 1,98 22,96 ,000 экспертный 2,54 1,53 2,34 2,74

V17avd пациент 3,13 1,91 2,76 3,50 0,89 ,346 экспертный 2,97 1,22 2,81 3,13

V18har пациент 1,32 1,31 1,07 1,57 48,61 ,000 экспертный 2,41 1,35 2,24 2,59

V19har пациент 1,40 1,55 1,10 1,70 33,16 ,000 экспертный 2,53 1,74 2,31 2,76

V20int пациент 1,59 1,66 1,28 1,91 114,85 ,000 экспертный 3,52 1,48 3,33 3,71

V21har пациент 2,89 1,20 2,66 3,12 48,00 ,000 экспертный 3,85 1,18 3,70 4,00

V22avd пациент 3,32 0,96 3,14 3,51 26,71 ,000 экспертный 4,04 1,27 3,87 4,20

Для определения этих признаков каждая из субшкал IES-R была исследована с использованием процедуры пошаговой бинарной логистической регрессии, где в качестве зависимой бинарной переменной использовалась принадлежность к сравниваемым группам ("подэкспертный" - "пациент"). Принцип интерпретации полученных результатов был аналогичен описанному в предыдущих разделах. Единственное отличие состояло в том, что полученные параметры независимых переменных умножались на балл (от 0 до 5), которым оценивал утверждение респондент. В модель, которая была рассчитана на основе утверждений, составлявших субшкалу "погружение", было отобрано три утверждения, в том числе: 1) V01int (буквенно-цифровой код утверждения IES-R, обозначающий номер утверждения в оригинале и сокращенное название субшкалы, к которому оно относится): Любое напоминание об этом событии (ситуации) заставляло меня заново переживать все случившееся; 2) V06int: Я думал о случившемся против своей воли; 3) V20int: Мне снились тяжелые сны о том, что со мной случилось. На основании суммарных баллов, рассчитанных для каждого наблюдения, были рассчитаны показатели качества исходной регрессионной модели. В частности, чувствительность модели составила 93,1% (Sn = 0,931), специфичность - 71,7% (Sn = 0,717). Положительная и отрицательная прогностическая ценность модели были близки по значению и составили соответственно PPV = 0,879 и NPV = 0,826.

В таблицу 4 сведены параметры уравнения регрессии и проверка их достоверности, полученные по результатам селекции переменных, которые позволяют с достаточной точностью (см. показатели качества модели) относить наблюдение к одной из сравниваемых категорий обследованных комбатантов. Прежде всего обратим внимание на то, что величина константы в модели имеет отрицательное значение, но невелика и недостоверна (- 0,253; p = 0,497). Из этого следует, что если каждое из утверждений субшкалы избегания имело значение "0", то наличие или отсутствие относительного риска криминальной агрессии было затруднительно: ОШ = 0,78 или P = 43,7%. Тем не менее, в event этом случае согласно правилам классификации с использованием бинарной логистической регрессии данный случай должен классифицироваться как "пациент".

Таблица 4. Параметры уравнения регрессии и проверка их достоверности по утверждениям субшкалы "погружение" IES-R

B SE Wald df p Exp(B)

Шаг 3 V01int 0,434 0,122 12,580 1 0,000 1,544

V06int - 0,769 0,137 31,651 1 0,000 0,463

V20int 0,866 0,116 56,030 1 0,000 2,377

Константа - 0,253 0,372 0,461 1 0,497 0,777

Примечание. Переменная, включенная в модель на шаге: 1. V20int. Мне снились тяжелые сны о том, что со мной случилось; 2. V06int. Я думал о случившемся против своей воли; 3. V01int. Любое напоминание об этом событии (ситуации) заставляло меня заново переживать все случившееся.

Также следует отметить, что два из выбранных утверждений имели положительное значение (V01int и V20int), то есть при оценке утверждения больше "0" наличие каждого из них пропорционально увеличивало вероятность агрессивного поведения. В частности, присутствие признака, описанного утверждением V01int (0,434; p = 0,000), увеличивало относительный риск в полтора раза (ОШ = 1,54), а наличие переживаний в утверждении V20int (0,866; p = 0,000) - почти в два с половиной раза (ОШ = 2,38). И, напротив, отрицательное значение утверждения V06int (b = - 0,769; p = 0,000) свидетельствовало о том, что относительный риск снижается почти вдвое (ОШ = 0,46). В качестве примера приведем расчет для обследованного Я., выбранные оценки утверждений которого составили V01int = 1, V06int = 3 и V20int = 0. Таким образом, уравнение регрессии для него записывалось следующим образом:

y = - 0,253 + 1Ч0,434 - 3Ч0,769 + 0Ч0,866 = - 2,126

2,13 P = 1 / (1 + 2,718 ) = 0,107 event

или вероятность того, что Я. может совершить агрессивное ООД, мала и составляет только 10,7%. Добавим, что данный респондент фактически относился к группе "пациентов". Подобным образом были выбраны предикторы из субшкалы "избегания". Всего в регрессионную модель вошло пять утверждений (таблица 5). Показатели качества модели были несколько хуже, чем в предыдущей модели, а именно при достаточно высокой чувствительности (Sn = 0,876) имело место довольно большое число ложно положительных результатов теста, и, как следствие, весьма низкий показатель специфичности (Sp = 0,443). Тем не менее, улучшились показатели прогностической ценности (PPV = 0,776 и NPV = 0,618) в сравнении с тем, когда использовалась субшкала "избегания" целиком (то есть все восемь утверждений). В результате редуцированная субшкала "избегания" уже не представлялась как "бесполезный классификатор".

Таблица 5. Параметры уравнения регрессии и проверка их достоверности по утверждениям субшкалы "избегание" IES-R

B SE Wald df p Exp(B)

Шаг 5 V05avd - 0,435 0,107 16,52 1 0,000 0,65

V11avd 0,322 0,105 9,40 1 0,002 1,38

V12avd 0,232 0,119 3,79 1 0,051 1,26

V17avd - 0,219 0,091 5,74 1 0,017 0,80

V22avd 0,423 0,106 15,99 1 0,000 1,53

Константа - 0,348 0,746 0,22 1 0,641 0,71

Примечание. Переменная, включенная в модель на шаге: 1. V05avd. Я не позволял себе расстраиваться, когда думал об этом событии или что-то напоминало мне о нем; 2. V22avd. Я старался ни с кем не говорить о случившемся; 3. V11avd. Я старался не думать о случившемся; 4. V17avd. Я старался вытеснить случившееся из памяти; 5. V12avd. Я понимал, что меня до сих пор буквально переполняют тяжелые переживания по поводу того, что случилось, но ничего не делал, чтобы их избежать.

Так же как и в случае субшкалы "погружения", константа в уравнении регрессии субшкалы "избегания" имела отрицательную и статистически незначимую величину (b = - 0,348; p = 0,614; ОШ = 0,71) (таблица 5). И хотя формально, в случае нулевых значений остальных переменных наблюдение, имеющее в уравнении лишь константу, следовало бы отнести к группе "пациентов", такое решение нельзя назвать достоверным и обоснованным. Значительно больший клинический интерес представляет интерпретация параметров (коэффициентов регрессии), рассчитанных для вошедших в модель утверждений IES-R. Как следует из таблицы 5, три из них имели значимую положительную величину параметра: V11avd - Я старался не думать о случившемся (b = 0,322; p = 0,002; ОШ = 1,38), V12avd - Я понимал, что меня до сих пор буквально переполняют тяжелые переживания по поводу того, что случилось, но ничего не делал, чтобы их избежать (b = 0,232; p = 0,051; ОШ = 1,26), V22avd - Я старался ни с кем не говорить о случившемся (b = 0,423; p = 0,000; ОШ = 1,53); и два - значимую отрицательную величину: V05avd - Я не позволял себе расстраиваться, когда думал об этом событии или что-то напоминало мне о нем (b = - 0,435; p = 0,000; ОШ = 0,65), V17avd - Я старался вытеснить случившееся из памяти (b = - 0,219; p = 0,017; ОШ = 0,80). Однако в данном случае существенный клинический смысл имеют не только собственно величины коэффициентов, определяющие большую или меньшую вероятность агрессивно-криминального поведения при наличии данного симптома. Содержание утверждений, имеющих положительные величины параметра и, следовательно, увеличивающих вероятность агрессивных ООД, свидетельствовали о пассивной форме избегания ситуаций, вызывающих субъективный дистресс. И, напротив, утверждения, имевшие отрицательное значение, то есть снижавшие относительный риск агрессивного поведения, свидетельствовали об активной форме "избегания" ("борьба" с состоянием психологического дистресса). В регрессионную модель, рассчитанную на основе субшкалы "гипервозбудимость", вошло четыре утверждения из шести (таблица 6). В данном случае также наблюдался при высоком уровне чувствительности (Sn = 0,910) довольно низкий показатель специфичности (Sp = 0,481). Однако при этом стали более сбалансированными показатели прогностической ценности (PPV = 0,794 и NPV = 0,708). Учитывая то, что одной из основных задач настоящего исследования было определение признаков повышенного риска формирования агрессивного поведения, полученные результаты регрессионного анализа можно считать вполне приемлемыми.

Таблица 6. Параметры уравнения регрессии и проверка их достоверности по утверждениям субшкалы "гипервозбудимость" IES-R

B SE Wald df p Exp(B)

Шаг 4 V10har ,352 ,109 10,401 1 ,001 1,422

V15har - ,412 ,124 11,141 1 ,001 ,662

V18har ,368 ,124 8,816 1 ,003 1,445

V21har ,550 ,134 16,878 1 ,000 1,733

Константа - 1,613 ,407 15,735 1 ,000 ,199

Примечание. Переменная, включенная в модель на шаге: 1. V18har. Мне было трудно сосредоточить внимание на чем-либо. 2. V21har. Я был постоянно насторожен и все время ожидал, что случится что-то плохое. 3. V15har. Мне было трудно заснуть. 4. V10har. Я был все время напряжен и сильно вздрагивал, если что-то внезапно пугало меня.

Следует обратить внимание, что в отличие от рассмотренных выше моделей феноменов субъективного дистресса в виде "погружения" и "избегания", константа в модели "гипервозбудимости" имела значительную и статистически достоверную отрицательную величину (b = - 1,613; p = 0,000; ОШ = 0,199). Это означало, что если все остальные симптомы, вошедшие в модель, отсутствовали, вероятность формирования агрессивного поведения была невелика (Р = 16,1%). event

С положительными и достоверными значениями параметров (коэффициентов) и, следовательно, увеличивавшими вероятность агрессивных ООД в уравнение модели феномена "гипервозбудимости" вошли: V10har - Я был все время напряжен и сильно вздрагивал, если что-то внезапно пугало меня (b = 0,352; p = 0,001; ОШ = 1,42), V18har - Мне было трудно сосредоточить внимание на чем-либо (b = 0,352; p = 0,001; ОШ = 1,42), V21har - Я был постоянно насторожен и все время ожидал, что случится что-то плохое (b = 0,550; p = 0,000; ОШ = 1,73). Несложно заметить, что совокупность перечисленных симптомов ничто иное, как тревожное расстройство. Наглядным подтверждением тому является наибольшее значение параметра утверждения V21har, которое в явном виде описывает тревогу. Единственным утверждением, вошедшим в модель "гипервозбудимости" с отрицательным значением (b = - 0,412; p = 0,001; ОШ = 0,66), было V15har - Мне было трудно заснуть. Однако этот симптом можно трактовать по-разному, в том числе как признак астенических расстройств. Таким образом, приведенные результаты регрессионного анализа дали возможность произвести выбор наиболее значимых симптомов ПТСР - предикторов агрессивно-криминального поведения. Редукция симптомокомплексов, которые описывают субшкалы IES-R, позволила "отсечь" признаки, характерные вообще для посттравматического стресса, - они приводили к нивелировке характеристик, необходимых для решения основной проблемы исследования - составления прогноза криминальной агрессии как осложненного течения ПТСР. Об улучшении интегральных и частных показателей свидетельствует сравнительная диаграмма ROC-кривых (рисунок 2), построенных по результатам регрессионного анализа субшкал IES-R.

Рисунок 2. Сравнительная диаграмма ROC-кривых по результатам регрессионного анализа субшкал IES-R

В прилагаемой к рисунку 2 сводной таблице показателей предикционной способности математических моделей субъективного психологического дистресса (таблица 7) сопоставляются показатели качества моделей субъективного дистресса по отдельным субшкалам IES-R, полученные методом регрессионного анализа (исходная модель) и ROC-анализа.

Таблица 7. Показатели качества моделей субъективного дистресса по отдельным субшкалам IES-R, полученные по результатам регрессионного анализа (исходная модель) и ROC-анализа

субшкалы

погружение избегание гипервозбудимость

Исходная модель

пороговое значение параметра 0 0 0

Sn = 0,931 0,876 0,910

Sp = 0,717 0,443 0,481

PPV = 0,879 0,776 0,794

NPV = 0,826 0,618 0,708

ROC

пороговое значение параметра 0,061 0,708 0,743

AUC = 0,836 0,769 0,791

Sn = 0,931 0,773 0,768

Sp = 0,717 0,698 0,745

PPV = 0,879 0,849 0,869

NPV = 0,826 0,583 0,594

Использование последнего было обусловлено несбалансированностью показателей чувствительности и специфичности рассчитанных моделей. Единственной из них, когда совпадали показатели предикционной способности как исходной, так и сбалансированной с применением ROC-анализа модели, была редуцированная субшкала "погружения". К тому же эта модель обладала самым высоким интегральным показателем качества - AUC = 0,836. "Балансировка" чувствительности и специфичности моделей "избегания" и "гипервозбудимости" приводила к утрате основного их свойства - выявлять большую долю комбатантов с высоким относительным риском криминальной агрессии. В этой связи наиболее целесообразно в качестве порогового значения, "отсекающего" наблюдения с безусловным риском, использовать параметр исходной модели, в качестве же порогового значения, "отсекающего" случаи с безусловно низким риском, использовать параметр, определенный при помощи ROC-анализа. Наблюдения, где значение суммарного зависимого параметра попало в интервал между указанными порогами, считать случаями условного риска. Таким образом, применение регрессионного анализа позволило выявить наиболее информативные тестовые утверждения IES-R, которые в конечном итоге указывают на наиболее значимые симптомы ПТСР, являющиеся предикторами агрессивно-криминального поведения у комбатантов.

Название документа