|
Идентификация случая. В большинстве прежних исследований идентификация случая проводилась в клиническом интервью психиатрами, которые опрашивали пробандов на предмет предыстории и симптомов болезни. Затем психиатры обращались к действующим диагностическим классификациям, чтобы отличить «случай» от «неслучая» или установить диагноз. Этот подход, который практиковался главным образом в немецких и скандинавских исследованиях, давал удивительно твердые результаты (в той мере, насколько опытным был клиницист, проводивший идентификацию случая) для более или менее хорошо определенных и стабильных диагнозов, скажем шизофрении. Однако гораздо менее точными оказывались оценки расстройств личности и невротических заболеваний, где отсутствовали хорошие понятия, основанные на объективных критериях, и где грань между здоровым и больным не так очевидна. С начала 70-х гг. идентификацию случая все чаще проводят с помощью стандартизированного интервью, например «Present State Examination» («Исследование данного состояния») (Wing, Cooper & Sartorius, 1974). В последние годы эти методы продолжали развиваться: Schedules for Clinical Assessment in Neuropsychiatry (SCAN), Composite International Diagnostic Interview (CIDI) и структурированное интервью для DSM-III-R (SKID) являются инструментами обследования для диагностики расстройств МКБ-10 и DSM-III-R / DSM-IV (Stieglitz & Freyberger, 1996). По принципу «дерева решения» симптомы и комбинации симптомов соотносятся с определенными, более или менее узко или широко определенными диагнозами. С помощью такого рода алгоритмов оценки можно ограничить субъективное мнение диагноста и получить очень высокую степень надежности. 3.3.3. Независимые переменные Для интерпретации эпидемиологических гипотез решающее значение имеет следующий момент: являются ли независимые переменные величины региональными признаками (географически определяемыми переменными окружающей среды) или популяционными признаками. Использовать региональные признаки как независимые переменные можно благодаря демографическим и другим статистическим данным о жителях той или иной местности. Например, имеется ряд социодемографических характеристик, основанных на численности населения и других данных, распределенных по статистическим районам; эти характеристики можно соотнести с зависимыми переменными психического заболевания и благодаря этому вычислить так называемые экологические корреляции (Morgenstern, 1995). С помощью экологического метода, разумеется, невозможно установить причины болезни. Если выясняется, что в регионах, характеризующихся высоким процентом лиц с низким социоэкономическим статусом, частота психических заболеваний выше средней, то из этого еще нельзя заключить, что лица, принадлежащие к низшим слоям общества, болеют психическими заболеваниями чаще, чем принадлежащие к высшим или средним слоям. Если удалось констатировать наличие какого-либо свойства для каких-либо крупных регионов, неверно делать вывод о наличии этого же свойства применительно к меньшим районам или к поведению индивидов в этих регионах; такой вывод называется «экологическим ошибочным заключением». — 165 —
|