Шизофрения представляет собой тяжелое психическое расстройство, в возникновении которого важная роль принадлежит генетическим факторам. Предполагается, что действие этих факторов может проявляться до заболевания на разных уровнях функционирования организма, и выявление особенностей, свидетельствующих о высоком риске психоза, может способствовать пониманию путей развития шизофрении и ее превенции [1].

Для обозначения генетической предрасположенности к психозу и другим расстройствам шизофренического спектра на уровне личностных черт используют термин «шизотипия». Клиническая концептуализация шизотипии, представленная в известных работах S. Rado и P. Meehl, восходит к представлениям E. Bleuler о наличии «латентных» форм шизофрении. Клиническую модель иногда называют псевдодименсиональной, так как согласно ей в общей популяции существует группа людей (около 10% популяции), генетически предрасположенных к шизофрении в силу носительства «шизогена», и это носительство может проявляться шизотипическими чертами разной степени выраженности, включая собственно шизофрению. Дименсиональная модель, выросшая из психологических исследований индивидуальных различий, в частности из концепции H. Eysenck о психотицизме как черте темперамента, введена в психиатрические исследования G. Claridge. Она постулирует существование континуума шизотипических черт в общей популяции, т.е. рассматривает шизотипические проявления как часть нормальной личности, которая при определенных обстоятельствах может служить источником предрасположенности к психозу или другим расстройствам шизофренического спектра [2—4]. Нужно отметить, что дименсиональная модель хорошо согласуется с данными современных полногеномных исследований шизофрении, показавших, что риск заболевания в большинстве случаев объясняется суммарным вкладом многих тысяч, если не миллионов, распространенных, т.е. присутствующих у большинства людей, генетических вариантов [5].

Исследования, проведенные с использованием различных психометрических инструментов, свидетельствуют о многофакторной структуре шизотипии, что предположительно отражает этиологическую гетерогенность шизофрении [2]. Разные проявления шизотипии, по-видимому, имеют неодинаковое значение для прогноза развития психоза [6—9]. Однако до сих пор нет единого мнения о том, какие именно составляющие можно выделить в структуре шизотипии. В прогностических исследованиях нередко используют дихотомию негативный/позитивный кластеры черт [6, 10, 11]. В ряде работ нашла подтверждение 3-факторная модель шизотипии, основанная на представлениях о наличии позитивного, негативного и дезорганизационного синдромов шизофрении [12, 13]; другие данные свидетельствуют о существовании четырех, пяти и даже семи компонентов [14—16]. Кроме того, анализ наиболее популярных — 3- и 4-факторных — моделей пока не позволяет сделать заключение об эквивалентности какой-либо из них для мужчин и женщин, различных возрастных, этнических и культурных когорт [13, 17—22]. Между тем вопрос о структуре шизотипии и ее универсальности в разных популяциях является важным не только с прогностической точки зрения. Его решение позволит дифференцированно подойти к изучению генетических и средовых факторов риска и путей развития мозга, ведущих к возникновению психических аномалий, и тем самым повысить эффективность исследований этиологии расстройств шизофренического спектра.

В настоящее время для оценки шизотипии преимущественно используют шкалу Schizotypal Personality Questionnaire (SPQ). Опросник был создан A. Raine [23] для измерения девяти критериев шизотипического расстройства, впервые сформулированных в DSM-III-R. Каждый критерий представлен отдельной шкалой. Полная версия SPQ-74 включает 74 раздела (утверждения). Согласно A. Raine и соавт. [12], шизотипические проявления, измеряемые опросником, можно объединить в три «синдрома»: когнитивно-перцептивный/позитивный (необычное восприятие, магическое мышление, идеи отношения, подозрительность), межперсональных отношений/негативный (избыточная социальная тревожность, ограниченный аффект, отсутствие близких друзей, подозрительность) и дезорганизационный (эксцентричное поведение и странная речь). Однако в независимых исследованиях [16, 18—22, 24, 25] максимальную поддержку получила 4-факторная модель N. Stefanis и соавт. [14]. В данной модели когнитивно-перцептивный фактор включает только шкалы «необычное восприятие» и «магическое мышление», а шкалы «идеи отношения» и «подозрительность» образуют фактор паранойи, в который также входит «избыточная социальная тревожность» (табл. 1).

Таблица 1. Модели разных авторов для конфирматорного факторного анализа

Примечание. 2-F, 3-F, 4-F — двух-, трех- и четырехфакторные модели соответственно. P — позитивный, N — негативный, D — дезорганизационный, CP — когнитивно-перцептивный, Par — параноидный факторы.

SPQ-74 был ранее адаптирован для русскоязычной популяции А.Г. Ефремовым и С.Н. Ениколоповым [26]. При адаптации была использована относительно небольшая выборка, состоявшая из 89 пациентов и 55 здоровых 21—22 лет, что не позволило надежно оценить факторную структуру опросника и ее эквивалентность для разных демографических групп.

Цель настоящей работы — исследование факторной структуры русскоязычной версии SPQ-74 и ее гендерной и возрастной эквивалентности на большой выборке лиц, не страдающих психическими заболеваниями.

Материал и методы

В выборку вошли 1316 психически здоровых русскоязычных лиц в возрасте от 16 до 73 лет (средний возраст 27±10 лет; 48% женщин).

Они представляли собой несколько когорт, набранных среди студентов, сотрудников научных учреждений и мужчин, проходящих службу по призыву. Все обследуемые заполняли SPQ-74 в рамках различных проектов, реализованных в лаборатории клинической генетики Научного центра психического здоровья и одобренных этическим комитетом этого учреждения.

Критериями невключения в исследовние были наличие родственников первой степени родства с расстройствами шизофренического спектра, образование ниже среднего, а также заболевания, влияющие на интеллектуальную деятельность.

Шизотипические черты оценивали с помощью полной русскоязычной версии опросника SPQ-74 А.Г. Ефремова и С.Н. Ениколопова, предусматривающей бинарный формат ответов (нет/да). Для сбора соответствующих социально-демографических данных использовали короткое очное полуструктурированное интервью.

Статистический анализ данных проводили с использованием программы JASP 0.11.1.0 [27]. Влияние демографических характеристик на показатели SPQ-74 оценивали методом многомерного дисперсионного анализа (MANOVA). Для этого обследуемые были разделены на четыре группы в соответствии с полом и возрастом (молодые — до 30 лет включительно; зрелые — старше 30 лет). При оценке структуры SPQ-74 в эксплораторной части использовали метод параллельного факторного анализа, допуская корреляции между факторами, и применяли вращение promax. Выбор лучшей модели проводили методом конфирматорного факторного анализа (CFA). Тестировали три наиболее популярные модели: 2-факторную модель L. Siever и J. Gunderson [28], 3-факторную модель A. Raine и 4-факторную модель N. Stefanis. Все модели представлены в табл. 1. Применяли следующие статистики соответствия с порогами, предложенными в случае использования метода максимального правдоподобия [29]: среднеквадратичную ошибку аппроксимации Штейгера—Линда (RMSEA) с 90% доверительным интервалом (ДИ), RMSEA <0,06 означает хорошее соответствие модели эмпирическим данным; стандартизированный среднеквадратичный остаток (SRMR <0,08 — хорошее соответствие); сравнительный индекс соответствия (CFI) и индекс Такера—Льюиса (TLI), значение индексов >0,95 означает хорошее соответствие; информационный критерий Акайке (AIC), более низкие значения которого указывают на лучшее соответствие модели. Дополнительно, поскольку χ² чувствителен к размеру выборки, использовали нормированный χ² (χ²/df) с пороговым значением χ²/df≤5.

Затем оценили инвариантность лучшей согласно результатам конфирматорного анализа модели для мужчин и женщин и для молодых и лиц зрелого возраста с помощью многогруппового конфирматорного факторного анализа (MCFA). MCFA позволяет ответить на вопрос, отражают ли различия между группами в средних значениях по выделенным факторам реальные различия в выраженности отдельных черт или систематические смещения, связанные с неодинаковыми установками респондентов на ответ и разным восприятием ими пунктов опросника. В соответствии с наиболее распространенной практикой [30] последовательно проверяли: 1) инвариантность конфигурации, т.е. одинаков ли шкальный состав факторов; 2) метрическую инвариантность, т.е. равны ли факторные нагрузки; 3) скалярную инвариантность, т.е. равенство констант. Конфигурационную инвариантность оценивали с помощью тех же параметров соответствия, которые использовали для сравнения моделей в CFA. Ухудшение параметров соответствия (Δ) CFI <0,01, ΔRMSEA <0,015 и ΔSRMR <0,030 при ограничении соответствующих параметров указывает на метрическую инвариантность модели, ΔCFI <0,01, ΔRMSEA <0,015 и ΔSRMR <0,010 — на скалярную [31].

Результаты и обсуждение

Средние показатели для всей выборки и демографических групп даны в табл. 2. MANOVA подтвердил общий эффект группы на средние оценки по шкалам SPQ-74 (approx. F=8,42, p<0,001). Последующий унивариантный анализ (ANOVA) показал значимые различия между группами по шести шкалам и общему баллу (p от 0,027 до <0,001). Как видно из табл. 2, преимущественно это объяснялось снижением средних значений у молодых мужчин.

Таблица 2. Показатели SPQ-74 в различных демографических группах

Примечание. * — Post hoc-анализ различий между группами, тест Тьюки; номер каждой группы дан в скобках после размера группы; d — размер эффекта d Коэна, d<0,5 расценивается как малый размер эффекта. При наличии нескольких значимых различий между группами по одному показателю дано максимальное значение p.

Эксплораторный факторный анализ дал 3-факторную модель (табл. 3), аналогичную модели A. Raine, со следующими параметрами: χ²/df=11,24; RMSEA=0,088, 90% ДИ 0,075—0,102; TLI=0,921.

Таблица 3. Факторная структура SPQ-74 по данным эксплораторного параллельного факторного анализа

Примечание. Представлены факторные нагрузки >0,30.

CFA свидетельствовал в пользу модели N. Stefanis и соавт.: значения статистик соответствия находились в рекомендованных границах, AIC имел наименьшее значение, а χ²/df — близкое к пороговому (рис. 1, табл. 4). На этом основании 4-факторная модель N. Stefanis и соавт. может быть расценена как адекватная и лучше отражающая структуру шизотипических черт в российской популяции, чем другие часто используемые модели, включая 3-факторную, предложенную авторами опросника и подтвержденную нами в ходе эксплораторного анализа. Наихудшие параметры имела 2-факторная модель, основанная на теоретических представлениях о дихотомии позитивных и негативных шизотипических черт. Таким образом, результаты CFA в российской популяции согласуются с целым рядом исследований, проведенных на существенно отличающихся по численности, половому составу, возрастному диапазону и этнической и культурной принадлежности когортах [14, 19—22, 24] и подтверждающих существование в структуре шизотипических черт относительно независимого фактора паранойи, в который наряду с идеями отношения и подозрительностью входит избыточная социальная тревожность.

Рис. 1. Параметры 4-факторной модели N. Stefanis в российской популяции.

Факторы: Fc1 — когнитивно-перцептивный, Fc2 — паранойи, Fc3 — негативный, Fc4 — дезорганизации. Шкалы опросника: SPQ1 — «идеи отношения», SPQ2 — «избыточная социальная тревожность», SPQ3 — «необычное восприятие», SPQ4 — «магическое мышление», SPQ5 — «странная речь», SPQ6 — «отсутствие близких друзей», SPQ7 — «эксцентричное поведение», SPQ8 — «уплощенный аффект», SPQ9 — «подозрительность».

Таблица 4. Статистики соответствия моделей факторной структуры SPQ-74 эмпирическим данным

Далее для модели N. Stefanis и соавт. был проведен анализ инвариантности измерений у мужчин и женщин, а затем у лиц молодого и зрелого возраста. MCFA подтвердил конфигурационную и метрическую, но не скалярную инвариантность измерения у представителей разного пола. Для возраста удовлетворительные значения параметров соответствия получены только при тестировании конфигурационной эквивалентности (табл. 5). Хотя многие авторы ранее обращались к исследованию эквивалентности измерений с помощью SPQ-74 у людей разного пола и возраста [13, 17—22], как факторная структура, так и способы оценки инвариантности в этих работах не совпадают, что не позволяет сделать однозначные выводы. Наши данные согласуются с результатами D. Barron и соавт. [21], в работе которых была достигнута конфигурационная и метрическая, но не скалярная гендерная инвариантность модели N. Stefanis и соавт. в немецкоязычной выборке. Такие результаты свидетельствуют, что в этнически и культурно разных сообществах мужчины и женщины одинаково воспринимают пункты SPQ-74, и вклад, который отдельные шкалы вносят в факторы, у разных полов также одинаков. Наличие метрической инвариантности подтверждает пригодность SPQ-74 для исследования корреляций шизотипических черт с другими показателями — клиническими, психологическими, нейроанатомическими и прочими — в смешанных выборках. В то же время отсутствие скалярной инвариантности делает невозможным сравнение средних значений мужчин и женщин.

Таблица 5. Половая и возрастная инвариантность 4-факторной структуры SPQ-74 (модель N. Stefanis и соавт.)

Примечание. Отрицательные значения изменений индексов (Δ) означают улучшение соответствующих параметров модели. * — для оценки возрастной инвариантности использовали метод взвешенных наименьших квадратов (weighted least squares, WLS).

Для решения проблемы отсутствия скалярной инвариантности обычно анализируют частную скалярную инвариантность, т.е проводят поиск и исключение шкал, ответы по которым могут отражать не реальные различия в выраженности черт у различных групп людей, а давление неких установок на ответ [21, 22]. Однако подобные исследования не приводят к однозначным результатам в разных работах, что можно объяснить тем, что в разных когортах эти установки имеют различные источники. Наш анализ оценок по факторам модели N. Stefanis и соавт. показал, что у молодых мужчин они снижены относительно других групп (см. табл. 2), хотя размеры эффектов малы (d<0,5). Это позволяет предположить наличие одной общей установки, ведущей к снижению оценок по всем шкалам и факторам в группе молодых мужчин. В связи с этим вместо тестирования частной скалярной инвариантности мы провели анализ источников выявленных половых и возрастных различий.

Нужно отметить, что исследования систематически обнаруживают влияние демографических факторов на выраженность шизотипических черт [13, 18, 21, 32]. В крупнейшей работе [32], включавшей 27 001 испытуемого 16—55 лет из 12 стран и опиравшейся на 3-факторную модель SPQ-74, женщины имели более высокие оценки по когнитивно-перцептивному фактору, а мужчины — по дезорганизационному. Группа 16—19-летних демонстрировала более высокие оценки когнитивно-перцептивного синдрома по сравнению с более старшими когортами. Однако наблюдали существенную вариативность возрастных и гендерных различий между странами. Как отмечают авторы исследования [32], это может свидетельствовать о влиянии на ответы респондентов не только культурных традиций (в частности, признания определенных шизотипических особенностей приемлемыми и даже характерными гендерными чертами), но также способа формирования выборок для исследования в каждой стране.

В нашей работе более ¹/₂ (61%) выборки молодых мужчин составляли лица, проходившие в момент обследования военную службу по призыву. Возможно, что, несмотря на разъяснение целей исследования, призывники оценивали тестирование как экспертизу и предпочитали отвечать отрицательно на большинство пунктов опросника. Чтобы проверить эту гипотезу, мы, во-первых, сравнили оценки призывников по шкалам и факторам с оценками других молодых мужчин, во-вторых, провели повторный MCFA демографической инвариантности модели N. Stefanis и соавт. на выборке без призывников и, в-третьих, сравнили мужчин и женщин по факторам, исключив призывников из анализа.

Действительно, оказалось, что у призывников оценки были значимо ниже, чем у молодых мужчин из общей популяции, по всем шкалам и факторам, кроме шкал «идеи отношения» и «подозрительность» (t-тест, p от 0,049 до <0,001). Повторный MCFA (при исключении призывников) подтвердил конфигурационную (χ²/df=2,71; RMSEA=0,059, 90% ДИ 0,046—0,073; SRMR=0,032; CFI=0,980; TLI=0,962) и метрическую (ΔCFI=0,004; ΔRMSEA=–0,002; ΔSRMR=0,015) гендерную инвариантность указанной модели s. Для скалярной инвариантности показатели также были приемлемыми (ΔCFI=0,017; ΔRMSEA=0,014; ΔSRMR=0,004). Для возраста подтвердилась только конфигурационная эквивалентность. Таким образом, наличие в выборке призывников влияло на средние показатели группы молодых мужчин, но не на факторную структуру SPQ-74. Интересно, что первоначально модель N. Stefanis и соавт. была получена на выборке призывников мужского пола [14].

Учитывая результаты MCFA, указывающие на недостаточную пригодность модели для сравнения групп разного возраста, мы далее сравнили факторные оценки только для представителей разных полов. После исключения призывников из выборки значимые различия между мужчинами и женщинами имели место для факторов паранойи (ANOVA, F=3,36, p=0,037) и дезорганизационного (ANOVA, F=5,28, p=0,022). Оценки паранойи были выше у женщин, а дезорганизации — у мужчин (рис. 2). Кроме того, у женщин были несколько выше оценки по когнитивно-перцептивному фактору, но различия (p=0,126) не достигали принятого порога достоверности.

Рис. 2. Различия между мужчинами и женщинами по факторам модели N. Stefanis.

Факторы: Fc1 — когнитивно-перцептивный, Fc2 — паранойи, Fc3 — негативный, Fc4 —дезорганизации; 0 — женщины, 1— мужчины.

Ранее в российской популяции при обследовании 198 человек 18—65 лет не было отмечено значимых половых различий по SPQ-74, однако анализ ответов мужчин и женщин, набравших большое количество баллов (суммарный балл SPQ-74 >23), выявил максимальное несходство между полами по шкалам «необычное восприятие», с более высокими баллами у женщин, и «странная речь», с более высокими баллами у мужчин [33]. Наши результаты в существенной степени согласуются как с этими данными, так и с описанными выше результатами кросс-культурных исследований [32], указывая на повышение симптомов дезорганизации у мужчин и когнитивно-перцептивных и параноидных проявлений шизотипии у женщин.

В целом полученные результаты свидетельствуют, что в российской популяции, подобно многим другим этническим и культурным когортам, структура шизотипических черт, измеряемых SPQ-74, наилучшим образом описывается 4-факторной моделью N. Stefanis и соавт., также называемой «параноидной» моделью, по крайней мере, для выборок, в которых преобладают лица молодого возраста. Согласно этой модели, позитивная шизотипия не является единым конструктом, который можно противопоставить негативной шизотипии, а представлена взаимосвязанными, но все же дифференцируемыми когнитивно-перцептивным, параноидным и дезорганизационным компонентами. При этом симптомы подозрительности и избыточной социальной тревожности включены как в собственно параноидный кластер черт, так и в негативный. Полученные нами данные показали, что эта модель применима для исследования и сравнения лиц разных полов. При этом в соответствии с данными крупнейшего кросс-культурного анализа шизотипических черт для мужчин выявлено повышение оценок по дезорганизационному фактору, а для женщин — по параноидному. Вместе с тем наш анализ свидетельствует, что при применении 4-факторной модели SPQ-74 для сравнения выраженности черт в разных группах следует обращать внимание на источники формирования выборок, так как некоторые условия могут провоцировать у респондентов реакции на пункты опросника, ведущие к искажению средней групповой оценки.

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта №20-013-00230.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

The authors declare no conflicts of interest.

<