Перейти к главному меню навигации Перейти к основному контенту Перейти к нижнему колонтитулу сайта

№ 3 (2026)

ОРИГИНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Валидационное исследование системы дистанционного электронного мониторинга состояния пациентов с биполярным расстройством

https://doi.org/10.48612/psyph/14gz-nazk-r2re

Опубликован 2026-10-02

  • С.Н. Мосолов
    • ,
  • Е.Г. Костюкова
    • ,
  • Д.Р. Булатова
    • ,
  • М.А. Гаглоева
    • ,
  • Д.И. Ноздрачев
    • ,
  • Д.В. Первая
    • ,
  • Е.С. Рихновец
    • ,
  • А.В. Ухов
    • ,
  • Е.С. Мосолова

С.Н. Мосолов
Национальный медицинский исследовательский центр психиатрии и наркологии имени В.П. Сербского; Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования

Е.Г. Костюкова
Медицинская школа Европейского медицинского центра

Д.Р. Булатова
Национальный медицинский исследовательский центр психиатрии и наркологии имени В.П. Сербского

М.А. Гаглоева
Национальный медицинский исследовательский центр психиатрии и наркологии имени В.П. Сербского

Д.И. Ноздрачев
Национальный медицинский исследовательский центр психиатрии и наркологии имени В.П. Сербского

Д.В. Первая
Клиника психиатрии и психотерапии «Майндсет»

Е.С. Рихновец
Национальный медицинский исследовательский центр психиатрии и наркологии имени В.П. Сербского

А.В. Ухов
Национальный медицинский исследовательский центр психиатрии и наркологии имени В.П. Сербского

Е.С. Мосолова
Клиника психиатрии и психотерапии «Майндсет»; Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Аннотация

Актуальность. Несмотря на наличие эффективных методов фармакотерапии и психосоциальных вмешательств, течение биполярного расстройства (БР) характеризуется высокой частотой рецидивов. В связи с этим в последние годы активно развивается направление цифрового мониторинга психического состояния, основанное на использовании мобильных и веб-технологий для регулярной самооценки симптомов
в естественной среде пациента.

Цель настоящего исследования — оценка валидности и чувствительности системы электронного мониторинга (СЭМ) состояния пациентов с БР
путем сопоставления показателей самооценки с клинической оценкой по психометрическим шкалам.

Материалы и методы. В итоговый анализ исследования было включено 77 пациентов, наблюдавшихся не менее одного месяца, которые
ежемесячно оценивались врачом по шкалам HDRS (Hamilton Depression Rating Scale) и YMRS (Young Mania Rating Scale). В выборке преобладали женщины 53 (68,8 %), медиана возраста пациентов составила 26,0 [23,0–34,0] лет. БР II типа диагностировано у 47 (61,0 %) пациентов, I типа — у 30 (39,0 %). Критерием депрессии служил показатель ≥ 8 баллов по шкале HDRS-17 при < 12 баллах по YMRS, критерием
гипомании/мании — ≥ 12 баллов по YMRS. В анализ валидности СЭМ вошли 402 визита клинической оценки, из которых 244 (60,7 %)
соответствовали критериям ремиссии, 116 (28,9 %) — критериям депрессии и 42 (10,4 %) — критериям гипомании/мании.

Результаты. Выявлена значимая корреляционная связь между сниженной самооценкой настроения и выраженностью депрессивной симптоматики по шкале HDRS как за неделю до клинической оценки, так и за 2 недели до нее (p < 0,001 и p = 0,005 соответственно). Гипоманиакальные симптомы по субъективной шкале трекера настроения выявлялись существенно реже; умеренная по тесноте, статистически значимая
ассоциация с выраженностью по шкале YMRS определялась только за текущую неделю оценки (p = 0,042). ROC-анализ показал, что оценка
по трекеру настроения за неделю до психометрической оценки обладает хорошей точностью диагностики как депрессивных, так и гипоманиакальных/маниакальных эпизодов (AUC = 0,826 и 0,805 соответственно). В качестве итоговых границ отсечения приняты значения −2 балла
и ниже для депрессии и 2 балла и выше для гипомании/мании, обеспечивающие наиболее высокую согласованность с клинической оценкой
(κ = 0,552 и 0,621 соответственно) при высокой специфичности метода (89,2 и 96,9 %). Высокие значения прогностической ценности отрицательного результата (86,1 и 95,6 %) позволяют рассматривать СЭМ как инструмент, надежно исключающий наличие аффективного эпизода,
а сопоставимые значения прогностической ценности положительного результата (70,8 и 70,3 %) — как инструмент, обоснованно указывающий
на необходимость со стороны врача дополнительной клинической оценки состояния пациента. Одним из наиболее чувствительных маркеров аффективной нестабильности при БР была продолжительность сна. По сравнению с ремиссией за неделю, предшествующую клинической оценке,
значимое укорочение сна отмечалось при гипоманиакальных/маниакальных состояниях (p = 0,03), тогда как увеличение продолжительности
сна чаще наблюдалось при депрессии (p = 0,011).

Заключение. Разработанная СЭМ состояния пациентов с БР продемонстрировала достаточную чувствительность и валидность регистрации
аффективной симптоматики и может быть рекомендована в качестве дополнительного инструмента для динамической оценки состояния пациентов и раннего выявления рецидивов заболевания.

Ключевые слова

система электронного дистанционного мониторинга, биполярное расстройство, валидационное исследование, трекер настроения, трекер продолжительности сна

PDF

Библиографические ссылки

  1. World Health Organization. International Classification of Diseases 11th Revision (ICD-11). – Geneva: World Health Organization, 2019.
  2. American Psychiatric Association. Diagnostic and statistical manual of mental disorders. – 5th ed. – Arlington, VA: American Psychiatric Publishing, 2013.
  3. Мосолов С.Н., Костюкова Е.Г., Кузавкова М.В. Биполярное аффективное расстройство: диагностика и терапия / под ред. С.Н. Мосолова. – М.: МЕДпресс-информ, 2008. – 384 с.
  4. Конорева А.Е., Цукарзи Э.Э., Мосолов С.Н. Кататония — диагностика и современные подходы к лечению // Современная терапия психических расстройств. – 2019. – № 4. – С. 2–10. – [https://doi.org/10.21265/PSYPH.2019.17.70.001](https://doi.org/10.21265/PSYPH.2019.17.70.001)
  5. Введение в психиатрию: учебник для последипломного образования / под ред. С.Н. Мосолова. – М.: ИД «Городец», 2026. – 1040 с.
  6. Конорева А.Е., Мосолов С.Н. Когнитивные нарушения при биполярном аффективном расстройстве // Современная терапия психических расстройств. – 2017. – № 4. – С. 11–19. – [https://doi.org/10.21265/PSYPH.2017.43.8416](https://doi.org/10.21265/PSYPH.2017.43.8416)
  7. Мосолов С.Н., Костюкова Е.Г. Биполярное расстройство // Психиатрия: национальное руководство / под ред. Н.Г. Незнанова, Ю.А. Александровского. – М.: ГЭОТАР-Медиа, 2018. – С. 379–439.
  8. Клинические рекомендации. Биполярное аффективное расстройство (F31) / Российское общество психиатров. – 2025. – ID: 675. – URL: [https://cr.minzdrav.gov.ru/preview-cr/675_2](https://cr.minzdrav.gov.ru/preview-cr/675_2) (дата обращения 16.06.2026).
  9. Lai J., Li S., Wei C. et al. Mapping the global, regional, and national burden of bipolar disorder from 1990 to 2019: Trend analysis on the Global Burden of Disease Study 2019 // British Journal of Psychiatry. – 2024. – Vol. 224, no. 2. – Pp. 36–46. – [https://doi.org/10.1192/bjp.2023.127](https://doi.org/10.1192/bjp.2023.127)
  10. GBD 2019 Mental Disorders Collaborators. Global, regional, and national burden of 12 mental disorders in 204 countries and territories, 1990–2019: A systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019 // The Lancet Psychiatry. – 2022. – Vol. 9, no. 2. – Pp. 137–150. – [https://doi.org/10.1016/S2215-0366](https://doi.org/10.1016/S2215-0366)(21)00395-3
  11. Петрова Н.Н. Диагностика и терапия биполярного расстройства // Современная терапия психических расстройств. – 2024. – № 2. – С. 41–51. – [https://doi.org/10.21265/PSYPH.2024.31.31.005](https://doi.org/10.21265/PSYPH.2024.31.31.005)
  12. Hett D., Morales-Muñoz I., Durdurak B.B. et al. Rates and associations of relapse over 5 years of 2649 people with bipolar disorder: A retrospective UK cohort study // International Journal of Bipolar Disorders. – 2023. – Vol. 11. – Art. 23. – [https://doi.org/10.1186/s40345-023-00302-x](https://doi.org/10.1186/s40345-023-00302-x)
  13. Donker T., Petrie K., Proudfoot J. et al. Smartphones for smarter delivery of mental health programs: A systematic review // Journal of Medical Internet Research. – 2013. – Vol. 15, no. 11. – e247. – [https://doi.org/10.2196/jmir.2791](https://doi.org/10.2196/jmir.2791)
  14. Shin D., Kim H., Lee S., Cho Y., Jung W. Using large language models to detect depression from user-generated diary text data as a novel approach in digital mental health screening: Instrument validation study // Journal of Medical Internet Research. – 2024. – Vol. 26. – e54617.
  15. Федотов И.А., Чумаков Е.М., Мартынихин И.А. и соавт. Опыт использования информационных технологий специалистами в области психического здоровья: сравнение результатов онлайн-опросов 2013 и 2025 годов // Современная терапия психических расстройств. – 2026. – № 2. – С. 2–14. – [https://doi.org/10.48612/psyph/ur67-vnun-9arb](https://doi.org/10.48612/psyph/ur67-vnun-9arb)
  16. Bauer M., Grof P., Gyulai L. et al. Using technology to improve longitudinal studies: Selfreporting with ChronoRecord in bipolar disorder // Bipolar Disorders. – 2004. – Vol. 6, no. 1. – Pp. 67–74. – [https://doi.org/10.1046/j.1399-5618.2003.00085.x](https://doi.org/10.1046/j.1399-5618.2003.00085.x)
  17. Bauer M., Wilson T., Neuhaus K. et al. Self-reporting software for bipolar disorder: Validation of ChronoRecord by patients with mania // Psychiatry Research. – 2008. – Vol. 159, no. 3. – Pp. 359–366. – [https://doi.org/10.1016/j.psychres.2007.04.013](https://doi.org/10.1016/j.psychres.2007.04.013)
  18. Bauer M., Glenn T., Alda M. et al. Longitudinal digital mood charting in bipolar disorder: Experiences with ChronoRecord over 20 years // Pharmacopsychiatry. – 2023. – Vol. 56, no. 5. – Pp. 182–187. – [https://doi.org/10.1055/a-2156-5667](https://doi.org/10.1055/a-2156-5667)
  19. Faurholt-Jepsen M., Frost M., Ritz C. et al. Daily electronic self-monitoring in bipolar disorder using smartphones — the MONARCA I trial: A randomized, placebo-controlled, single-blind, parallel group trial // Psychological Medicine. – 2015. – Vol. 45, no. 13. – Pp. 2691–2704. – [https://doi.org/10.1017/S0033291715000410](https://doi.org/10.1017/S0033291715000410)
  20. Faurholt-Jepsen M., Frost M., Christensen E.M. et al. The effect of smartphone-based monitoring on illness activity in bipolar disorder: The MONARCA II randomized controlled single-blinded trial // Psychological Medicine. – 2020. – Vol. 50, no. 5. – Pp. 838–848. – [https://doi.org/10.1017/S0033291719000710](https://doi.org/10.1017/S0033291719000710)
  21. Faurholt-Jepsen M., Frost M., Christensen E.M. et al. Smartphone-based self-monitoring in bipolar disorder: Evaluation of usability and feasibility of two systems // International Journal of Bipolar Disorders. – 2019. – Vol. 7. – Art. 1. – [https://doi.org/10.1186/s40345-018-0134-8](https://doi.org/10.1186/s40345-018-0134-8)
  22. Faurholt-Jepsen M., Munkholm K., Frost M. et al. Electronic self-monitoring of mood using IT platforms in adult patients with bipolar disorder: A systematic review of the validity and evidence // BMC Psychiatry. – 2016. – Vol. 16. – Art. 7. – [https://doi.org/10.1186/s12888-016-0713-0](https://doi.org/10.1186/s12888-016-0713-0)
  23. Busk J., Faurholt-Jepsen M., Frost M. et al. Forecasting mood in bipolar disorder from smartphone self-assessments: Hierarchical Bayesian approach // JMIR mHealth and uHealth. – 2020. – Vol. 8, no. 4. – e15028. – [https://doi.org/10.2196/15028](https://doi.org/10.2196/15028)
  24. Busk J., Faurholt-Jepsen M., Frost M. et al. Daily estimates of clinical severity of symptoms in bipolar disorder from smartphone-based self-assessments // Translational Psychiatry. – 2020. – Vol. 10. – Art. 194. – [https://doi.org/10.1038/s41398-020-00867-6](https://doi.org/10.1038/s41398-020-00867-6)
  25. Anyzˇ J., Bakstein E., Dally A. et al. Validity of the aktibipo self-rating questionnaire for the digital self-assessment of mood and relapse detection in patients with bipolar disorder: Instrument validation study // JMIR Mental Health. – 2021. – Vol. 8, no. 8. – e26348. – [https://doi.org/10.2196/26348](https://doi.org/10.2196/26348)
  26. Bakker D., Kazantzis N., Rickwood D., Rickard N. A randomized controlled trial of three smartphone apps for enhancing public mental health // Behaviour Research and Therapy. – 2018. – Vol. 109. – Pp. 75–83. – [https://doi.org/10.1016/j.brat.2018.08.003](https://doi.org/10.1016/j.brat.2018.08.003)
  27. Мосолова Е.С., Алфимов А.Е., Костюкова Е.Г., Мосолов С.Н. Перспективы применения методов машинного обучения при аффективных расстройствах // Digital Diagnostics. – 2025. – Т. 6, № 1. – С. 99–117. – [https://doi.org/10.17816/DD634885](https://doi.org/10.17816/DD634885)
  28. Faurholt-Jepsen M., Geddes J.R., Goodwin G.M. et al. Reporting guidelines on remotely collected electronic mood data in mood disorder (eMOOD): Recommendations // Translational Psychiatry. – 2019. – Vol. 9. – Art. 162. – [https://doi.org/10.1038/s41398-019-0484-8](https://doi.org/10.1038/s41398-019-0484-8)
  29. Костюкова Е.Г., Первая Д.В., Мосолов С.Н. Дистанционный мониторинг состояния пациента при биполярном расстройстве: научно-практическое обоснование разработки электронной системы и протокол валидационного клинического исследования // Неврологический вестник. – 2026. – Т. 58, № 1. – С. 139–149. – [https://doi.org/10.17816/nb702649](https://doi.org/10.17816/nb702649)
  30. Hamilton M. Development of a rating scale for primary depressive illness // British Journal of Social and Clinical Psychology. – 1967. – Vol. 6, no. 4. – Pp. 278–296. – [https://doi.org/10.1111/j.2044-8260.1967.tb00530.x](https://doi.org/10.1111/j.2044-8260.1967.tb00530.x)
  31. Young R.C., Biggs J.T., Ziegler V.E., Meyer D.A. A rating scale for mania: Reliability, validity and sensitivity // British Journal of Psychiatry. – 1978. – Vol. 133. – Pp. 429–435. – [https://doi.org/10.1192/bjp.133.5.429](https://doi.org/10.1192/bjp.133.5.429)
  32. Chaddock R.E. Principles and Methods of Statistics. – Boston: Houghton Mifflin, 1925. – 471 p.
  33. Котеров А.Н., Ушенкова Л.Н., Зубенкова Э.С. и др. Сила связи. Сообщение 2. Градации величины корреляции // Медицинская радиология и радиационная безопасность. – 2019. – Т. 64, № 6. – С. 12–24. – [https://doi.org/10.12737/1024-6177-2019-64-6-12-24](https://doi.org/10.12737/1024-6177-2019-64-6-12-24)
  34. Nahm F.S. Receiver operating characteristic curve: Overview and practical use for clinicians // Korean Journal of Anesthesiology. – 2022. – Vol. 75, no. 1. – Pp. 25–36. – [https://doi.org/10.4097/kja.21209](https://doi.org/10.4097/kja.21209)
  35. Youden W.J. Index for rating diagnostic tests // Cancer. – 1950. – Vol. 3, no. 1. – Pp. 32–35.
  36. Fleiss J.L. Statistical methods for rates and proportions. – 2nd ed. – New York: John Wiley & Sons, 1981.
  37. Anmella G., Corponi F., Li B.M. et al. Exploring digital biomarkers of illness activity in mood episodes: Hypotheses generating and model development study // JMIR mHealth and uHealth. – 2023. – Vol. 11. – e45405. – [https://doi.org/10.2196/45405](https://doi.org/10.2196/45405)
  38. Astill Wright L., Shajan G., Purewal D. et al. Mood monitoring, mood tracking, and ambulatory assessment interventions in depression and bipolar disorder: Systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials // JMIR Mental Health. – 2026. – Vol. 13. – e84020. – [https://doi.org/10.2196/84020](https://doi.org/10.2196/84020)
  39. Anmella G., Faurholt-Jepsen M., Hidalgo-Mazzei D. et al. Smartphone-based interventions in bipolar disorder: systematic review and meta-analyses of efficacy. A position paper from the International Society for Bipolar Disorders (ISBD) big data task force // Bipolar Disorders. – 2022. – Vol. 24, no. 6. – Pp. 580–614. – [https://doi.org/10.1111/bdi.13243](https://doi.org/10.1111/bdi.13243)

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.