Personalizovaný síťový model pro medicínsky nevysvětlené tělesné symptomy

• Authors: Tomáš Nováček , Tomáš Riháček , Hynek Cígler

Title variants

EN

Personalized network model for medically unexplained physical symptoms

• Languages of publication: CS

Abstracts

CS

Cíle. V oblasti psychopatologie jsme v posledních letech svědky nového trendu, který na duševní potíže nahlíží perspektivou síťových modelů. Tato perspektiva ve spojení s možností vzorkování zkušenosti pacientů v každodenním životě umožňuje vytvářet personalizované modely popisující dynamické vztahy mezi symptomy v čase. Cílem této studie bylo ověřit použitelnost těchto modelů pro porozumění dynamice medicínsky nevysvětlených tělesných symptomů (MUPS). Soubor a metoda. Dva pacienti trpící MUPS po dobu tří týdnů pětkrát denně vyplňovali s pomocí mobilní aplikace dotazník zjišťující intenzitu symptomů a vybrané psychologické a situační proměnné. Statistická analýza. Pomocí metody vektorové autoregrese byly modelovány dvě síťové struktury, temporální a simultánní. Výsledky. Temporální a simultánní síť je prezentována pro každého pacienta samostatně. Z modelů je následně vyvozováno možné zaměření psychoterapeutických intervencí. Limity studie. Relativně nízký počet měření neumožnil zahrnout do modelu všechny měřené proměnné. Malý vzorek pacientů omezuje zobecnitelnost výsledků na populaci pacientů s MUPS.

EN

Objectives. The field of psychopathology has recently witnessed a new trend in which a network perspective is applied to understand mental health problems. This perspective, coupled with the sampling of patients’ everyday experience, allows researchers to develop personalized models that describe the dynamic relationships between symptoms over time. The objective of this study was to test the applicability of network models to understand the dynamics of medically unexplained physical symptoms (MUPS). Sample and setting. Two patients suffering from MUPS answered a questionnaire for three weeks, five times a day, using a mobile application to determine the intensity of their symptoms and selected psychological and situational variables. Statistical analysis. Two types of networks, temporal and contemporaneous, were estimated using the vector autoregression method. Results. Temporal and contemporaneous networks are presented for each patient separately. Consequently, a possible focus of psychotherapeutic interventions is derived from the models. Study limitation. The relatively low number of measurements did not allow to include all measured variables in the models. A small sample of patients limits the generalizability of the results to the population of MUPS patients.

Keywords

CS

síťový přístup; dynamické síťové modely; personalizovaný síťový model; medicínsky nevysvětlené symptomy; metoda vzorkování prožitků

EN

network approach; dynamic network modeling; personalized network model; medically unexplained symptoms; experience sampling method

Discipline

• PSYCHOLOGY: PSYCHOLOGY

• Publisher: Institute of Psychology, Czech Academy of Sciences
• Journal: Československá psychologie (Czechoslovak Psychology)
• Year: 2020
• Volume: 64
• Issue: 3
• Pages: 257-271
• Document type: ARTICLE

Contributors

author

Tomáš Nováček

• Československá psychologie, redakce, Psychologický ústav AV ČR, v.v.i., Politických vězňů 7, 110 00 Praha 1, Czech Republic

author

Tomáš Riháček

• Československá psychologie, redakce, Psychologický ústav AV ČR, v.v.i., Politických vězňů 7, 110 00 Praha 1, Czech Republic

author

Hynek Cígler

• Československá psychologie, redakce, Psychologický ústav AV ČR, v.v.i., Politických vězňů 7, 110 00 Praha 1, Czech Republic