Самая важная новость для СДВГ-комьюнити в России за 2026 год: разбираем русскоязычный ASRS

У нас наконец-то появилась апробированная русскоязычная версия одного из самых востребованных скрининговых инструментов для СДВГ — ASRS. Ссылка на статью.

Что это значит?

Теперь мы можем получать предсказуемые и интерпретируемые результаты на скрининге симптомов СДВГ. Это позволит десяткам, а то и сотням тысяч людей обратиться к специалистам, чтобы проверить, есть ли у них СДВГ.

Хотел бы я так сказать. Но, как мы уже знаем, сам факт заявленной апробации ещё не говорит о том, что она выполнена качественно. Поэтому давайте заглянем нашему ASRS под капот.

Забегая немного вперёд: я увидел несколько существенных недостатков при разработке модели. Но это всё равно очень крутая работа, которая поможет многим людям с СДВГ дойти до врача-психиатра. Кроме того:

• это одна из лучших адаптаций методики на русском языке из всех, что я видел;
• иногда потребность в инструменте столь велика, что нам достаточно довести его до просто хорошего, а не идеального состояния;
• некоторые отмеченные мной недостатки обусловлены скорее нашей публикационной культурой, а не халатностью авторов, которые вынуждены параллельно думать о том, что примут рецензенты.

Выборка

В исследование вошли 500 участников, из которых 100 — с диагностированным СДВГ. Поскольку исследование проводилось на базе НЦПЗ, рискну предположить, что выборка всё же полностью клиническая, а не частично популяционная.

Этой выборки хватит с головой для факторного анализа, но её недостаточно для применения более современных методов типа IRT и DIF, которые позволяют изучать психометрические свойства каждого отдельного пункта. К сожалению, моя надежда увидеть это в российских адаптациях тает на глазах.

Надёжность

Надёжность исследовалась при помощи двух методов: расчёта внутренней согласованности по альфе Кронбаха и ретеста.

Мои постоянные читатели уже давно знают, что альфа Кронбаха — не самый удачный выбор в психометрии, потому что она будет показателем надёжности ТОЛЬКО тогда, когда все пункты методики имеют плюс-минус одинаковые нагрузки на латентный фактор. Но при разработке методики так бывает далеко не всегда. Конкретно у этой модели нагрузки расходятся от 0,45 (пограничные значения) до 0,8 (хороший показатель).

Поэтому вместо альфы было бы гораздо уместнее использовать омегу Макдональда.

Но ретест спустя два месяца с хорошей корреляцией — железобетонный аргумент в пользу достаточной надёжности инструмента.

Факторный анализ

• Проверка пригодности модели: KMO и тест сферичности Бартлетта.
• Извлечение (экстракция) факторов: метод максимального правдоподобия (ML).
• Вращение косоугольное — абсолютно адекватное решение, учитывая, что шкалы имеют умеренную корреляцию друг с другом.
• Число факторов определили по Кайзеру.
• Авторы использовали полихорические ковариационные матрицы — вот за это отдельный респект.
• Нагрузки от 0,46 до 0,83: два пункта находятся на грани исключения, но это допустимо.
• Подгонка: χ²(134) = 286.00, p < .001; χ²/df = 2.13; CFI = 0.930; TLI = 0.921; RMSEA = 0.050 (90% ДИ [0.041; 0.059]); SRMR = 0.057 — в совокупности показатели выглядят обнадёживающе.

Казалось бы, факторный анализ проведён по всем канонам адекватной психометрии. Но есть два нюанса.

• Разделение выборки. В статье нигде не указано, что было проведено разделение выборки для ЭФА и КФА. Рискну предположить, что они были проведены на одних и тех же данных. Так делать некорректно. Ибо получится как в фильме «Розовая пантера» 2006 года, где Клюзо проявил чудеса наблюдательности и отметил, что тело упало ровно туда, где прочерчена линия.
• Группы считали вместе. Факторный анализ не проводился отдельно для клинической и неклинической группы. Поэтому нет доказательств в пользу того, что модель будет одинаково хорошо работать для людей, у которых есть исполнительная дисфункция, и для тех, у кого её нет.

Конвергентная и дискриминантная валидность

Конвергентная валидность подтверждается высокой корреляцией со шкалой Барратта и меньшей корреляцией со шкалами тревоги и депрессии. Но с дискриминантной ситуация несколько сложнее.

Дело в том, что одного корреляционного анализа недостаточно, чтобы понять: ASRS не измеряет другие конструкты кроме СДВГ. Особенно если мы говорим о расстройствах, при которых также могут наблюдаться исполнительная дисфункция и лёгкие когнитивные снижения, — субъективно они будут восприниматься как симптомы СДВГ. Поэтому сегодня дискриминантная валидность доказывается совершенно иными способами.

Кроме того, двух методик объективно недостаточно для обоснования дискриминантной валидности.

Чувствительность и специфичность

Авторы провели ROC-анализ и AUC, что позволило им понять, насколько ASRS годится для скрининга СДВГ. Методика показала специфичность и чувствительность выше 80% — это очень хороший показатель.

Но ввиду вышеупомянутых особенностей апробации авторы не показали, что ASRS сможет отличить СДВГ от исполнительной дисфункции при других состояниях, гипомании и ПРЛ. А также что методика будет хорошо работать на популяционной выборке.

Качество публикации и прозрачность

Вот здесь у меня есть довольно много вопросов к авторам. Особенно касаемо прозрачности.

Дело в том, что статья не содержит некоторых ключевых параметров факторного анализа — их пришлось уточнять в формате личной переписки с одним из авторов. Также не уточнено, есть ли другие диагнозы у оставшихся 400 участников (напомню, исследование проводилось в НЦПЗ).

Кроме того, авторы отказались предоставлять данные, ссылаясь на конфиденциальность. Это вполне укладывается в логику профессиональной этики. Но современные исследователи уже давно публикуют данные в обезличенном виде и код R или Python на GitHub. Такая практика делает расчёты максимально прозрачными.