Неоднородность когнитивных нарушений при первом эпизоде психоза: кластерный анализ

Abstract

Цель. Выявление различных когнитивных профилей с использованием кластерного анализа (КА), примененного к стандартизированному набору нейрокогнитивных показателей. Материалы и методы. В исследовании принимало участие 94 пациента (89 – после приведения данных к одной размерности и исключения выбросов) в возрасте 20–40 лет с первым психотическим приступом, обратившихся за помощью в стационарное отделение. Для оценки когнитивной сферы использовались инструменты нейро- и патопсихологической диагностики. Для кластеризации применялся иерархичекий кластерный анализ и метод К-средних, а также методы качественного и количественного сравнительного анализа для анализа групп-кластеров. Результаты. Иерархический КА позволил выделить несколько когнитивных подструктур: скорости переработки информации, рабочей памяти, перцептивной интеграции, контроля. Методом K-средних получены профили, различные по выраженности нейрокогнитивных показателей. В одном из профилей когнитивное функционирование значимо превышает другой кластер в сферах произвольного внимания и памяти (зрительной и слуховой), моторного контроля. Заключение. Когнитивные нарушения неоднородны даже в рамках одной нозологической категории. Понимание неоднородности когнитивных профилей может способствовать разработке персонализированных стратегий когнитивного восстановления. The aim of the work is to identify distinct cognitive profiles using cluster analysis applied to a standardized set of neurocognitive indicators. The aim of the study was to identify distinct cognitive profiles using cluster analysis (CA) applied to a standardized set of neurocognitive indicators. Materials and methods. The study included 94 patients (89 after data normalization and outlier removal), aged 20–40 years, who were admitted to an inpatient unit with a first psychotic episode. Neuropsychological and pathopsychological assessment tools were used to evaluate cognitive functioning. Hierarchical cluster analysis and the k-means method were applied for clustering. In addition, qualitative and quantitative comparative analyses were used to examine the resulting cluster groups. Results. Hierarchical cluster analysis identified several cognitive substructures: processing speed, working memory, perceptual integration, and cognitive control. The k-means method yielded profiles differing in the severity of neurocognitive indicators. In one of the profiles, cognitive functioning significantly exceeded that of another cluster in the domains of voluntary attention and memory (visual and auditory), as well as motor control. Conclusion. Cognitive impairments are heterogeneous even within a single nosological category. Understanding the heterogeneity of cognitive profiles may contribute to the development of personalized cognitive rehabilitation strategies.