Встречаем месяц осведомленности об СДВГ! (разумеется, с характерным опозданием 🤩)

Сегодня мы исходим из того, что почти каждый 20-й человек в мире живет с СДВГ 👀

Говорить об СДВГ важно даже тогда, когда кажется, что уже миллион тиктоков снято на эту тему. Повышение здоровой осведомленности — это способ нормализовать то, что по-прежнему подвергается нападкам, а также помочь ребятам, которые ищут ответы, их найти 🤝

А мы собрали для вас 9 фактов об СДВГ, о которых вы, возможно, еще не знали!

🤩 СДВГ впервые описали в 18 веке
Ещё в 1775 году немецкий врач Мельхиор Адам Вейкард описал людей, «которые легко отвлекаются и быстро забывают, что только что делали». В 1798 году шотландец Александр Кричтон исследовал «врождённую неспособность удерживать внимание». А уже в наше время Рассел Баркли подтвердил, что Вейкард был первым, кто фактически описал СДВГ.

🤩 Известные люди с СДВГ
О диагнозе открыто говорили на самом деле многие — Джим Керри, Марк Руффало, Майкл Фелпс, Ченнинг Татум, Том Холланд, Зои Дешанель, Джейми Оливер, Сэр Ричард Брэнсон, Ингвар Кампрад и др. Мы наблюдаем все больше знаменитостей, совершающих свой пси-каминг-аут, и это прекрасная тенденция!

🤩 СДВГ наследуется почти как рост или близорукость
По данным разных исследований, метаанализов, генетический вклад в симптомы СДВГ оценивается в 70–80 %. Это одна из самых высоких наследуемостей среди расстройств.

🤩 Люди с СДВГ живут в среднем на 7-9 лет меньше
Крупное британское исследование, в рамках которого проанализировали данные почти 10 миллионов взрослых за 19 лет показало, что мужчины с диагнозом живут примерно на 6-7 лет меньше, а женщины — примерно на 8-9 лет меньше,
по сравнению с общей популяцией (из-за повышенных рисков травм, зависимостей, суицидов и хронических болезней).

🤩 У взрослых с СДВГ в 4 раза выше риск зависимостей
У взрослых с СДВГ самый высокий риск (в 4 раза выше) развития игровой, никотиновой или иной зависимости, связанной с немедленным вознаграждением

🤩 Почти 4 из 5 людей с СДВГ имеют сопутствующие состояния из психиатрии
Около 75–80 % людей с диагнозом имеют коморбидные расстройства, очень часто это: тревожность, депрессия, РПП, аутизм, хроническая боль и другие.

🤩 Ремиссия СДВГ возможна
Сегодня мы знаем, что СДВГ — не статичное состояние. Симптомы у большинства людей колеблются: периоды обострений сменяются ремиссией. Такие улучшения связаны с доступностью лечения, поддержкой и развитием навыков адаптации. Нейроотличность остается, но мы можем говорить о развитии функциональной ремиссии.

🤩 Гипотеза «охотников и фермеров» не считается достоверной
Эта гипотеза предполагала, что черты СДВГ были эволюционным преимуществом у древних охотников и помогали быстро реагировать и выживать. Но генетическое исследование 2020 г. показало, что частота генов, связанных с СДВГ, со временем снижалась, а не закреплялась. Это значит, что такие черты не давали эволюционного преимущества и СДВГ — это естественная вариация человеческого мозга, существовавшая всегда, которая к тому же (очень грубо говоря) не понравилась естественному отбору.

🤩 СДВГ — это тоже спектр
Несмотря на то, что «спектр» принято ассоциировать с аутизмом, внутри СДВГ мы действительно наблюдаем аналогичную картину сильного многообразия черт. У каждого человека свой профиль внимания, импульсивности и регуляции. Это это очень важная отправная точка для работы с СДВГ, особенно у женщин.

#mb_СДВГ

Пока мы тут с вами в 20-й раз ковыряем DSM или МКБ, чтобы разобрать свои симптомы, в мире вообще-то происходят удивительные вещи.

Все чаще стали появляться новости и исследования на тему диагностики СДВГ с помощью ИИ. И все бы хихи-хаха, но эти методы уже показывают какие-то нереальные (для еще сырых технологий) результаты и, видимо, имеют большое будущее Так что напрягаемся, господа психиатры.

Общий принцип всех этих текнолоджий простой — ученые показывают ИИ данные людей с СДВГ и без, чтобы научить нейросеть видеть различия, а потом подсовывают ему новые данные и получают свежий вердикт 🏥

Пожалуй, самый экзотический метод, о котором мы узнали — анализ зрительного восприятия. Вот тут участникам показывали французские слова, наложенные на визуальный шум, который быстро менялся по контрастности и структуре. Оказалось, у людей с СДВГ зрительная обработка отличается от нейротипичных. ИИ смог различать две группы с точностью 91,8%, используя всего около 3% данных. Авторы предполагают, что СДВГ помимо прочего связано с особым ритмом восприятия. Но все еще неясно, как это реально мэтчится с активностью мозга. И вообще выборки в таких исследованиях пока смешные. Тем не менее, исследования с применением этого метода не стоят на месте.

Этот кейс лишь один пример, но господа ученые успели выдумать много хитрых методов для анализа динамики визуального восприятия: тут вам и анализ сложности движения глаз и размера зрачков, и портативные устройства для слежения за взглядом, и отслеживание взгляда в VR-комнате, и трекинг взгляда во время просмотра свободного просмотра видео и другие.

А китайские герои научного труда в этом году выкатили мета-анализ аж 340 статей на эту тему. Низкий поклон за бесценные знания, и продолжаем:

А вот разговорами об МРТ уже никого не удивить, разные разработки ведутся года с 2017. ИИ анализирует структуру мозга, а также особенности функциональных связей — что-то вроде анализа работы метро и тех самых постоянных треш-затыков на Таганско-Краснопресненской 💥 Особое внимание тут достается печально известной DMN (сети, которую во много считают ответственной за все каноничные СДВГ страдания).
Точность определения СДВГ в разных моделях на основе данных, полученных на МРТ, от 70 до 90% (что довольно близко к клинической).

Последний метод, который, кстати, может вызывать куда больше любопытства — это ЭЭГ. Он оценивает скорость и согласованность работы разных зон мозга. Дешевый, быстрый, безопасный и (wow!) очень точный. На ЭЭГ уже научились замечать СДВГ-особенности мозговых волн. ИИ подхватывает это, распознает и выдает результат. Точность какая-то откровенно дикая — 95-100%. Но радоваться рано, это лишь лабораторные условия, и мы с вами наверное даже успеем постареть, пока у уважаемых нами ученых получится масштабировать подобную модель. Хотя кто знает.

Стоит сказать, что все это, конечно, жуть как интересно и правда крайнее перспективно, но не так просто, а точнее совсем не просто: ИИ-анализ для диагностики пока что ненадежен. У всех людей мозг устроен по-разному, а данных для обучения мало, в случае с МРТ они вообще взяты в основном из одной старой базы (ADHD-200). Единого стандарта обучения и проверки моделей пока нет. И еще нескромная куча факторов, которая как минимум несколько десятилетий будет заставлять нас платить старым добрым психиатрам за старую добрую диагностику 🫠

#mb_СДВГ