Определение риска криминально-агрессивного поведения у комбатантов

Размещено на http://www.allbest.ru/

Федеральный медицинский центр психиатрии и наркологии им. В.П. Сербского

Отделение эндогенных психозов отдела судебно-психиатрических экспертиз в уголовном процессе

ОПРЕДЕЛЕНИЕ РИСКА КРИМИНАЛЬНО-АГРЕССИВНОГО ПОВЕДЕНИЯ У КОМБАТАНТОВ

Фастовцов Григорий Александрович

доктор медицинских наук, доцент

Аннотация

В статье отражены результаты медико-криминалистического исследования с использованием регрессивного анализа, по результатам которого были выявлены наиболее информативные тестовые утверждения IES-R, что позволило в конечном итоге произвести выбор самых значимых симптомов посттравматического стрессового расстройства - предикторов агрессивно-криминального поведения.

В последние годы отмечается отчетливая тенденция к увеличению числа психических расстройств, обусловленных воздействием стрессовых факторов. Клиническое многообразие проявлений, высокий уровень сочетания с другими заболеваниями определяют сложность диагностических подходов к данным психическим расстройствам и прогнозу их развития. Исследования распространенности последствий экстремального стресса показывают, что примерно у каждого пятого участника боевых действий (комбатанта) возникает посттравматическое стрессовое расстройство (ПТСР), которое феноменологически проявляется в виде трех констелляций: погружения (интрузии), избегания и гиперактивности [4; 6].

Для выявления особенностей феноменологического оформления ПТСР применяется Шкала оценки влияния травматического события, разработанная М. Горовицем, Н. Вилнером и В. Алваресом в 1979 г. и модифицированная (пересмотренная) С. Мармаром с соавторами в 1996 г. (Impact of Event Scale-Revised - IESR) [2]. Данная Шкала как инструмент клинического исследования была апробирована в лаборатории психологии посттравматического стресса и психотерапии института психологии Российской академии наук, в настоящее время она относится к числу наиболее часто используемых в мировой практике для клинической диагностики посттравматических стрессовых расстройств. С помощью указанной Шкалы проводилась оценка выраженности симптоматики ПТСР по трем специфическим феноменам, выделенным М. Горовицем и С. Мармаром [5] посттравматический агрессивный поведение

К первому феномену относятся симптомы погружения - повторяющиеся переживания стрессовой ситуации в форме навязчивых представлений, фантазий, воспоминаний; появление их в снах либо ночных кошмарах при воздействии напоминающих обстоятельств. Иногда термин "погружение" (англ. intrusion) переводится как "навязывание".

Ко второму феномену относятся симптомы избегания - попытки смягчения или избегания переживаний, связанных с травматическим событием, снижение реактивности.

Симптомы третьего феномена - гипервозбуждения (физиологической возбудимости) включают: раздражительность, конфликтность, напряжение, неустойчивое настроение, трудности с сосредоточением внимания.

Вполне очевидно, что наборы симптомов воспроизводят диагностические критерии, используемые в таких ныне действующих классификациях психических расстройств, как ICD10 и DSMIVTR.

Результаты применения IESR рассчитываются соответственно субшкалам: субшкала "погружение" (intrusion subscale - INT) - 8 утверждений, субшкала "избегание" (avoidance subscale - AVD) - 8 утверждений и субшкала "физиологическая возбудимость" (hyperarousal subscale - HAR) - 6 утверждений. Оценкой каждой из субшкал является среднеарифметическая величина выбранных респондентом вариантов ответов в баллах (от 0 до 5), а общая оценка по шкале IESR в целом является суммой оценок каждой из трех шкал.

При длительном воздействии боевых стрессоров у некоторых военнослужащих обнаруживаются признаки так называемого неприемлемого боевого стрессового поведения (combat misconduct stress behavior). Оно проявляется как в мелких нарушениях уставных требований, так и в серьезных преступлениях, таких как мародерство, отказ взятия в плен или убийство пленных, применение пыток, насилие и убийство мирных жителей, убийство своих командиров [1]. Таким образом, рабочей гипотезой исследования является предположение о возможности выделения информативных признаков, опираясь на которые, можно прогнозировать вероятность агрессивного криминального поведения, что позволит увеличить доказательность экспертного решения, определять лечебные и реабилитационные меры медико-социального характера у ветеранов локальных войн, страдающих ПТСР.

Объектом исследования являлись 478 проходивших ранее службу в районах локальных вооруженных конфликтов военнослужащих-мужчин с клиническими признаками ПТСР (рубрика F 43.1 по МКБ 10)[1], обследованных непосредственно автором. Из них в основную группу ("подэкспертные") вошли 344 человека, страдающих ПТСР и совершивших правонарушения против личности различной тяжести; все они прошли судебно-психиатрическую экспертизу в Центре им. В.П. Сербского (обследование в условиях стационара проводилось в 300 случаях, амбулаторно - в 44). В группу сопоставления ("пациенты") были включены 134 человека, проходивших лечение в военных госпиталях по поводу ПТСР. Всего пройти исследование с использованием IESR выразило согласие 339 человек, из которых к группе подэкспертных относились 233, к группе пациентов - 106.

Таблица 1. Описательная статистика и однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA) субшкал оценки влияния травматического события (Impact of Event Scale-Revised, IES-R)

Источник: составлено автором.

Примечание: Mean - средний балл; SD - стандартное отклонение среднего; 95 % CI - 95%-ный доверительный интервал; LB - нижняя граница 95%-ного доверительного интервала; UB - верхняя граница 95%-ного доверительного интервала; F - критерий Фишера, используется при дисперсионном анализе (анализ вариации, Analysis Of Variance, ANOVA, MANOVA), основан на сравнении межгруппового разброса значений (эффект) и внутригруппового разброса значений (ошибка); p - вероятность ошибки.

Результаты и обсуждение исследования. В табл. 1, где сведены данные дескриптивной статистики и анализа различий результатов, полученных с помощью однофакторного дисперсионного анализа (ANOVA), видно, что оценка по всей шкале IESR по категории "подэкспертные" (9,43) была достоверно (p[2]= 0,000) выше таковой по категории "пациенты" (7,46). Также достоверно большие оценки у подэкспертных определялись по субшкалам "погружение" (p = 0,000) и "гипервозбуждение" (p = 0,000). Одновременно необходимо отметить, что не было выявлено различий по субшкале "избегание", и при этом средние оценки в сравниваемых группах были достаточно высоки.

Показанные результаты дают возможность утверждать, что и общий уровень посттравматического стресса, и средние оценки феноменов погружения и гипервозбуждения были выше в группе "подэкспертных". Однако в контексте настоящего исследования констатация этих фактов не может являться удовлетворительной по ряду причин. Прежде всего, не ясно, насколько данный клинический инструмент позволяет разграничивать комбатантов с признаками ПТСР, склонных и не склонных к проявлениям агрессии. Кроме того, оценки как по каждой из субшкал, так и по шкале в целом позволяют в какойто мере судить о феноменологическом содержании субъективной оценки травматического стресса, но не дают ответа на то, какие именно его признаки указывают на повышенный относительный риск агрессии.

Однако самым существенным моментом для возможности применения IESR как инструмента определения вероятности формирования криминальной агрессии была необходимость выяснения:

- в какой степени данная шкала может "правильно" отделить подэкспертных от пациентов,

- каковы пороговые значения каждой из субшкал и шкалы в целом;

- какие из утверждений наилучшим образом указывают на высокий или низкий относительный риск агрессивного поведения.

Иными словами, рассматриваемый в настоящей работе тест (IESR) расценивался как модель субъективных переживаний дистресса комбатантов, способных служить предикторами криминальной агрессии. Для решения указанных проблем вначале первичные данные, полученные с помощью IESR, рассматривались как исходные модели по каждой субшкале в отдельности и по шкале в целом. Проверка способности классифицировать сравниваемые группы проведена с использованием процедуры ROC[3]анализа с определением оптимальных пороговых значений, "отсекающих" одну группу от другой, а также показателей качества моделей (Sn - чувствительность, Sp - специфичность, PPV - прогностическая ценность положительного результата, NPV - прогностическая ценность отрицательного результата, AUC - интегральный показатель качества шкалы) [3].

Источник: составлено автором.

Рис. 1. Сравнительная диаграмма ROC-кривых, полученных по исходным значениям IES-R в целом и по отдельным субшкалам

На рисунке 1 представлена сравнительная диаграмма ROC-кривых, полученных по исходным значениям IESR в целом и по отдельным субшкалам. Как на самом рисунке, так и по данным сопровождающей его таблицы 2 хорошо видно, что данный клинический инструмент в исходном варианте как модель субъективного дистресса обладает удовлетворительной способностью (валидностью) выделять комбатантов с ПТСР, склонных к криминальной агрессии. Об этом свидетельствовали значения интегрального показателя качества шкалы (AUC = 0,744) как теста на определение вероятности агрессивного поведения. Примерно такие же показатели были у субшкал погружения (AUC = 0,723) и гипервозбудимости (AUC = 0,734). В то же время показатель качества субшкалы избегания (AUC = 0,537) представлял ее как практически "бесполезный классификатор", когда относительное число истинно положительных результатов распознавания (чувствительность) возрастает пропорционально росту относительного числа ложноположительных результатов.

Таблица 2. Показатели качества моделей субъективного дистресса, полученные по исходным значениям IES-R в целом и по отдельным субшкалам

Источник: составлено автором.

Примечание: AUC - интегральный показатель качества шкалы; Sn - чувствительность; Sp - специфичность; PPV - прогностическая ценность положительного результата; NPV - прогностическая ценность отрицательного результата.

Так, для суммарного скоринга IESR пороговое значение, отсекающее класс подэкспертных от класса пациентов, составило 8,33 балла при чувствительности теста 69,1 % (Sn = 0,691) и специфичности 76,4 % (Sp = 0,764). Прогностическая ценность положительного результата (доля подэкспертных от общего числа наблюдений, отнесенных тестом к данной категории) при указанном пороговом значении составила 86,6 % (PPV = 0,866). Однако прогностическая ценность отрицательного результата была весьма невелика - 52,9 % (NPV = 0,529). Примерно такие же результаты определения валидности распознавания сравниваемых групп демонстрировали две из трех субшкал - "погружение" и "гипервозбудимость". В первом случае, при "сбалансированных" величинах чувствительности (Sn = 0,704) и специфичности (Sp = 0,764), пороговое значение составило 1,82 балла, PPV = 0,866 и NPV = 0,540.

Во втором случае (Sn = 0,665; Sp = 0,793) пороговое значение равнялось 2,50 балла, PPV = 0,876 и NPV = 0,519. По субшкале избегания данные о показателях ее предикционной способности выявлять агрессивные тенденции у комбатантов соответствовали интегральному показателю - AUC и были также неудовлетворительны. Так, при "сбалансированных" и весьма низких показателях чувствительности (Sn = 0,524) и специфичности (Sp = 0,613) пороговое значение составляло 3,44, PPV = 0,749 и NPV = 0,369.

При исследовании полученных результатов анализа предикционной способности IESR выявлять потенциальную агрессивность особое внимание было обращено на пороговые значения, разделяющие подэкспертных и пациентов. В частности, придерживаясь общих принципов моделирования некоего события, следует полагать, что эти значения лежат между средними величинами, рассчитанными для каждой из сравниваемых групп. Однако если сравнить данные табл. 1 (средние значения) и табл. 2 (пороговые значения), несложно заметить, что упомянутый принцип выполняется лишь для балльной оценки по шкале в целом и для субшкалы "гипервозбудимость". В то же время пороговое значение по субшкале "погружение" было ниже, чем средний балл в группе "пациенты", а по субшкале "избегание" больше, чем средний балл в группе "пациенты".

Таблица 3. Описательные статистики и однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA) всех утверждений для оценки влияния травматического события (Impact of Event Scale-Revised, IES-R)

Источник: составлено автором.

Кроме того, настоящее исследование в основном было сфокусировано не столько на обобщенной оценке субъективного дистресса, сколько на роли отдельных утверждений как конструктах в модели, с помощью которых можно было бы определять вероятность формирования криминальной агрессии. В таблице 3 можно видеть, что по некоторым из утверждений субшкалы "избегание" (5 и 6) IES-R средний балл в группе "пациенты" был достоверно больше, чем в группе "подэкспертные". Тем не менее, как было показано выше, общая оценка по субшкале "избегание" вообще не предоставляла возможности дифференцировать подэкспертных и пациентов. Безусловно, поскольку все вошедшие в исследование комбатанты имели в той или иной степени признаки ПТСР, усредненные оценки или их обобщенная величина могли показывать лишь ориентировочные уровни субъективного дистресса, искажая при этом его содержательную часть. С учетом данного обстоятельства, было сделано предположение, что указывать на большую или меньшую вероятность формирования криминальной агрессии (т. е. выступать в роли предикторов) могут только некоторые из клинических признаков, которые входят в состав IES-R в качестве утверждений.

Для определения данных признаков каждая из субшкал IES-R была исследована с использованием процедуры пошаговой бинарной логистической регрессии, где в качестве зависимой бинарной переменной использовалась принадлежность к сравниваемым группам ("подэкспертный" - "пациент").

Принцип интерпретации полученных результатов был аналогичен описанному выше. Единственное отличие состояло в том, что полученные параметры независимых переменных умножались на балл (от 0 до 5), которым оценивал утверждение респондент.

В модель, которая была рассчитана на основе утверждений, составлявших субшкалу "погружение", было отобрано три утверждения:

1) V01int[4] - "Любое напоминание об этом событии (ситуации) заставляло меня заново переживать все случившееся";

2) V06int - "Я думал о случившемся против своей воли";

3) V20int - "Мне снились тяжелые сны о том, что со мной случилось".

На основании суммарных баллов, рассчитанных для каждого наблюдения, были рассчитаны показатели качества исходной регрессионной модели. В частности, чувствительность модели составила 93,1 % (Sn = 0,931), специфичность - 71,7% (Sp = 0,717). Положительная и отрицательная прогностическая ценность модели были близки по значению и составили соответственно PPV = 0,879 и NPV = 0,826.

Таблица 4. Параметры уравнения регрессии и проверка их достоверности по утверждениям субшкалы "погружение" IES-R (шаг 3)

Источник: составлено автором.

Примечание: переменная, включенная в модель на шаге: 1) V20int - "Мне снились тяжелые сны о том, что со мной случилось"; 2) V06int - "Я думал о сулчившемся против своей воли"; 3) V01int - "Любое напоминание об этом событии (ситуации) заствляло меня заново переживать все случившееся"; B - константная величина; SE - стандартная погрешность; Wald - достоверность (p) по величине статистики Вальда; df - достоверность факта; Exp(B) - значение каждого из параметров регрессии.

В таблице 4 сведены параметры уравнения регрессии, полученные по результатам селекции переменных, которые позволяют с достаточной точностью (см. показатели качества модели) относить наблюдение к одной из сравниваемых категорий обследованных комбатантов, и проверка их достоверности. Прежде всего, обратим внимание на то, что величина константы в модели имеет отрицательное значение, но невелика и недостоверна (-0,253; p =,497). Из этого следует, что если каждое из утверждений субшкалы избегания имело значение "0", то наличие или отсутствие относительного риска криминальной агрессии было затруднительно: ОШ[5]= 0,78 или Pevent[6] = 43,7 %. Тем не менее, согласно правилам классификации с использованием бинарной логистической регрессии, данный случай должен классифицироваться как "пациент".

Также следует отметить, что два из выбранных утверждений имели положительное значение (V01int и V20int), т. е. при оценке утверждения больше "0" наличие каждого из них пропорционально увеличивало вероятность агрессивного поведения. В частности, присутствие признака, описанного утверждением V01int (0,434; p = 0,000), увеличивало относительный риск в полтора раза (ОШ = 1,54), а наличие переживаний в утверждении V20int (0,866; p = 0,000) - почти в два с половиной раза (ОШ = 2,38). И напротив, отрицательное значение утверждения V06int (-,769; p = 0,000) свидетельствовало о том, что относительный риск снижается почти вдвое (ОШ = 0,46).

В качестве примера приведем расчет для обследованного комбатанта, выбранные оценки утверждений которого составили V01int = 1, V06int = 3 и V20int = 0. Таким образом, уравнение регрессии для него записывалось следующим образом:

y = -0,253 + 1 Ч 0,434 - 3Ч0,769 + 0Ч0,866 = -2,126

Pevent = 1/(1 + 2,7182,13) = 0,107,

где y - суммарный параметр уравнения;

Pevent - вероятность наступления некоего события.

То есть вероятность того, что комбатант может совершить агрессивное общественно опасное деяние (ООД), мала и составляет только 10,7 %.

Добавим, что данный респондент изначально относился к группе пациентов.

Подобным образом были выбраны предикторы из субшкалы "избегание". Всего в регрессионную модель вошло пять утверждений (см. табл. 5). Показатели качества модели были несколько хуже, чем в предыдущей модели, а именно: при достаточно высокой чувствительности (Sn = 0,876) имели место довольно большое число ложноположительных результатов теста и, как следствие, весьма низкий показатель специфичности (Sp = 0,443). Тем не менее, улучшились показатели прогностической ценности (PPV = 0,776 и NPV = 0,618) в сравнении с тем, когда использовалась субшкала "избегание" целиком (т. е. все восемь утверждений). В результате редуцированная субшкала "избегание" уже не представлялась как "бесполезный классификатор".

Таблица 5. Параметры уравнения регрессии и проверка их достоверности по утверждениям субшкалы "избегание" IES-R (шаг 5)

Источник: составлено автором.

Примечание: переменная, включенная в модель на шаге: 1) V05avd - "Я не позволял себе расстраиваться, когда думал об этом событии или что-то напоминало мне о нем"; 2) V22avd - "Я старался ни с кем не говорить о случившемся"; 3) V11avd - "Я старался не думать о случившемся"; 4) V17avd - "Я старался вытеснить случившееся из памяти"; 5) V12avd - "Я понимал, что меня до сих пор буквально переполняют тяжелые переживания по поводу того, что случилось, но ничего не делал, чтобы их избежать".

Так же как и в случае субшкалы "погружение", константа в уравнении регрессии субшкалы "избегание" имела отрицательную и статистически незначимую величину (-0,348; p = 0,614; ОШ = 0,71) (табл. 5). И хотя формально в случае нулевых значений остальных переменных наблюдение, имеющее в уравнении лишь константу, следовало бы отнести к группе пациентов, такое решение нельзя назвать достоверным и обоснованным.

Значительно больший клинический интерес представляет интерпретация параметров (коэффициентов регрессии), рассчитанных для вошедших в модель утверждений IESR. Как следует из табл. 5, три из них имели значимую положительную величину параметра:

1) V11avd - "Я старался не думать о случившемся" (b[7] = 0,322; p = 0,002; ОШ = 1,38);

2) V12avd - "Я понимал, что меня до сих пор буквально переполняют тяжелые переживания по поводу того, что случилось, но ничего не делал, чтобы их избежать" (b = 0,232; p = 0,051; ОШ = 1,26);

3) V22avd - "Я старался ни с кем не говорить о случившемся" (b = 0,423; p = 0,000; ОШ = 1,53);

и два - значимую отрицательную величину:

1) V05avd - "Я не позволял себе расстраиваться, когда думал об этом событии или чтото напоминало мне о нем" (b = -0,435; p = 0,000; ОШ = 0,65);

2) V17avd - "Я старался вытеснить случившееся из памяти" (b = -,219; p = 0,017; ОШ = 0,80).

Однако в данном случае существенный клинический смысл имеют не только собственно величины коэффициентов, определяющие большую или меньшую вероятность агрессивно-криминального поведения при наличии данного симптома. Содержание утверждений, имеющих положительные величины параметра и, следовательно, увеличивающих вероятность агрессивных ООД, свидетельствовали о пассивной форме избегания ситуаций, вызывающих субъективный дистресс. И, напротив, утверждения, имевшие отрицательное значение, т. е. снижавшие относительный риск агрессивного поведения, свидетельствовали об активной форме "избегания" ("борьба" с состоянием психологического дистресса).

В регрессионную модель, рассчитанную на основе субшкалы "гипервозбудимость", вошло четыре утверждения из шести (табл. 6). В данном случае также наблюдался при высоком уровне чувствительности (Sn = 0,910) довольно низкий показатель специфичности (Sp = 0,481). Однако при этом стали более сбалансированными показатели прогностической ценности (PPV = 0,794 и NPV = 0,708). С учетом того что одной из основных задач настоящего исследования было определение признаков повышенного риска формирования агрессивного поведения, полученные результаты регрессионного анализа можно считать вполне приемлемыми.

Таблица 6. Параметры уравнения регрессии и проверка их достоверности по утверждениям субшкалы "гипервозбудимость" IES-R (шаг 4)

Источник: составлено автором.

Примечание: переменная, включенная в модель на шаге: 1) V18har - "Мне было трудно сосредоточить внимание на чем-либо"; 2) V21har - "Я был постоянно насторожен и все время ожидал, что случится что-то плохое"; 3) V15har - "Мне было трудно заснуть"; 4) V10har - "Я был все время напряжен и сильно вздрагивал, если что-то внезапно пугало меня".

Следует обратить внимание на то, что в отличие от рассмотренных выше моделей феноменов субъективного дистресса в виде "погружения" и "избегания", константа в модели "гипервозбудимость" имела значительную и статистически достоверную отрицательную величину (-1,613; p = 0,000; ОШ = 0,199). Это означало, что если все остальные симптомы, вошедшие в модель, отсутствовали, вероятность формирования агрессивного поведения была невелика (Pevent = 16,1 %)

С положительными и достоверными значениями параметров (коэффициентов) и, следовательно, увеличивавшими вероятность агрессивных ООД в уравнение модели феномена "гипервозбудимость" вошли:

1) V10har - "Я был все время напряжен и сильно вздрагивал, если чтото внезапно пугало меня" (b = 0,352 p = 0,001; ОШ = 1,42),

2) V18har - "Мне было трудно сосредоточить внимание на чемлибо" (b = 0,352; p = 0,001; ОШ = 1,42),

3) V21har - "Я был постоянно насторожен и все время ожидал, что случится чтото плохое" (b = 0,550; p = 0,000; ОШ = 1,73).

Несложно заметить, что совокупность перечисленных симптомов не что иное, как тревожное расстройство. Наглядным подтверждением тому является наибольшее значение параметра утверждения V21har, которое в явном виде описывает тревогу. Единственным утверждением, вошедшим в модель "гипервозбудимость" с отрицательным значением (b = -0,412; p = 0,001; ОШ = 0,66), было V15har - "Мне было трудно заснуть". Однако этот симптом можно трактовать по-разному, в том числе как признак астенических расстройств.

Таким образом, приведенные результаты регрессионного анализа дали возможность произвести выбор наиболее значимых симптомов ПТСР - предикторов агрессивнокриминального поведения. Редукция симптомокомплексов, которые описывают субшкалы IES-R, позволила "отсечь" признаки, характерные для посттравматического стресса в целом: они приводили к нивелировке характеристик, необходимых для решения основной проблемы исследования - составления прогноза криминальной агрессии как осложненного течения ПТСР. Об улучшении интегральных и частных показателей свидетельствует сравнительная диаграмма ROC-кривых (рис. 2), построенных по результатам регрессионного анализа субшкал IES-R.

Источник: составлено автором.

Рис. 2. Сравнительная диаграмма ROC-кривых по результатам регрессионного анализа субшкал IES-R

Таблица 7. Показатели качества моделей субъективного дистресса по субшкалам IES-R, полученные по результатам регрессионного анализа и ROC-анализа

Источник: составлено автором.

Примечание: Sn - чувствительность; Sp - специфичность; PPV - уровень положительной предикции или прогностическая ценность положительного результата; NPV - уровень отрицательной предикции или прогностическая ценность отрицательного результата; AUC - величина площади под ROC-кривой или интегральный показатель качества шкалы.

В прилагаемой к рис. 2 сводной таблице показателей предикционной способности математических моделей субъективного психологического дистресса (см. табл. 7) сопоставляются показатели качества моделей субъективного дистресса по отдельным субшкалам IES-R, полученные методом регрессионного анализа (исходная модель) и ROC-анализа.

Использование регрессионного анализа и ROC-анализа было обусловлено несбалансированностью показателей чувствительности и специфичности рассчитанных моделей. Единственной из них, когда совпадали показатели предикционной способности как исходной, так и сбалансированной с применением ROC-анализа модели, была редуцированная субшкала "погружения". К тому же эта модель обладала самым высоким интегральным показателем качества - AUC = 0,836. "Балансировка" чувствительности и специфичности моделей "избегание" и "гипервозбудимость" приводила к утрате основного их свойства - выявлять большую долю комбатантов с высоким относительным риском криминальной агрессии. В этой связи целесообразно применять следующий статистический прием: использовать в качестве порогового значения, "отсекающего" наблюдения с безусловным высоким риском, параметр исходной модели; в качестве же порогового значения, "отсекающего" случаи с безусловно низким риском, необходимо использовать параметр, определенный с помощью ROC-анализа. Те же наблюдения, где значение суммарного зависимого параметра попало в интервал между указанными порогами, можно считать случаями условного риска.

Вывод. Изучение психолого-психических особенностей у комбатантов позволяет определить характерную личностную деформацию с нарушенной структурой ведущих мотивов и ценностей. Важным фактором, удерживающим искаженную мотивационно-ценностную систему, являлось положительное отношение к собственным стеническим чертам характера и позитивное отношение к применению насилия в качестве эффективного способа разрешения межличностного конфликта, что усиливает влияние на формирование у комбатантов агрессивного криминального поведения. Изученный медико-криминалистический материал с применением клинико-психопатологического, патопсихологического и регрессионного анализа позволил выявить наиболее информативные тестовые утверждения IESR, что дало возможность выбрать наиболее значимые симптомы ПТСР в качестве предикторов агрессивно-криминального поведения комбатантов.

Практической значимостью проведенного исследования является возможность проводить оценку риска совершения агрессивных правонарушений, определять мотивы и механизмы их реализации.

Литература

1. Руководство для командиров по контролю над боевым стрессом: Полевой устав Сухопутных войск США FM 2251 / сокр. пер. с англ. А.П. Нечаева // Зарубеж. воен. мед. (Информ. сб.). № 96. СПб., 1999. С. 8-84.

2. Тарабрина Н.В. Практикум по психологии посттравматического стресса. СПб.: Питер, 2001. 272 с.

3. Флетчер Р., Флетчер С., Вагнер Э. Клиническая эпидемиология. Основы доказательной медицины / пер. с англ. С.Е. Бащинского, С.Ю. Варшавского. М.: Медиа Сфера, 1998. 352 с.

4. Horowitz M.J., Winer N., Kaltreider N., Alvarez W. Signs and Symptoms of PTSD // Arch. Gen. Psychiat, 1980, vol. 37, № 1, pр. 85-92.

5. Horowitz M.J., Weiss D.S., Marmar Ch. Diagnosis of posttraumatic stress disorder // J. Nerv. Ment. Dis, 1987, vol. 175, № 5, pр. 267-268.

6. Mellman T.A., Randolph C.A., Brawman-Mintzer O. et al. Phenomenology and course of psychiatric disorders associated with combat-related posttraumatic stress disorder // Am. J. Psychiatry, 1992, vol. 149, № 11, рр. 1568-1574.

Размещено на Allbest.ru