Индивидуальный подход к хронической боли: как ACT меняет жизнь

Индивидуальный подход к хронической боли: как ACT меняет жизнь

Хроническая боль затрагивает миллионы людей по всему миру и является одной из ведущих причин инвалидности, существенно снижая качество жизни (James et al., 2018). Для решения этой проблемы все больше внимания уделяется психологическим процессам и функциональным исходам, связанным с адаптацией к хронической боли (Fang & Ding, 2022). Среди них психологическая гибкость — с принятием боли как основным измерением — стала ключевым процессом, а интерференция боли представляет собой важный функциональный исход; вместе эти конструкты являются основными клиническими мишенями в программах лечения хронической боли (McCracken et al., 2022).

В рамках этой концепции психологическая гибкость обозначает способность открыто сталкиваться с нежелательными переживаниями и действовать в соответствии с личными ценностями (McCracken, 2024). Принятие боли отражает готовность испытывать боль без попыток контролировать или избегать ее, при этом занимаясь значимой деятельностью (Chen et al., 2025). Интерференция боли описывает степень, в которой боль нарушает функционирование (Karayannis et al., 2017).

Когнитивно-поведенческая терапия (КПТ) и Терапия принятия и ответственности (ACT)

Когнитивно-поведенческая терапия (КПТ) широко признана золотым стандартом психологического вмешательства при хронической боли (Day & Thorn, 2022). Обширные исследования продемонстрировали эффективность КПТ в различных популяциях с хронической болью (Williams et al., 2020), показав значительные преимущества в улучшении качества жизни (Ma et al., 2023), функциональной способности (Yang et al., 2022), принятии боли (Trindade et al., 2021) и психологической гибкости (Hughes et al., 2017), а также в снижении интенсивности боли (Rosser et al., 2023), интерференции боли (Veehof et al., 2016), тревожности (Gandy et al., 2022) и депрессии (Lai et al., 2023).

Терапия принятия и ответственности (ACT) — это подход, основанный на КПТ, который привлекает все большее внимание своей эффективностью в управлении хронической болью (McCracken et al., 2022). Эта терапия подчеркивает контекстуальные, экзистенциальные стратегии изменения, которые способствуют гибкому, основанному на ценностях поведению (S. G. Hofmann & Hayes, 2018). ACT способствует целостному благополучию, направляя людей к значимым действиям, учитывая при этом функцию и контекст психологических переживаний (McCracken, 2023). Эмпирические данные подтверждают ее эффективность в популяциях с хронической болью (Lai et al., 2023). Недавний зонтичный обзор, обобщающий метааналитические данные, приходит к выводу, что ACT значительно снижает симптомы депрессии и тревожности, уменьшает катастрофизацию боли, а также повышает принятие боли и психологическую гибкость (MartinezCalderon et al., 2024).

Процесс-ориентированная терапия и индивидуальные подходы

Несмотря на многообещающие доказательства, большинство исследований ACT при хронической боли использовали нометологический аналитический подход, основанный на обобщенных данных и средних эффектах. Этот тип анализа ограничивает понимание клинического воздействия и механизмов изменений с идиогрфической точки зрения (Ciarrochi et al., 2024). В этом контексте развивающаяся парадигма процесс-ориентированных терапий (Ong et al., 2025) начала влиять на исследования хронической боли, подчеркивая необходимость более персонализированных подходов. Все больше признается высокий уровень вариабельности в ответах на лечение между людьми, что подчеркивает важность методологических подходов, учитывающих индивидуальные различия (McCracken, 2023). Следовательно, для адаптации психологических терапий к конкретным людям требуются идиогрфические продольные анализы (Moskow et al., 2023; Scholten & Glombiewski, 2025).

Одним из подходов является изучение прогресса участников в рамках рандомизированных контролируемых испытаний (РКИ) путем анализа подмножества индивидов с использованием подхода дизайна эксперимента для одиночного случая (SCED) (Kratochwill et al., 2014) наряду с идиогрфическим сетевым анализом продольных оценок. SCED давно играет важную роль в доказательной терапии (Tanious & Onghena, 2021), а идиогрфические сети становятся ключевым инструментом для понимания персонализированных терапевтических механизмов и могут дать представление о том, какие компоненты вмешательства способствуют значимым изменениям (Burger et al., 2024; Ong et al., 2025). Включение этих двух подходов в хорошо разработанные РКИ открывает новый эмпирически обоснованный путь к персонализации.

Исследование IMPACT: контекст

Исследование IMPACT оценивало эффективность и экономическую целесообразность добавления групповой ACT через видеоконференцию или поведенческой активационной терапии депрессии (BATD) к стандартному лечению (TAU) для лиц с хронической болью в пояснице (CLBP) и клинически значимыми симптомами депрессии (SanabriaMazo et al., 2023a, b, 2024a, b). Оно предоставляет хорошую основу для изучения этого нового методологического расширения РКИ. На нормативном уровне обе терапии значительно улучшили интерференцию боли, катастрофизацию боли, поведенческую активацию и психологическую гибкость после лечения и в период последующего наблюдения по сравнению с TAU, причем 65% участников ACT и 45% участников BATD показали клинически значимые улучшения (SanabriaMazo et al., 2023a, b). Обе терапии были экономически эффективными, хотя и не дифференцированно (SanabriaMazo et al., 2024a, b). Однако наблюдалась существенная гетерогенность в связях между исходами, такими как интенсивность боли и подавленное настроение, и процессами переменных (SanabriaMazo et al., 2024b).

Цель настоящего исследования

Настоящее исследование было направлено на изучение прогресса небольшой подгруппы участников (n = 6) с использованием как визуального, так и статистического анализа данных SCED и индивидуального сетевого анализа, который исследовал, как основные психологические переменные (интенсивность боли, интерференция боли, подавленное настроение и психологическая негибкость) взаимодействовали у каждого участника исследования. Основываясь на предыдущих выводах, было выдвинуто предположение, что удаленно предоставляемая ACT приведет к значительным улучшениям в интерференции боли, интенсивности боли и подавленном настроении, а также к снижению психологической негибкости по сравнению с периодом отсутствия лечения. Также предполагалось, что идиогрфический сетевой анализ выявит высокую вариабельность между участниками относительно процессов изменений, связанных с этими исходами.

Метод

Дизайн исследования

Однослучайное исследование было встроено в 12-месячное, многоцентровое, одноослепленное РКИ (NCT04140838), которое включало три группы исследования: ACT, BATD и TAU. Анализ состоял из четырех отдельных фаз: базовой (фаза A), лечения (фаза B), постлечебной (фаза C) и 12-месячного последующего наблюдения (фаза D), с ежедневными экологическими моментальными оценками (EMA) в фазах A, B и C и полными оценками в фазах A, C и D. Настоящее исследование соответствует рекомендациям по отчетности для одиночных случаев в поведенческих вмешательствах (SCRIBE; Tate et al., 2016). РКИ было одобрено Этическим комитетом Fundació Sant Joan de Déu (PIC17819) и Hospital del Mar (2019/8866/I). Набор и процедуры исследования проводились с октября 2020 года по июль 2021 года. Все участники предоставили письменное информированное согласие перед включением в исследование. Подробная методологическая информация доступна в других источниках (SanabriaMazo et al., 2020, 2023a, b; SanabriaMazo, GinéVázquez, et al., 2024b).

Участники

Участники были набраны из отделения боли Parc Sanitari Sant Joan de Déu (Сан-Бой-де-Льобрегат, Испания) и Hospital del Mar (Барселона, Испания). Всего в оригинальное РКИ было набрано 234 участника с сентября 2020 года по май 2021 года (SanabriaMazo et al., 2023a, b). Критерии включения включали: (1) взрослых в возрасте от 18 до 70 лет и (2) диагноз CLBP продолжительностью более 3 месяцев (как указано в медицинской истории), наряду с симптомами депрессии, определяемыми как оценка ≥ 10 по Patient Health Questionnaire9 (Spitzer et al., 1999). Критерии исключения включали: (1) когнитивные нарушения, отмеченные в медицинской истории, (2) предыдущая психологическая терапия в течение последних 12 месяцев, (3) тяжелое психическое расстройство или зависимость/злоупотребление психоактивными веществами, (4) радикулопатия, (5) участие в судебных разбирательствах с системой здравоохранения и (6) запланированное хирургическое вмешательство или невозможность посещать групповые занятия.

Для настоящего идиогрфического анализа была выбрана подгруппа участников из оригинального РКИ, которые проходили ACT и предоставили данные EMA и стандартные полные меры. Из 23 потенциально подходящих участников (см. SanabriaMazo, GinéVázquez, et al., 2024b) 17 были исключены из-за непредоставления по крайней мере 80% ответов EMA для каждой из четырех анализируемых переменных (т. е. минимум 56 из 70 ответов на переменную) или из-за непредоставления данных после лечения и последующего наблюдения по стандартным полным мерам. Критерий ответа был установлен для обеспечения достаточной плотности данных для захвата последовательных и надежных паттернов в идиогрфических анализах. Таким образом, окончательная выборка составила шесть участников.

Вмешательство

ACT проводилась в удаленном, синхронном формате, в группах от семи до 13 участников. Вмешательство состояло из восьми сессий по 1,5 часа в течение примерно 8 недель. Три терапевта, каждый из которых был назначен на две из шести групп, проводили сессии. Эти терапевты прошли 3-часовое обучение для обеспечения точности протокола и последовательности вмешательства. Кроме того, на протяжении всего вмешательства терапевты получали техническую поддержку от ассистентов исследования во время каждой сессии. После первой сессии участникам предоставлялся документ с домашним заданием, разработанным для закрепления ключевых концепций терапии. Содержание ACT соответствовало протоколу Vowles и Sorrell (2007). План сессия за сессией доступен в SanabriaMazo et al. (2023a, b).

Процедура

Перед клиническим интервью участники были проинформированы о цели исследования и ознакомлены с соглашениями о конфиденциальности. Помимо заполнения стандартных полных мер, они установили приложение Pain Monitor (SusoRibera et al., 2018) на свои телефоны и получили подробные инструкции по заполнению ежедневных мер.

Данные стандартных полных мер собирались в исходном состоянии (фаза A), после лечения (через 2 месяца после базового уровня; фаза C) и через 12 месяцев после базового уровня (фаза D). Ежедневные измерения проводились дважды в день с помощью EMA в течение 70-дневного периода: 7 дней (1-я неделя) для базового уровня (фаза A), 56 дней (недели 2–9) для лечения (фаза B) и 7 дней (10-я неделя) для постлечебного периода (фаза C).

Для ежедневных измерений push-уведомления напоминали участникам о необходимости заполнить пункты утром (между 8:00 и 10:00) и вечером (между 19:00 и 21:00) с 2-часовым окном для ответа. Последовательность пунктов оставалась неизменной на протяжении всех применений, а среднее время для завершения каждого измерения составляло менее 2 минут. Автоматизированная система уведомлений отслеживала ответы участников на протяжении всего вмешательства, предлагая техническую поддержку по мере необходимости.

Измерения в дневнике

Ежедневные измерения, оцениваемые в исследовании IMPACT, состояли из 21 пункта. Из них девять пунктов были релевантны целям настоящей работы и анализируются здесь. Исходы (интерференция боли, интенсивность боли и подавленное настроение) и переменная процесса психологической негибкости, собранные ежедневно через EMA, подробно описаны в Дополнительной таблице 1. Эти переменные были выбраны на основе их теоретической и эмпирической релевантности в литературе по ACT и хронической боли. Данные EMA оценивались ежедневно в течение 10 недель с использованием Pain Monitor: базовый уровень (фаза A), лечение (фаза B) и постлечебный период (фаза C). Надежность измерений EMA оценивалась с использованием коэффициента R_kf, со значениями от 0,98 до 0,99 (см. Дополнительную таблицу 2).

Исходы, связанные с болью

Три отдельных специально разработанных пункта использовались для измерения интерференции боли, интенсивности боли и подавленного настроения. В частности, интенсивность боли оценивалась пунктом «Какую интенсивность боли вы испытываете прямо сейчас?», интерференция боли — «Насколько боль мешала вашей деятельности сегодня?», а подавленное настроение — «Какую интенсивность подавленного настроения вы испытываете прямо сейчас?». Интерференция боли собиралась вечером, а интенсивность боли и подавленное настроение измерялись как утром, так и вечером. Данные интенсивности боли и подавленного настроения усреднялись для получения ежедневного ответа на участника. Если одно из двух ежедневных оценок отсутствовало, использовалось доступное значение; если оба отсутствовали, значение для этого дня записывалось как отсутствующее. Все пункты оценивались по шкале от 0 до 10, где более высокие значения указывали на худшие исходы, связанные с болью.

Переменная процесса

Шесть отдельных пунктов из Многомерного инвентаря психологической гибкости (MPFI) (Rolffs et al., 2018) использовались для измерения психологической негибкости на основе модели Hexaflex, предложенной Hayes et al. (2011): (1) избегание переживаний, (2) отсутствие контакта с настоящим моментом, (3) само как содержание, (4) слияние, (5) отсутствие контакта с ценностями и (6) бездействие. В частности, был выбран пункт с наибольшей факторной нагрузкой в каждом соответствующем измерении MPFI12. Общие баллы варьировались от 0 до 24, причем более высокие баллы отражали большую психологическую негибкость. Для целей визуализации диапазон баллов (от 0 до 24) был линейно преобразован в шкалу от 0 до 10.

Стандартные полные меры

Во время первоначального интервью участники заполнили анкету, собирающую социодемографическую информацию (пол, возраст, семейное положение, условия проживания, уровень образования и статус занятости) и клинические характеристики (годы с момента постановки диагноза и текущий эпизод депрессии). Composite International Diagnostic Interview (CIDI) (Wittchen, 1994) использовался для диагностики текущего эпизода большой депрессии.

Стандартные полные меры, оцененные в исследовании IMPACT, состояли из 17 опросников. Шесть из них были релевантны целям настоящей работы и анализируются здесь. Выбранные исходы включают интерференцию боли, интенсивность боли и подавленное настроение в качестве клинических переменных, а также психологическую негибкость в качестве переменной процесса — все концептуально согласуются с теми, что оценивались через EMA. Эти меры собирались в исходном состоянии, после лечения и через 12 месяцев последующего наблюдения, в то время как переменные субъективного улучшения (воспринимаемые изменения и нежелательные эффекты лечения) оценивались только после лечения. Все эти переменные записывались с использованием программного обеспечения Research Electronic Data Capture (REDCap).

Исходы, связанные с болью

Шкала интерференции боли Инвентаря краткой оценки боли (BPIIS) использовалась для измерения интерференции боли (de Andrés Ares et al., 2015), числовая рейтинговая шкала (NRS) для интенсивности боли и Шкала оценки стресса, тревоги и депрессии-21 (DASS-21) для симптомов депрессии за последнюю неделю (BadosLópez et al., 2005). BPIIS и NRS оцениваются по шкале от 0 до 10, а DASS-21 для депрессии — по шкале от 0 до 21, где более высокие значения указывают на худшие исходы, связанные с болью. Эти опросники показали коэффициент альфа Кронбаха в диапазоне от 0,70 до 0,92 в РКИ. Более подробная информация о характеристиках этих опросников доступна в других источниках (SanabriaMazo et al., 2023a, b).

Переменная процесса

Шкала психологической негибкости при боли (PIPS) использовалась для измерения психологической негибкости в отношении боли (Rodero et al., 2013). PIPS оценивается по шкале от 12 до 84, где более высокие баллы указывают на большую психологическую негибкость при боли. Этот опросник показал коэффициент альфа Кронбаха 0,90 в РКИ. Более подробная информация о характеристиках этого опросника доступна в других источниках (SanabriaMazo et al., 2023a, b).

Субъективное улучшение

Global Impression of Change (PGIC) использовался для измерения впечатления об изменении. PGIC состоит из одного пункта, измеряющего восприятие глобального улучшения. Этот опросник заполнялся по шкале от 1 («значительно лучше») до 7 («значительно хуже»), где более высокие баллы указывали на большее восприятие ухудшения. Кроме того, использовалась специально разработанная мера нежелательных эффектов лечения для проверки наличия негативных эффектов ACT (SanabriaMazo et al., 2020). Этот пункт звучал так: «Испытывали ли вы во время психологического лечения какие-либо нежелательные симптомы, которые, по вашему мнению, могут быть прямо или косвенно связаны с психологическим вмешательством?»

Статистический анализ

Анализ данных дневника

Ежедневные данные использовались для создания визуальных представлений и проведения статистического анализа (Chisari et al., 2022). Были созданы визуальные представления ежедневных исходов (интерференция боли, интенсивность боли и подавленное настроение) и переменной процесса психологической негибкости для графического представления данных из фаз базового уровня (A), лечения (B) и постлечебного периода (C) для каждого участника. Этот подход облегчил расчет и визуализацию средних уровней и идиогрфических тенденций. Пропущенные данные в ежедневных измерениях были импутированы методом последнего наблюдения, перенесенного вперед (LOCF), где последнее предшествующее значение использовалось для заполнения пробелов, хотя ограничения этого метода были признаны.

Статистический анализ включал расчет размеров эффекта с использованием неперекрытия всех пар (NAP), Tau и TauU, реализованных с помощью инструмента «SCDeffectsizes» (Pustejovsky et al., 2024). NAP, непараметрический коэффициент, сравнивал каждую точку измерения в фазе A с точками в фазах B и C для определения перекрытия, что приводило к проценту неперекрывающихся данных. Значения NAP интерпретировались следующим образом (Parker & Vannest, 2009): ниже 0,50 указывает на отсутствие улучшения, 0,50–0,65 предполагает небольшое улучшение, 0,66–0,84 отражает умеренное улучшение, а 0,85–1 — большое улучшение. Tau, другой непараметрический коэффициент корреляции рангов, использовался для оценки связи между баллами и фазами (A против B и A против C). Когда выявлялась тенденция к улучшению в базовой линии, применялся TauU, расширение Tau, для корректировки этих тенденций, повышая его надежность. TauU, расширение Tau, применялось для корректировки нежелательных базовых тенденций, повышая его надежность. Значения Tau интерпретировались на основе следующих критериев (Vannest & Ninci, 2015): ниже 0,15 указывает на минимальное или отсутствующее изменение, 0,15–0,20 указывает на небольшое изменение, 0,21–0,60 отражает умеренное изменение, 0,61–0,80 предполагает большое изменение, а выше 0,80 — очень большое изменение. Кроме того, были рассчитаны 95% доверительные интервалы (ДИ) для оценки точности размеров эффекта.

Анализ стандартных полных мер

Процентное изменение полных мер, связанных с болью (интерференция боли, интенсивность боли и симптомы депрессии), а также переменной процесса психологической негибкости было рассчитано для каждого участника от базового уровня (фаза A) до постлечебного периода (фаза C), а также от базового уровня (фаза A) до последующего наблюдения (фаза D). Снижение более чем на 20% считалось клинически значимым, в соответствии с предыдущими исследованиями, определяющими этот порог как индикатор минимально важного различия в исходах хронической боли (Dworkin et al., 2008).

Сетевой анализ

Сетевой анализ исследовал временные взаимосвязи между переменными в трех последовательных фазах (Ciarrochi et al., 2024). Первоначально использовалась интегрированная модель авторегрессионного интегрированного скользящего среднего с экзогенными переменными (iARIMAX) для изучения взаимосвязей между переменной процесса психологической негибкости и исходами, связанными с болью (интерференция боли, интенсивность боли и подавленное настроение) в течение двух временных периодов: первая половина (35 дней) временного ряда (охватывающая предобучение и часть лечения) и вторая половина (35 дней) временного ряда (охватывающая вторую половину лечения и постлечебный период). На этой фазе внешние регрессоры (XREG) были включены как предикторы для зависимых переменных (исходы, связанные с болью). Впоследствии была реализована байесовская модель со смешанными эффектами с использованием пакета brms в R для оценки влияния переменных, связанных с болью (интерференция боли, интенсивность боли и подавленное настроение), временных периодов (первые 35 дней против последних 35 дней) и их взаимодействия, включая случайный интерцепт для каждого участника.

Наконец, сетевой анализ был проведен с использованием структуры Group Iterative Multiple Model Estimation (GIMME) с пакетом rGIMME в R для изучения как группового, так и индивидуального уровня динамики переменных во времени, включая авторегрессионные эффекты и стандартизацию переменных для сопоставимости.

Результаты

Характеристики участников

Выборка исследования состояла из пяти женщин и одного мужчины, средний возраст которых составлял 58,5 лет (SD = 6,4; диапазон, 49–66 лет), а среднее время с момента постановки диагноза — 9,5 лет (SD = 8,8). Четыре участника (66,7%) были женаты и имели среднее или высшее образование. Два участника (33,3%) были безработными, в то время как остальные были либо пенсионерами, либо в отпуске по болезни. Четыре участника (66,7%) имели диагноз депрессии, посетили все сеансы терапии и считались завершившими лечение (т. е. посетили шесть из восьми сеансов терапии). Кроме того, пять участников (83,3%) были классифицированы как респондеры (т. е. сообщили об уменьшении на один пункт или более в общем показателе BPIIS до и после лечения). Сводка социодемографических характеристик участников представлена в Таблице 1.

Таблица 1. Социодемографические характеристики шести участников

Уровень завершения ежедневных измерений и стандартных полных мер

В соответствии с критериями включения, участники должны были завершить по крайней мере 80% оценок EMA. Следовательно, выборка, отобранная для анализа, продемонстрировала высокие показатели ответа на ежедневные измерения. Коэффициенты импутации пропущенных ежедневных измерений составили 10,9% для интерференции боли, 0% для интенсивности боли, 4,3% для подавленного настроения и 14,5% для психологической негибкости. Стандартные полные меры были полностью завершены (100% показатель ответа) всеми участниками на протяжении всего исследования.

Визуальный и статистический анализ ежедневных измерений

На Рисунке 1 представлены индивидуальные графики для шести участников, показывающие данные по интерференции боли, интенсивности боли, подавленному настроению и психологической негибкости. Дополнительные рисунки 1–4 дают более детальную визуализацию каждой переменной для каждого участника, включая средние значения и тенденции на разных этапах.

Рис. 1. Ежедневные оценки исходов (интенсивность боли, интерференция боли и подавленное настроение) и переменной процесса психологической негибкости за 70 дней: базовый уровень (фаза A), лечение (фаза B) и постлечебный период (фаза C)

В Таблицах 2 и 3 показаны значения NAP, Tau, TauU и ДИ вокруг Tau для показателей каждого участника, сравнивающие фазы базового уровня–лечения (A–B) и базового уровня–постлечебного периода (A–C).

Таблица 2. Значения Tau, TauU и NAP для исходов каждого участника (интенсивность боли, интерференция боли и подавленное настроение) и переменной процесса психологической негибкости от базового уровня (фаза A) до лечения (фаза B)

Таблица 3. Значения Tau, TauU и NAP для исходов каждого участника (интенсивность боли, интерференция боли и подавленное настроение) и переменной процесса психологической негибкости от базового уровня (фаза A) до постлечебного периода (фаза C)

Интерференция боли

Тенденции в базовой линии указывали на улучшение у Участников 1 и 5, в то время как другие участники демонстрировали колеблющиеся паттерны. Большинство показали снижение интерференции боли, при этом Участники 2 и 6 продемонстрировали значительные улучшения. Участник 1 первоначально улучшился, но это улучшение не сохранилось, и после лечения он вернулся к исходным уровням. Участники 3 и 5 показали незначительные улучшения, в то время как Участник 4 испытал незначительное ухудшение во время лечения, которое не сохранилось после лечения. Статистический анализ подтвердил эти тенденции. Значительные улучшения в NAP наблюдались у Участников 1, 2, 3 и 5. По Tau, Участники 1 и 2 продемонстрировали умеренные и очень большие улучшения соответственно; напротив, Участник 4 показал значительное ухудшение. Значительных изменений у остальных участников не наблюдалось. В постлечебный период Участники 2, 3, 5 и 6 продемонстрировали умеренные или большие улучшения в NAP. По Tau, Участники 2, 5 и 6 показали большие или очень большие улучшения, в то время как у остальных участников значительных изменений не наблюдалось.

Интенсивность боли

Участники 4 и 5 показали незначительные улучшения в базовой линии. Во время лечения большинство участников не показали значительных изменений в интенсивности боли, за исключением Участника 3, у которого произошло ухудшение. После лечения Участник 1 показал снижение интенсивности боли, в то время как Участники 2 и 3 показали увеличение. У остальных участников значительных изменений не наблюдалось. Статистический анализ подтвердил эти результаты. Во время лечения Участники 1 и 4 показали небольшие или умеренные улучшения, в то время как у остальных участников значительных изменений не наблюдалось. По Tau, Участник 1 испытал умеренное улучшение интенсивности боли, тогда как Участник 3 испытал умеренное ухудшение. В постлечебный период Участник 1 показал значительное улучшение в NAP, а Участник 5 — незначительное улучшение. По Tau, Участник 1 показал очень большое улучшение, в то время как Участники 2 и 3 показали большое или очень большое ухудшение.

Подавленное настроение

Участник 1 показал раннюю тенденцию к улучшению, в то время как у других участников наблюдались более вариабельные паттерны. Во время лечения Участники 1, 2, 4 и 6 показали снижение своих средних показателей, в то время как у Участника 3 произошло увеличение, а у Участника 4 не было изменений. В постлечебный период Участники 1, 2, 5 и 6 показали снижение подавленного настроения, Участник 3 продолжал ухудшаться, а Участник 4 по-прежнему не имел изменений. Статистический анализ показал схожие результаты, с небольшими или умеренными улучшениями в NAP у Участников 1, 2, 5 и 6. По Tau, Участник 3 показал умеренное ухудшение, тогда как Участник 6 продемонстрировал значительное улучшение. В постлечебный период Участники 1, 2, 5 и 6 показали умеренные или большие улучшения в NAP и большие или очень большие улучшения в Tau. Напротив, Участник 3 показал значительное ухудшение в Tau.

Психологическая негибкость

Тенденции в базовой линии показали улучшение у Участников 3 и 6. Во время лечения и последующего наблюдения Участники 2, 3, 5 и 6 показали незначительные улучшения своих средних показателей, в то время как Участники 1 и 4 продемонстрировали ухудшение. Статистический анализ выявил небольшие или умеренные улучшения в NAP у Участников 2 и 6, которые сохранились и после лечения, а также улучшение у Участников 3 и 5 только после лечения. По Tau, Участник 4 показал значительное или очень большое ухудшение психологической негибкости, которое сохранилось и после лечения. Напротив, Участники 3 и 6 продемонстрировали умеренное или значительное улучшение в Tau после лечения. Значительных изменений у остальных участников не наблюдалось.

Статистический анализ стандартных полных мер

В Таблице 4 представлен процент изменения полных переменных, включая исходы, связанные с болью (интерференция боли, интенсивность боли и подавленное настроение), переменную процесса психологической негибкости, нежелательные эффекты и общее впечатление об изменении участников, от базового уровня до постлечебного периода (A–C) и от базового уровня до последующего наблюдения (A–D).

Таблица 4. Процентное изменение полных показателей, связанных с болью (интенсивность боли, интерференция боли и подавленное настроение), и переменной процесса психологической негибкости от базового уровня (фаза A) до постлечебного периода (фаза C) и от базового уровня (фаза A) до последующего наблюдения (фаза D)

Интерференция боли

От базового уровня до постлечебного периода клинически значимые улучшения в интерференции боли наблюдались у всех участников, кроме Участника 5, у которого таких изменений не было. От базового уровня до последующего наблюдения Участники 2, 3 и 6 продемонстрировали клинически значимые улучшения, в то время как Участники 4 и 5 испытали существенное ухудшение. У Участника 1 не наблюдалось значительных изменений в интерференции боли между базовым уровнем и последующим наблюдением.

Интенсивность боли

От базового уровня до постлечебного периода клинически значимые улучшения в интенсивности боли наблюдались у Участников 1, 3 и 5, в то время как у остальных участников не наблюдалось заметных изменений. От базового уровня до последующего наблюдения Участники 3 и 6 продемонстрировали улучшения, превышающие 20% порог клинически значимых изменений, в то время как Участник 4 показал клинически значимое ухудшение. В этот период у остальных участников не наблюдалось существенных изменений.

Симптомы депрессии

От базового уровня до постлечебного периода клинически значимые улучшения в подавленном настроении наблюдались у Участников 1, 2, 4 и 6, в то время как Участник 5 показал заметное ухудшение, а Участник 3 не показал значительных изменений. От базового уровня до последующего наблюдения все участники, кроме Участника 5, продемонстрировали улучшения. Участник 5, напротив, испытал ухудшение в этот период.

Психологическая негибкость

От базового уровня до постлечебного периода улучшения выше 20% в психологической негибкости наблюдались у Участников 1, 4 и 5, в то время как Участник 3 показал значительное ухудшение. В этот период у Участников 2 и 6 не наблюдалось значительных изменений. Клинически значимые улучшения были отмечены у Участников 2 и 5 от базового уровня до последующего наблюдения, в то время как у остальных участников значительных изменений не наблюдалось.

Впечатление об изменении

Участники 2, 4, 5 и 6 сообщили об определенном улучшении общего впечатления об изменении после вмешательства. В частности, Участники 2 и 4 оценили себя как «довольно лучше», в то время как Участники 5 и 6 сообщили, что стали «немного лучше» после вмешательства. Напротив, Участники 1 и 3 указали «нет изменений» в общем впечатлении об изменении.

Сетевой анализ

Предварительный анализ

Предварительные анализы с использованием iARIMAX и байесовских моделей со смешанными эффектами на групповом уровне не выявили значительных временных сдвигов во взаимосвязи между психологической негибкостью и исходами, связанными с болью (интерференция боли, интенсивность боли и подавленное настроение). Дополнительный Рисунок 5 представляет собой анализ бивариантных взаимосвязей между переменной процесса психологической негибкости и исходами, связанными с болью, для каждого участника (оцененный через iARIMAX), в то время как Дополнительная Таблица 3 отображает влияние переменных, связанных с болью, временных периодов и их взаимодействия (оцененное через байесовские модели со смешанными эффектами).

Учитывая отсутствие значительных изменений в этих ассоциациях на групповом уровне, был проведен сетевой анализ с использованием структуры GIMME для изучения взаимосвязей между переменными за весь временной ряд. Этот подход позволил изучить динамику внутри индивида и структурную организацию четырех исследуемых переменных. GIMME использовался для оценки как группового, так и индивидуального уровня сетевых эффектов. При выполнении SGIMME модульность составила 0, что указывает на то, что подгрупповой анализ не подходил при наличии только шести участников. Дополнительный Рисунок 6 показывает групповую сеть с наиболее последовательными взаимосвязями и силой их ассоциаций.

Основной анализ

Групповые сетевые анализы оказались недостаточными из-за высокой вариабельности в индивидуальных сетях. В результате были реализованы идиогрфические сетевые анализы для охвата опыта каждого участника. В сети сплошные линии представляют одновременные (одновременные) взаимосвязи, означающие, что изменения в одной переменной связаны с одновременными изменениями в другой; пунктирные линии представляют запаздывающие эффекты, показывающие, как одна переменная влияет на другую в последующий момент времени; а авторегрессионные эффекты (самопетли) предполагают, что каждая переменная сохраняет некоторую степень стабильности во времени, указывая на то, что переменные не полностью зависимы друг от друга, но сохраняют свои индивидуальные паттерны на протяжении всего периода исследования. Толщина направленных ребер отражает силу ассоциаций, предоставляя визуальную подсказку величины взаимосвязей между переменными.

Рисунки 2, 3, 4, 5, 6 и 7 иллюстрируют идиогрфические сети шести участников за 70 дней, проанализированных в этом исследовании. У Участника 1 психологическая негибкость усиливала подавленное настроение, которое, в свою очередь, усиливало интенсивность боли. Однако интерференция боли не показала никаких релевантных связей. У Участника 2 подавленное настроение влияло на интерференцию боли, причем психологическая негибкость также имела умеренную связь с интерференцией боли. Релевантных связей для интенсивности боли не было. У Участника 3 психологическая негибкость и подавленное настроение способствовали увеличению интенсивности боли, в то время как интерференция боли приводила к большему подавленному настроению. У Участника 4 подавленное настроение увеличивало интерференцию боли, в то время как психологическая негибкость и интенсивность боли не имели релевантных связей. У Участника 5 психологическая негибкость усиливала как подавленное настроение, так и интерференцию боли, в то время как интенсивность боли не имела релевантных связей. У Участника 6 психологическая негибкость усиливала интерференцию боли, которая, в свою очередь, усиливала интенсивность боли. Однако подавленное настроение не показало релевантных связей. Авторегрессионные эффекты наблюдались во всех переменных у всех участников.

Рис. 2. Сеть индивидуального уровня, оцененная с использованием структуры Group Iterative Multiple Model Estimation (GIMME) для Участника 1. Примечание. Сплошные линии представляют одновременные взаимосвязи между переменными. Авторегрессионные эффекты (самопетли) отражают стабильность каждой переменной во времени. Толщина ребер отражает силу ассоциаций.

Рис. 3. Сеть индивидуального уровня, оцененная с использованием структуры Group Iterative Multiple Model Estimation (GIMME) для Участника 2. Примечание. Сплошные линии представляют одновременные взаимосвязи между переменными. Пунктирные линии представляют запаздывающие эффекты между переменными. Авторегрессионные эффекты (самопетли) отражают стабильность каждой переменной во времени. Толщина ребер отражает силу ассоциаций.

Рис. 4. Сеть индивидуального уровня, оцененная с использованием структуры Group Iterative Multiple Model Estimation (GIMME) для Участника 3. Примечание. Сплошные линии представляют одновременные взаимосвязи между переменными. Пунктирные линии представляют запаздывающие эффекты между переменными. Авторегрессионные эффекты (самопетли) отражают стабильность каждой переменной во времени. Толщина ребер отражает силу ассоциаций.

Рис. 5. Сеть индивидуального уровня, оцененная с использованием структуры Group Iterative Multiple Model Estimation (GIMME) для Участника 4. Примечание. Сплошные линии представляют одновременные взаимосвязи между переменными. Авторегрессионные эффекты (самопетли) отражают стабильность каждой переменной во времени. Толщина ребер отражает силу ассоциаций.

Рис. 6. Сеть индивидуального уровня, оцененная с использованием структуры Group Iterative Multiple Model Estimation (GIMME) для Участника 5. Примечание. Сплошные линии представляют одновременные взаимосвязи между переменными. Авторегрессионные эффекты (самопетли) отражают стабильность каждой переменной во времени. Толщина ребер отражает силу ассоциаций.

Рис. 7. Сеть индивидуального уровня, оцененная с использованием структуры Group Iterative Multiple Model Estimation (GIMME) для Участника 6. Примечание. Сплошные линии представляют одновременные взаимосвязи между переменными. Авторегрессионные эффекты (самопетли) отражают стабильность каждой переменной во времени. Толщина ребер отражает силу ассоциаций.

У всех участников психологическая негибкость и подавленное настроение играли релевантную роль в идиогрфических сетях, хотя их эффекты варьировались между индивидами. В большинстве случаев психологическая негибкость была связана с увеличением подавленного настроения или интерференции боли, в то время как подавленное настроение было связано с большей интенсивностью боли или интерференцией боли. Однако сила и направление этих взаимосвязей варьировались, и у некоторых участников в определенных случаях не было значительных связей. Кроме того, интерференция боли и интенсивность боли не всегда сосуществовали в исследуемых сетях, предполагая, что ими могут управлять различные механизмы. Авторегрессионные эффекты были последовательными во всех переменных, отражая стабильные паттерны внутри каждого индивида на протяжении 70 дней анализа.

Обсуждение

Настоящее исследование использовало идиогрфический подход для изучения клинической эффективности удаленно предоставляемой групповой ACT у лиц с CLBP и симптомами депрессии. Интегрируя методологии EMA и SCED, это исследование зафиксировало индивидуальные траектории лечения во времени, предлагая понимание эффективности воздействия ACT за пределами обычных групповых анализов. Эти результаты способствуют растущему объему исследований, подчеркивающих необходимость персонализированных, процесс-ориентированных подходов к управлению хронической болью (Hayes et al., 2023; McCracken, 2023).

Сравнение базовой линии и фаз лечения показало, что пять участников продемонстрировали по крайней мере один небольшой положительный эффект от вмешательства, причем три участника продемонстрировали множественные небольшие или большие эффекты, включая по крайней мере один значительный эффект. Постлечебные анализы показали более сильные результаты: пять из шести участников продемонстрировали умеренные или большие эффекты, достигшие статистической значимости. Наиболее выраженные улучшения наблюдались в интерференции боли, с тремя участниками, испытавшими значительные эффекты, и подавленном настроении, с четырьмя участниками, продемонстрировавшими значительные эффекты. Эти результаты соответствуют предыдущим исследованиям, поддерживающим эффективность ACT в снижении эмоционального дистресса и улучшении функционирования, связанного с болью (Lai et al., 2023).

Рекуррентной темой во всех анализах была существенная межиндивидуальная вариабельность в ответах на лечение. Это подчеркивает важность оценки эффектов лечения на индивидуальном уровне для получения полного понимания нюансированных эффектов лечения (Ong et al., 2025). Опора исключительно на групповые изменения может преувеличить эффективность лечения, поскольку существенные улучшения у определенных участников могут не отражать всю выборку. Аналогично, плохие результаты — как наблюдались у Участника 4 — могли замаскировать значимые улучшения при анализе на групповом уровне.

Стандартные полные меры, введенные до, сразу после и через период последующего наблюдения, предоставляют дополнительную перспективу на результаты. В целом, эти меры показывают значительные улучшения, хотя немного менее половины возможных исходов показывают либо отсутствие изменений, либо значительное ухудшение. Примечательно, что это произошло в шести из 48 случаев (12,5%) у шести человек, четырех мер и двух временных точек. Хотя полные меры иногда совпадают с ежедневными данными, это не всегда так. Вместо этого возникает повторяющийся паттерн существенной индивидуальной вариабельности, влияющий на то, какие меры изменяются, в какие моменты времени и в какой степени.

Существует растущий интерес к пониманию терапевтических изменений и выявлению основных процессов изменений (Moskow et al., 2023). Наличие интенсивных продольных данных до, во время и после лечения предоставляет уникальные возможности для изучения этих механизмов. В этом исследовании сетевой анализ был проведен для изучения внутрииндивидуальных взаимосвязей между ключевыми переменными. Одна методологическая проблема в сетевом анализе — это предположение о стационарности, которое требует стабильных взаимосвязей между переменными во времени. Первоначальные анализы показали, что структуры сетей оставались стабильными во времени, снижая опасения относительно стационарности.

Дальнейший анализ индивидуальных сетей показал, что агрегирование данных в единую сводную сеть нецелесообразно из-за высокой межиндивидуальной вариабельности. Вместо этого для каждого участника возникли различные сетевые структуры, несмотря на то, что все сети были основаны на одних и тех же четырех переменных за 70-дневный период. Эти различия проявлялись по нескольким измерениям, включая силу и количество связей, характер и направление взаимосвязей, временные паттерны (запаздывающие или одновременные) и даже степень автокорреляции. В целом, среди сетей между людьми депрессия была наиболее взаимосвязанной переменной (узлом), затем психологическая негибкость и интерференция боли, а интенсивность боли — наименее.

Эти результаты соответствуют предыдущей литературе, указывающей на то, что депрессия играет центральную роль в переживании хронической боли (Linton & Bergbom, 2011). Акцентирование психологической негибкости в сети далее поддерживает существующие исследования, которые подчеркивают ее роль в поддержании боли, дистресса и инвалидности (McCracken & Vowles, 2014). Наблюдаемые индивидуальные различия в сетевых структурах подчеркивают необходимость персонализированных терапевтических подходов, перспектива, которая все больше подчеркивается в современных исследованиях управления болью (Lavefjord & Sundström, 2025). Более того, различие во взаимосвязанности между интенсивностью боли и интерференцией боли соответствует предыдущим выводам, предполагающим, что инвалидность, связанная с болью, в большей степени зависит от других исходов, связанных с болью (McCracken & ZhaoO’Brien, 2010).

Настоящие результаты предполагают, что вмешательства, направленные на психологическую гибкость и депрессию, могут оказать более значительное влияние на исходы, связанные с болью, чем подходы, сосредоточенные исключительно на снижении интенсивности боли. Однако планы лечения должны быть адаптированы для учета межиндивидуальных различий в том, как эти факторы влияют на траектории симптомов во времени.

Теоретические и методологические следствия

С теоретической точки зрения, эти выводы поддерживают идиогрфический, процесс-ориентированный подход к разработке лечения CLBP и связанных с ним состояний. Результаты оспаривают общепринятые рамки, которые классифицируют хроническую боль как фиксированный синдром с едиными путями лечения. Они также поднимают критические вопросы о том, способствуют ли конкретные протоколы лечения обязательно унифицированным изменениям процессов, которые прямо соответствуют улучшениям исходов. В этом исследовании процессы изменений оценивались с использованием единой сводной оценки психологической негибкости. Тем не менее, у людей наблюдался широкий спектр эффектов, как в воздействии на оцененный процесс, так и в вариабельности взаимосвязей между изменениями в этом процессе и терапевтическими исходами. Эти вариации слишком последовательны и значимы, чтобы считаться ненадежными, подчеркивая сложность индивидуальных ответов на лечение.

С методологической точки зрения, будущие исследования должны усовершенствовать адаптивные стратегии лечения и далее разрабатывать инновационные методы оценки для оптимизации долгосрочных исходов для лиц с хронической болью. Такое усовершенствование должно включать динамические, персоноцентрированные дизайны, которые позволяют осуществлять мониторинг в режиме реального времени и адаптацию вмешательств на основе индивидуальных паттернов реагирования, а не полагаться исключительно на групповые средние показатели (Ciarrochi, 2021; S. G. Hofmann et al., 2020). Эти выводы подчеркивают сложность лечения хронической боли и подчеркивают важность индивидуальных, процесс-ориентированных подходов. Включение более точных идиогрфических оценок во времени может дать более четкое представление о том, как психологическая гибкость развивается во время лечения и влияет на терапевтические исходы. Усовершенствовав методологии и далее интегрировав идиогрфические анализы, будущие исследования могут повысить точность и эффективность психологических вмешательств при хронической боли (Vlaeyen & Milde, 2025).

Клинические следствия

Результаты, представленные в этом исследовании, подчеркивают растущую потребность в смене парадигмы. Необходимо перейти от подхода «один размер для всех» к «индивидуальным психологическим вмешательствам» при хронической боли. Но вместо того, чтобы быть парализованными наблюдаемой высокой гетерогенностью между индивидами — то, что некоторые могут просто интерпретировать как «все разные» — авторы предлагают, что богатые идиогрфические паттерны, выявленные здесь, являются ресурсом для планирования лечения, а не ограничением. Как сообщается в недавних исследованиях (Sundström et al., 2025), предположения эргодичности часто не выполняются в популяциях с хронической болью, что означает, что групповые результаты не могут быть надежно обобщены на индивидов. Их идиогрфический подход предлагает убедительную альтернативу, раскрывая личностно-специфическую динамику, которую можно напрямую использовать для адаптации лечения.

Например, эти данные показывают, что психологическая негибкость и подавленное настроение играют дифференцированную роль у разных индивидов, что подразумевает, что для некоторых индивидов усиление стратегий принятия может принести большую пользу, в то время как другим могут потребоваться более целенаправленные вмешательства в отношении настроения. Эти личностно-специфические данные не являются анекдотическими — они подкреплены плотными временными рядами данных и подтверждены сетевым анализом. Это согласуется с формирующимся консенсусом, что персонализация, основанная на интенсивном EMA, является ключом к повышению эффективности психологических терапий (Scholten & Glombiewski, 2025; Scholten et al., 2025a, b). В дальнейшем авторы призывают к систематическому увязыванию идиогрфических результатов с индивидуальными терапевтическими целями — превращая вариабельность из проблемы в дорожную карту для адаптивного планирования лечения.

Ограничения и сильные стороны

Сильной стороной методов дизайна одиночного случая является способность воспроизводить результаты у разных индивидов. Однако в этом исследовании это воспроизведение в большинстве случаев частичное или существенно неполное. Во-первых, хотя положительные исходы для интерференции боли и особенно для депрессии можно считать существенно воспроизведенными, результаты для интенсивности боли и психологической негибкости не демонстрируют такой же последовательности. Во-вторых, хотя выборка из шести участников может быть достаточной для демонстрации эффективности лечения, неполный уровень воспроизведения предполагает, что это число может быть относительно малым. В-третьих, малый размер выборки также ограничивает обобщаемость идиогрфических сетевых анализов. Хотя эти анализы дают подробное представление на индивидуальном уровне, результаты следует интерпретировать с осторожностью при рассмотрении более крупных популяций. В-четвертых, дальнейшее ограничение связано с высоким уровнем исключения из-за недостаточного соответствия критериям EMA, поскольку 17 из 23 участников не соответствовали критерию ответа 80%. Это могло привести к ошибке самоотбора, поскольку участники, оставшиеся в исследовании, могли систематически отличаться от исключенных (например, по мотивации, вовлеченности или переносимости нагрузки исследования). В-пятых, еще одно ограничение включает специальный характер пунктов, используемых в ежедневном дневнике; однако достижение полностью удовлетворительного подхода к валидации для идиогрфических мер остается нерешенной проблемой в этой области. В-шестых, было бы лучше оценить и проанализировать дополнительные процессы изменений, чтобы обеспечить более подробное их изучение. Наконец, само вмешательство следовало стандартизированному протоколу с минимальной адаптацией, что могло ограничить его способность активировать наиболее релевантные терапевтические процессы для каждого участника. В дальнейшем персонализированные стратегии вмешательства, которые динамически адаптируются к индивидуальным потребностям, могут предложить более точный способ оптимизации результатов лечения (V. E. Hofmann et al., 2024).

Несмотря на эти ограничения, настоящее исследование имеет несколько заметных сильных сторон. Во-первых, его основополагающий дизайн, который подчеркивает одиночные оценки, проводимые интенсивно во времени, позволяет каждому участнику служить своим собственным контролем или сравнением. Исследование началось с анализа одного человека, за которым последовали пять запланированных репликаций, что усилило его методологическую строгость. Во-вторых, двойное внимание как к исходам, так и к процессам изменений представляет собой значительное преимущество. Такой тип фокуса следует повторять в будущем. Наконец, сетевые подходы к анализу следует рассматривать как силу и как стимул, чтобы помочь другим начать думать о том, как включить подобные анализы в будущие исследования (Sahdra et al., 2024).

Заключение

Это исследование подчеркивает потенциальные преимущества виртуальной групповой ACT для лиц с CLBP и симптомами депрессии, особенно в снижении интерференции боли и подавленного настроения. Хотя некоторые участники также продемонстрировали улучшения в психологической гибкости, изменения в интенсивности боли были редкими. Результаты подчеркивают важность интеграции интенсивных продольных методов с традиционными полными оценками, раскрывая комплементарные, но различные паттерны изменений. Более того, существенная индивидуальная вариабельность, наблюдаемая как в результатах лечения, так и в процессах изменений, укрепляет необходимость идиогрфических подходов в исследованиях хронической боли. Как было недавно отмечено (Scholten et al., 2025a, b), агрегированные групповые данные могут скрывать значимые индивидуальные различия, подчеркивая необходимость персонализированных вмешательств.