Inzichten voor de epidemiologie
Er zijn binnen het veld van de epidemiologie diverse methodes denkbaar om het diagnostische proces te verbeteren; dit betreft onder andere onderzoek naar de oorsprong, de ontwikkeling en de effecten van de ziekte voor meerdere groepen mensen. Hieronder vallen bijvoorbeeld binaire, probabilistische en fuzzy-logic-modellen. Deze modellen werpen licht op de sterke en zwakke kanten van de verschillende benaderingen, waaronder die van de categoriale modellen — de benadering die in de DSM wordt toegepast.
Traditiegetrouw worden binaire modellen gebruikt om aan te geven of een stoornis bestaat; dat wil zeggen: ze geven aan of er al dan niet sprake is van symptomen en diagnoses. Dit is een tamelijk kunstmatige benadering, omdat deze weinig ruimte laat voor de beleving en ervaringen van de betreffende personen, wat in de psychiatrie juist uitermate belangrijk is. Symptomen van psychische aandoeningen zijn zelden zwart-wit — ze hebben alle mogelijke grijstinten. Als iemand bijvoorbeeld zegt dat hij of zij zich ‘erg’ somber voelt of juist ‘een beetje’ somber, dan zullen deze klachten voor de betreffende persoon echt verschillend zijn. Maar als er slechts gekozen kan worden tussen ‘ja’ of ‘nee’, dan is iemand die zich zelfs maar ‘een klein beetje’ somber voelt, eerder geneigd die vraag met ‘ja’ te beantwoorden. Door symptomen op andere manieren, en meer subtiel of gradueel, te bevragen, kan de accuratesse van de diagnostiek verbeteren, zowel op het niveau van de symptomen als op dat van de stoornissen.
In de epidemiologie kunnen probabilistische en fuzzy-logic-modellen worden gebruikt voor de ordening van subtielere, genuanceerdere bevindingen over de aanwezigheid van een ziekteproces. Het probabilistische model is afkomstig van de stelling van Bayes waarbij een mate van zekerheid aan symptomen en/of classificaties wordt toegekend. Hierdoor kan een natuurlijk kader ontstaan waarin de kenmerken van de diagnostische classificatie in stand blijven, en waarbij deze in de praktijk toch op de gewoonlijke manier kunnen worden geïnterpreteerd. Het fuzzy-logic-model (Zadeh 1979) is gebaseerd op het concept van redeneren in waarheidswaarden en linguïstische variabelen, in plaats van de numerieke/kwalitatieve waarden van probabilistische modellen. Zo kan iemand zich overdag ‘een beetje’ of ‘heel erg’ somber voelen en zich ‘dagelijks’ of ‘bijna elke dag’ somber voelen. Dit geldt ook voor continue variabelen. Iemand is bijvoorbeeld obees wanneer zijn of haar BMI 30 kg/m2 of hoger is. Wat kunnen we dan zeggen van iemand met een BMI van 29,8 kg/m2? Is de conclusie dan dat diegene niet obees is? Als we booleaans redeneren is dat inderdaad zo, maar een arts zou dat niet zo zien. Met fuzzy logic kunnen we berekenen in welke mate de ‘BMI’ bij de categorie ‘obees’ hoort. Bijgevolg heeft het fuzzy-logic-model het voordeel dat het ruimte laat voor de onnauwkeurigheid van de natuurlijke taal. Met fuzzy logic kunnen classificaties dus met verschillende maten van zekerheid worden toegekend (Ohayon 1999).
De prevalentie van de depressieve stoornis volgens deze drie modellen is te vinden in figuur 3-1. Volgens het binaire model is de prevalentie hoger dan volgens het probabilistische en het fuzzy-logic-model. Met het fuzzy-logic-model kunnen verschillende maten van zekerheid worden aangeduid — een veel rijkere benadering die veel impact heeft op hoe wetenschappers prevalenties bepalen. In het voorbeeld van de depressieve stoornis in figuur 3-1 bevindt het probabilistische model zich tussen het binaire en het ‘zekere’ of strengere fuzzy-logic-model in. In vergelijking met het binaire model levert het probabilistische model een lagere prevalentie voor de jongere en oudere segmenten van de populatie.
De modellen die worden gebruikt voor het beschrijven van psychopathologie zijn dus niet perfect. Het komt erop neer dat de validiteit van de psychopathologische modellen wordt bepaald door de mate waarin deze modellen echte fenomenen kunnen representeren middels een mechanisme dat het verschil kan aangeven tussen wat symbool en wat werkelijk is. Desalniettemin is dit mechanisme nooit meer dan een generalisatie, omdat het model altijd een onbewezen representatie van de werkelijke fenomenen zal zijn. Komt de representatie overeen met de onderliggende werkelijkheid? De ‘valstrik’ van deze denkwijze is dat een model dat eerst alleen een representatie is van het mechanisme dat het moet voorstellen, daarmee gelijk wordt gesteld en dan een zelfreferentieel model dreigt te worden, waarin de inclusie of exclusie van fenomenen niet meer wordt bepaald door het werkelijke universum, maar door het model zelf.
FIGUUR 3-1
Prevalentie van de depressieve stoornis op basis van het binaire, fuzzy-logic- en probabilistische model (bron: M. M. Ohayon, persoonlijke informatie, juli 2013)
Deze zelfreferentiële tendens komt voor in verklarende psychiatrische modellen waarin alleen de aantoonbare elementen waar zijn. Aangezien classificatiesystemen zich steeds verder ontwikkelen, kan dit probleem van zelfreferentie niet worden uitgesloten. Het risico van zelfreferentie komt niet voort uit de classificatie zelf, omdat dat slechts een instrument is, en ook niet uit de mensen die dit hebben gebouwd; zij doorzien de imperfecties van de classificatie. Het gevaar schuilt mogelijk in de gebruikers van dergelijke classificatiesystemen die ‘echt’ in de classificatie geloven, en die de intrinsieke beperkingen daarvan niet doorzien en niet begrijpen hoe belangrijk het is om bij het gebruik van deze classificaties sceptisch te blijven en het eigen oordeelsvermogen te blijven gebruiken. Als gebruikers de validiteit van het systeem niet actief ter discussie stellen of om nadere verificatie vragen, kan de symbolische voorstelling foutief worden opgevat als ‘de werkelijkheid’ en dit kan tot foutieve conclusies leiden. Dit gevaar betekent echter niet dat psychiaters deze modellen nooit meer zouden mogen maken of gebruiken. Integendeel, het ontwikkelen en verfijnen van modellen is een vereiste om de discussie te openen en meer kennis te ontwikkelen.
Op dit moment worden categoriale modellen — in plaats van binaire, probabilistische of fuzzy-logic-modellen — over de hele wereld het vaakst gebruikt. Twee voorbeelden hiervan zijn de ICD (International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems) van de WHO (Wereldgezondheidsorganisatie) en de DSM (Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders). Naarmate de vooruitgang in de psychiatrie vordert, worden er nieuwe classificaties in het leven geroepen; het streven is psychische stoornissen steeds beter te beschrijven en daarnaast te zorgen voor een gemeenschappelijke taal voor onderzoekers, clinici en ggz-professionals. Deze categoriale modellen hebben echter diverse twijfels opgeroepen — vooral op het gebied van de validiteit, aangezien ze nog steeds uitgaan van de fenomenen zoals ‘meetresultaten’ en ‘klachten’. Sommige patiënten passen niet in een bepaalde classificatie, terwijl op anderen meerdere classificaties van toepassing zijn. Ondanks dat het aantal classificaties is toegenomen, zijn veel stoornissen in het geheel niet vertegenwoordigd. Doordat het aantal classificaties is toegenomen, is het model voor clinici steeds lastiger toe te passen. En aangezien sommige diagnostische categorieën vaak naast elkaar voorkomen, wijst dit volgens sommigen op tekortkomingen in de nieuwe classificaties. Tot slot werpt het feit dat er geen correlaties bestaan tussen de voorgestelde classificaties en de werkzaamheid van de diverse farmacologische behandelingen, vragen op over de validiteit daarvan.
