Шкала Монтгомери — Асберга для оценки депрессии, MADRS
Описание методики
Шкала Монтгомери-Асберга для оценки депрессии (Montgomery—Asberg Depression Rating Scale, MADRS) - клиническая тестовая методика, разработанная в качестве альтернативы Шкале депрессии Гамильтона в 1979 году.
Теоретические основы
Для надёжности в клинической практике любая шкала должна быть краткой в содержании, лёгкой в применении, надёжность в диагностике и чувствительность к возможной динамике состояния. В качестве основы для шкалы была использована шкала оценки психопатологии - стандартная скриниговая шкала для общего выявления основых типов психопатологических расстройств. 17 пунктов, ассоциированных с расстройствами депрессивного спектра, были валидизированы на конвергентную и дискриминативную значимость, в результате чего было отобрано 10 наиболее чувствительных утверждений.
Структура методики
MARDS состоит из 10 вопросов, каждый из которых оценивается в баллах от 0 до 6. Чем тяжелее состояние больного, тем больший балл ему присваивается. Состояния, соответствующие 0, 2, 4 и 6 баллам, описаны в шкале, нечётные баллы оставлены для промежуточных состояний. Общий балл по шкале, таким образом, варьируется от 0 до 60 и снижается в процессе облегчения состояния. Шкала не градуирована, оценивается только общий балл.
Клиническая значимость
Шкала предназначена для заполнения специалистом, в идеале — врачом-психиатром. Общее время заполнения может составлять до часа, учитывая, что заполнение шкалы, должно быть основано на оценке состояния пациента во время клинического интервью, а не на ответах на прямые вопросы. При невозможности оценить степень тяжести состояния во время интервью, необходимо привлекать информацию из других источников, например, от родственников. MARDS, в отличие от HDRS, не имеет в своём составе некоторых симптомов депрессии, таких как двигательная заторможенность, или другие поведенческие расстройства. MARDS более короткая и включает в себя более регулярные ответы, и поэтому более удобна в рутинной клинической практике. Кроме того, MARDS демонстрирует статистическую надёжность в выборках с меньшим объёмом, что позволяет снизить нагрузку на исследователя.