bekhterevОбозрение психиатрии и медицинской психологии имени В.М.БехтереваV.M. BEKHTEREV REVIEW OF PSYCHIATRY AND MEDICAL PSYCHOLOGY2313-70532713-055XV. M. BEKHTEREV NATIONAL RESEARCH MEDICAL CENTER FOR PSYCHIATRY AND NEUROLOGY OF THE RUSSIAN FEDERATION MINISTRY OF HEALTH10.31363/2313-7053-2021-57-4-76-85bekhterev-622Research ArticleИССЛЕДОВАНИЯINVESTIGATIONSОценка мотивации потребления алкоголя: психометрические характеристики опросника В.Ю. Завьялова (МПА)Evaluation of alcohol consumption motivation: psychometric properties of the Alcohol Consumption Motivation Inventory by V.Yu. Zavyalovhttps://orcid.org/0000-0002-0921-4203ТрусоваА. В.TrusovaA. V.

Трусова Анна Владимировна—к.пс.н., доцент кафедры медицинской психологии и психофизиологии Санкт-Петербургского государственного университета, старший научный сотрудник стационарного отделения лечения больных с аддиктивной патологией Национального медицинского центра психиатрии и неврологии им. В.М. Бехтерева Минздрава РФ

199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., 7/9; 192019, Санкт-Петербург, ул. Бехтерева, 3

Anna V. Trusova

Saint Petersburg

anna.v.trusova@gmail.comБерезинаА. А.BerezinaA. A.

Березина Анна Андреевна—младший научный сотрудник стационарного отделения лечения больных с аддиктивной патологией

192019, Санкт-Петербург, ул. Бехтерева, 3

Anna A. Berezina

Saint Petersburg

aneta.berezina@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0001-8045-1220ГвоздецкийА. Н.GvozdetckiiA. N.

Гвоздецкий Антон Николаевич—специалист по биомедицинской статистике, врач психиатр, ассистент кафедры психиатрии и наркологии

191015, Санкт-Петербург, ул. Кирочная, 41

Anton N. Gvozdetckii

Saint Petersburg

comisora@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0001-6162-1511КлимановаС. Г.KlimanovaS. G.

Климанова Светлана Георгиевна—научный сотрудник стационарного отделения лечения больных с аддиктивной патологией

192019, Санкт-Петербург, ул. Бехтерева, 3

Svetlana G. Klimanova

Saint Petersburg

svetlanagk@mail.ruНациональный медицинский исследовательский центр психиатрии и неврологии им. В.М. Бехтерева; Санкт-Петербургский государственный университетРоссияV.M. Bekhterev National Medical Research Center for Psychiatry and Neurology; Saint Petersburg UniversityRussian FederationНациональный медицинский исследовательский центр психиатрии и неврологии им. В.М. БехтереваРоссияV.M. Bekhterev National Medical Research Center for Psychiatry and NeurologyRussian FederationСеверо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. МечниковаРоссияNorth-Western State Medical University named after I.I. MechnikovRussian Federation2021301220215547685Copyright © Трусова А.В., Березина А.А., Гвоздецкий А.Н., Климанова С.Г., 20212021Трусова А.В., Березина А.А., Гвоздецкий А.Н., Климанова С.Г.Trusova A.V., Berezina A.A., Gvozdetckii A.N., Klimanova S.G.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.bekhterevreview.com/jour/article/view/622

Опросник мотивации потребления алкоголя (МПА), разработaнный В.Ю. Завьяловым, является широко распространенным психометрическим инструментом для изучения мотивации употребления алкоголя у русскоязычных пациентов с алкогольной зависимостью как в исследовательских, так и практических целях. Цель исследования—анализ психометрических характеристик опросника МПА. Проведенный психометрический анализ показывает, что факторная структура опросника МПА В.Ю. Завьялова значимо отличается от заявленной в оригинале. Результаты статистического анализа позволили выделить три значимых кластера. Кластер А составили шкалы социально обусловленной триады—традиционные, субмиссивные и псевдокультуральные мотивы. В это кластер также частично вошли гедонистические мотивы (2 пункта из 5) и мотивы самоповреждения (1 пункт из 5). Кластер Б составили шкалы личностной и патологической триад—абстинентные, атарактические и гиперактивационные мотивы. Также частично вошли гедонистические (3 пункта из 5) и аддиктивные мотивы (4 пункта из 5). В кластер В вошли мотивы самоповреждения (4 пункта из 5) и похмельные (аддиктивные) мотивы (1 пункт из 4). Согласно полученным данным, опросник МПА не может измерять мотивацию потребления алкоголя так, как рассчитывают исследователи и клиницисты, опираясь на «ключ» оригинальной методики. Будущие работы по модификации опросника МПА должны опираться на результаты, полученные в последнее время в нейрофизиологических и клинико-психофармакологических исследованиях в области мотивации употребления алкоголя, и включать пересмотр пунктов опросника, разработку статистически обоснованной градации уровней выраженности мотивов потребления алкоголя, валидизацию версии опросника МПА у женщин.

The alcohol consumption motivation inventory (ACM) was developed by V.Yu. Zavyalov. Now it is a widespread psychometric tool in research and clinical practice for the evaluation of alcohol consumption motivation in Russian-speaking patients with alcohol use disorders. The aim of the study is to analyze the psychometric properties of the ACM inventory. Results show that the factor structure of the ACM inventory significantly differs from the one stated in the original. The results of the statistical analysis allowed three significant clusters. Cluster A was composed of the scales of the conditioned triad—traditional, submissive, and pseudo-cultural motives. This cluster also partially included hedonistic motives and self-harm motives. Cluster B was composed of scales of personal and pathological triads—withdrawal, ataractic and hyperactivational motives. Hedonistic motives and addictive motives were also partially included. Cluster B included self-harm motives and hangover (addictive) motives. According to the data obtained, the ACM inventory cannot measure an alcohol consumption motivation in the way of the original method. Future work on the modification of the ACM inventory should be based on the results obtained recently in neurophysiological and clinicalpsychopharmacological studies in the field of motivation for alcohol consumption, and includes the revision of the items of the questionnaire, a statistically substantiated gradation of levels for assessing the effectiveness of the motives for alcohol use, and the validation of the version of the ACM questionnaire in women sample.

мотивация употребления алкоголяМПАалкогольная зависимостьпсихометрические свойстваalcohol consumption motivationalcohol use disorderspsychometric propertiesReferencesАлфимова М.В. Оценка мотивации в контексте трансляционной психиатрии. Диагностика в медицинской (клинической) психологии: современное состояние и перспективы. Коллективная монография. М.: Московский государственный психолого-педагогический университет. 2016:53-65.Alfimova M.V. Ocenka motivacii v kontekste translyacionnoj psihiatrii. Diagnostika v medicinskoj (klinicheskoj) psihologii: sovremennoe sostoyanie i perspektivy. Kollektivnaya monografiya. M.: Moskovskij gosudarstvennyj psihologo-pedagogicheskij universitet. 2016:53-65. (In Russ.).Завьялов В.Ю. Клинико-психологические аспекты формирования зависимости от алкоголя. Автореферат дис. ... доктора медицинских наук. Москва. 1993.Zav’yalov V.Yu. Kliniko-psihologicheskie aspekty formirovaniya zavisimosti ot alkogolya. Avtoreferat dis. ... doktora medicinskih nauk. Moskva. 1993. (In Russ.).Завьялов В.Ю. Психологические аспекты формирования алкогольной зависимости. Новосибирск: Наука. 1988.Zav’yalov V.Yu. Psihologicheskie aspekty formirovaniya alkogol’noj zavisimosti. Novosibirsk: Nauka. 1988. (In Russ.).Клячин И.А., Шамов С.А., Гаджиева У.Х., Белозеров Б.Г., Клячин А.И., Цыганков Д.Б. Сравнительная характеристика клиникопсихологических особенностей больных алкоголизмом с устойчивой и неусточивой ремиссией. Наркология. 2018; 17(11):48-55. doi:10.25557/1682-8313.2018.11.48-55Klyachin AI, Shamov SA, Gadjieva UH, Belozerov BG, Tsygankov DB. Comparative characteristics of clinical-psychological peculiarities in patients with sustainable and unusual remission. Narkologia. 2018; 17(11):48-55. doi:10.25557/1682-8313.2018.11.48-55 (In Russ.).Копытов А.В., Быченко И.В., Глебко О.П. Особенности мотивации потребления алкоголя у лиц с алкогольной зависимостью подросткового и молодого возраста. Психиатрия, психотерапия и клиническая психология. 2018; 9(4):496-506.Kopytov AV, Bychenko IV, Glebko OP. Features of motivation of alcohol consumption in persons with alcohol addiction of adolescence and young age. Psihiatriya, psihoterapiya i klinicheskaya psihologiya. 2018; 9(4):496-506 (In Russ.).Рыбакова К.В. Дифференциальнодиагностические критерии первичных и вторичных психических расстройств, коморбидных алкогольной зависимости. Вопросы наркологии. 2019; 12(183):35-54. doi:10.47877/0234-0623_2019_12_34Rybakova KV. Diagnostic criteria and differential diagnosis of primary and secondary mental disorders comorbid with alcohol dependence. Voprosy narkologii. 2019; 12(183):35-54. doi:10.47877/0234-0623_2019_12_34 (In Russ.).Трусова А.В. Мотивационное интервьюирование в комплексной терапии алкогольной зависимости: опыт применения и оценка эффективности. Обозрение психиатрии и медицинской психологии имени В.М. Бехтерева. 2015; 4:100-108.Trusova AV. Motivational interviewing as a part of complex treatment of alcohol dependence: experience of use and evaluation of effectiveness. Obozrenie psikhiatrii i meditsinskoi psikhologii imeni V.M.Bekhtereva. 2015; 4:100-108 (In Russ.).Фролова Н.Н., Крупицкий Е.М., Ерышев О.Ф. Клинико-психологические характеристики феномена одиночного пьянства. Обозрение психиатрии и медицинской психологии имени В.М. Бехтерева. 2009; 1:92-97.Frolova NN, Krupitsky EM, Eryshev OF. Clinical and psychological features of solitary drinking phenomenon. Obozrenie psikhiatrii i meditsinskoi psikhologii imeni V.M. Bekhtereva. 2009; 1:92-97 (In Russ.).Annis HM, Graham JM. Profile Types on The Inventory of Drinking Situations: Implications for Relapse Prevention Counseling. Psychology of Addictive Behaviors. 1995; 9(3):176.Annis HM, Graham JM. Profile Types on The Inventory of Drinking Situations: Implications for Relapse Prevention Counseling. Psychology of Addictive Behaviors. 1995; 9(3):176.Benjamin DJ, Berger JO, Johannesson M, Nosek BA, Wagenmakers EJ, Berk R, et al. Redefine statistical significance. Nature Human Behaviour. 2018; 2(1):6–10.Benjamin DJ, Berger JO, Johannesson M, Nosek BA, Wagenmakers EJ, Berk R, et al. Redefine statistical significance. Nature Human Behaviour. 2018; 2(1):6–10.Cooper ML. Motivations for alcohol use among adolescents: Development and validation of a four-factor model. Psychological Assessment. 1994; 6(2):117–128. doi:10.1037/1040-3590.6.2.117Cooper ML. Motivations for alcohol use among adolescents: Development and validation of a four-factor model. Psychological Assessment. 1994; 6(2):117–128. doi:10.1037/1040-3590.6.2.117Cooper ML, Kuntsche E, Levitt A, Barber LL, Wolf S. Motivational Models of Substance Use: A Review of Theory and Research on Motives for Using Alcohol, Marijuana, and Tobacco. The Oxford Handbook of Substance Use and Substance. 2016;1. doi: 10.1093/oxfordhb/9780199381678.013.017Cooper ML, Kuntsche E, Levitt A, Barber LL, Wolf S. Motivational Models of Substance Use: A Review of Theory and Research on Motives for Using Alcohol, Marijuana, and Tobacco. The Oxford Handbook of Substance Use and Substance. 2016;1. doi: 10.1093/oxfordhb/9780199381678.013.017Cox WM, Klinger E. A motivational model of alcohol use. Journal of Abnormal Psychology. 1988; 97(2):168–180. doi:10.1037/0021-843X.97.2.168Cox WM, Klinger E. A motivational model of alcohol use. Journal of Abnormal Psychology. 1988; 97(2):168–180. doi:10.1037/0021-843X.97.2.168Gilpin NW, Koob GF. Neurobiology of alcohol dependence: focus on motivational mechanisms. Alcohol Res Health. 2008; 31(3):185-95.Gilpin NW, Koob GF. Neurobiology of alcohol dependence: focus on motivational mechanisms. Alcohol Res Health. 2008; 31(3):185-95.Giordani P, Ferraro MB, Martella F. An Introduction to Clustering with R. Singapore: Springer Singapore. 2020. (Series Behaviormetrics: Quantitative Approaches to Human Behavior. Vol. 1). doi:10.1007/978-981-13-0553-5Giordani P, Ferraro MB, Martella F. An Introduction to Clustering with R. Singapore: Springer Singapore. 2020. (Series Behaviormetrics: Quantitative Approaches to Human Behavior. Vol. 1). doi:10.1007/978-981-13-0553-5Grodin EN, Bujarski S, Venegas A, Baskerville WA, Nieto SJ, Jentsch JD, Ray LA. Reward, Relief and Habit Drinking: Initial Validation of a Brief Assessment Tool. Alcohol Alcohol. 2019; 1(54-6):574-583. doi: 10.1093/alcalc/agz075Grodin EN, Bujarski S, Venegas A, Baskerville WA, Nieto SJ, Jentsch JD, Ray LA. Reward, Relief and Habit Drinking: Initial Validation of a Brief Assessment Tool. Alcohol Alcohol. 2019; 1(54-6):574-583. doi: 10.1093/alcalc/agz075Koob GF, Volkow ND. Neurobiology of addiction: a neurocircuitry analysis. Lancet Psychiatry. 2016; 3(8):760-773. doi: 10.1016/S2215-0366(16)00104-8Koob GF, Volkow ND. Neurobiology of addiction: a neurocircuitry analysis. Lancet Psychiatry. 2016; 3(8):760-773. doi: 10.1016/S2215-0366(16)00104-8Kuntsche E, Knibbe R, Gmel G, Engels R. ‘I Drink Spirits to Get Drunk and Block Out My Problems… ’Beverage Preference, Drinking Motives and Alcohol Use in Adolescence. Alcohol and Alcoholism. 2006; 41(5):566-573. doi: 10.1093/alcalc/agl046Kuntsche E, Knibbe R, Gmel G, Engels R. ‘I Drink Spirits to Get Drunk and Block Out My Problems… ’Beverage Preference, Drinking Motives and Alcohol Use in Adolescence. Alcohol and Alcoholism. 2006; 41(5):566-573. doi: 10.1093/alcalc/agl046Leeuw J, Mair P. Multidimensional Scaling Using Majorization: SMACOF in R. Journal of Statistical Software. 2009; 31(1):1–30. doi: 10.18637/jss.v031.i03Leeuw J, Mair P. Multidimensional Scaling Using Majorization: SMACOF in R. Journal of Statistical Software. 2009; 31(1):1–30. doi: 10.18637/jss.v031.i03Mair P, Borg I, Rusch T. Goodness-of-Fit Assessment in Multidimensional Scaling and Unfolding. Multivariate Behav Res. 2016; 51(6):772-789. doi:10.1080/00273171.2016.1235966.Mair P, Borg I, Rusch T. Goodness-of-Fit Assessment in Multidimensional Scaling and Unfolding. Multivariate Behav Res. 2016; 51(6):772-789. doi:10.1080/00273171.2016.1235966.Mayer M. missRanger: Fast Imputation of Missing Values [github.com]. Github. 2021. Available: https://github.com/mayer79/missRangerMayer M. missRanger: Fast Imputation of Missing Values [github.com]. Github. 2021. Available: https://github.com/mayer79/missRangerPhipson B, Smyth GK. Permutation P-values Should Never Be Zero: Calculating Exact P-values When Permutations Are Randomly Drawn. Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology. 2010; 9:Article39. doi:10.2202/1544-6115.1585Phipson B, Smyth GK. Permutation P-values Should Never Be Zero: Calculating Exact P-values When Permutations Are Randomly Drawn. Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology. 2010; 9:Article39. doi:10.2202/1544-6115.1585Stekhoven DJ, Bühlmann P. MissForest—non-parametric missing value imputation for mixed-type data. Bioinformatics. 2012; 28(1):112–118. doi: 10.1093/bioinformatics/btr597Stekhoven DJ, Bühlmann P. MissForest—non-parametric missing value imputation for mixed-type data. Bioinformatics. 2012; 28(1):112–118. doi: 10.1093/bioinformatics/btr597Tibshirani R, Walther G, Hastie T. Estimating the number of clusters in a data set via the gap statistic. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology). 2001; 63(2):411–423. doi:10.1111/1467-9868.00293Tibshirani R, Walther G, Hastie T. Estimating the number of clusters in a data set via the gap statistic. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology). 2001; 63(2):411–423. doi:10.1111/1467-9868.00293West R. EMCDDA Insights Series n 14. Models of addiction. European Monitoring Centre for Drugs and Drug Addiction. Luxembourg: Publications Office of the European Union. 2013. doi: 10.2810/99994West R. EMCDDA Insights Series n 14. Models of addiction. European Monitoring Centre for Drugs and Drug Addiction. Luxembourg: Publications Office of the European Union. 2013. doi: 10.2810/99994Wright MN, Ziegler A. ranger : A Fast Implementation of Random Forests for High Dimensional Data in C++ and R. J Stat Soft. 2017; 77(1). doi:10.18637/jss.v077.i01Wright MN, Ziegler A. ranger : A Fast Implementation of Random Forests for High Dimensional Data in C++ and R. J Stat Soft. 2017; 77(1). doi:10.18637/jss.v077.i01

The authors declare that there are no conflicts of interest present.