Застосування багатовимірних адаптивних регресійних сплайнів (MARSplines) для прогнозування ризику посттравматичного стресового розладу у військовослужбовців
DOI:
https://doi.org/10.17309/tmfv.2026.1.10Ключові слова:
психічне здоров’я, стрес-асоційовані стани, посттравматичний стресовий розлад, військовослужбовці, прогностичне моделювання, фактори ризику, фізична культура і спорт, рухова активністьАнотація
Обгрунтування. Прогнозування ризику розвитку посттравматичного стресового розладу (ПТСР), що має значні соціальні та економічні наслідки й негативно впливає на боєздатність військовослужбовців, є актуальним науково-практичним завданням. Раннє виявлення осіб із підвищеним ризиком дозволяє своєчасно впроваджувати профілактичні стратегії, зокрема інтервенції, засновані на фізичній культурі, фізичній активності, спорті та реабілітації.
Мета. Розробити та валідизувати прогностичну модель оцінювання ризику ПТСР у військовослужбовців і обґрунтувати її застосування як інструменту підтримки рішень у педагогічному плануванні програм фізичного виховання, фізичної активності та спортивно орієнтованої профілактики й реабілітації.
Матеріали та методи. У дослідженні взяли участь 4 403 військовослужбовці, з яких 89,9% — чоловіки, віком переважно 21–50 років. Вираженість посттравматичних стресових реакцій оцінювали за шкалою Mississippi Scale for Combat-Related PTSD (військова версія), що продемонструвала високу внутрішню узгодженість (Cronbach’s α = 0,892; коефіцієнт Гуттмана = 0,920). Застосовано порівняльний і гендерний аналізи, а також методи машинного навчання з використанням Multivariate Adaptive Regression Splines (MARSplines) із поетапною оптимізацією, балансуванням вибірки та оцінюванням класифікаційних показників.
Результати. Побудовано прогностичну модель ризику ПТСР на основі MARSplines із використанням 18 дихотомічних демографічних, поведінкових і службових змінних. Фінальна модель для чоловіків включала 300 базисних функцій з порядком взаємодії шість і продемонструвала чутливість 71,1%, специфічність 69,5%, загальну точність 70,3% та помірну узгодженість між прогнозованим і фактичним ризиком (κ Коена = 0,405).
Висновки. Машинно-орієнтоване прогнозування ризику ПТСР є перспективним підходом для ранньої профілактики та цільових інтервенцій у військовому середовищі. Запропонована модель може використовуватися для ідентифікації осіб групи підвищеного ризику та обґрунтування програм профілактики й реабілітації, зокрема заснованих на фізичній культурі, спорті та е-спорті, спрямованих на зниження стресу й підвищення резилієнтності військовослужбовців.
Завантаження
Посилання
Mulligan, K., Jones, N., Woodhead, C., Davies, M., Wessely, S., & Greenberg, N. (2010). Mental health of UK military personnel while on deployment in Iraq. The British journal of psychiatry: the journal of mental science, 197(5), 405–410. https://doi.org/10.1192/bjp.bp.110.077263 DOI: https://doi.org/10.1192/bjp.bp.110.077263
Kulka, R. A., Schlenger, W. E., Fairbank, J. A., Hough, R. L., Jordan, B. K., Marmar, C. R., & Weiss, D. S. (1990). Trauma and the Vietnam war generation: Report of findings from the National Vietnam Veterans Readjustment Study. Brunner/Mazel.
Perconte, S., & Wilson, A. (1994). Self-report versus observer ratings of distress and pathology in Vietnam veterans with PTSD. Journal of Traumatic Stress, 7(1), 129–134. https://doi.org/10.1007/BF02111919 DOI: https://doi.org/10.1002/jts.2490070114
Steenkamp, M. M., Litz, B. T., Hoge, C. W., & Marmar, C. R. (2015). Psychotherapy for military-related PTSD: A review of randomized clinical trials. JAMA, 314(5), 489–500. https://doi.org/10.1001/jama.2015.8370 DOI: https://doi.org/10.1001/jama.2015.8370
Imas, Ye., & Shynkaruk, O. (2023). Rehabilitation of combatants with post-traumatic stress disorder using esports as a strategic direction of state policy. In STEM DAY: Professional conversation about the future of STEM education (pp. 65–68). UDPO. https://surl.lu/cixxex
Shynkaruk, O., Davydov, D., Dutchak, M., & Yakovenko, O. (2024). The problem of stress-related conditions in military personnel and the rationale for their resolution through cyber sports. Sports Medicine, Physical Therapy, and Occupational Therapy, 1, 221–233. https://doi.org/10.32652/spmed.2024.1.221-233 DOI: https://doi.org/10.32652/spmed.2024.1.221-233
Smith, J., & Jones, M. (2019). The correlation between military training and psychological resilience. Military Psychology Journal, 31(4), 345–360.
Thomas, J. L., Wilk, J. E., Riviere, L. A., McGurk, D., Castro, C. A., & Hoge, C. W. (2010). Prevalence of mental health problems and functional impairment among active component and National Guard soldiers 3 and 12 months following combat in Iraq. Archives of general psychiatry, 67(6), 614–623. https://doi.org/10.1001/archgenpsychiatry.2010.54 DOI: https://doi.org/10.1001/archgenpsychiatry.2010.54
Gates, M. A., Holowka, D. W., Vasterling, J. J., Keane, T. M., Marx, B. P., & Rosen, R. C. (2012). Posttraumatic stress disorder in veterans and military personnel: Epidemiology, screening, and case recognition. Psychological Services, 9(4), 361–382. https://doi.org/10.1037/a0027649 DOI: https://doi.org/10.1037/a0027649
Charles, W. H., Castro, C. A., Messer, S. C., McGurk, D., Cotting, D. I., & Koffman, R. L. (2004). Combat duty in Iraq and Afghanistan, mental health problems, and barriers to care. New England Journal of Medicine, 351, 13–22. https://doi.org/10.1056/NEJMoa040603 DOI: https://doi.org/10.1056/NEJMoa040603
Kang, H. K., Natelson, B. H., Mahan, C. M., Lee, K. Y., & Murphy, F. M. (2003). Post-traumatic stress disorder and chronic fatigue syndrome-like illness among Gulf War veterans: a population-based survey of 30,000 veterans. American journal of epidemiology, 157(2), 141–148. https://doi.org/10.1093/aje/kwf187 DOI: https://doi.org/10.1093/aje/kwf187
Vasterling, J. J., Proctor, S. P., Friedman, M. J., Hoge, C. W., Heeren, T., King, L. A., & King, D. W. (2010). PTSD symptom increases in Iraq-deployed soldiers: comparison with nondeployed soldiers and associations with baseline symptoms, deployment experiences, and postdeployment stress. Journal of traumatic stress, 23(1), 41–51. https://doi.org/10.1002/jts.20487 DOI: https://doi.org/10.1002/jts.20487
Saar-Ashkenazy, R., Bergman, Y. S., Ashkenazy, O., & Guez, J. (2024). Traumatic stress, active engagement and resilience in first responders and civilians in the outbreak of war. European Journal of Psychotraumatology, 15(1), 2328506. https://doi.org/10.1080/20008066.2024.2328506 DOI: https://doi.org/10.1080/20008066.2024.2328506
Dohrenwend, B. P., Turner, J. B., Turse, N. A., Adams, B. G., Koenen, K. C., & Marshall, R. (2006). The psychological risks of Vietnam for U.S. veterans: a revisit with new data and methods. Science (New York, N.Y.), 313(5789), 979–982. https://doi.org/10.1126/science.1128944 DOI: https://doi.org/10.1126/science.1128944
Papini, S., Norman, S. B., Campbell-Sills, L., Sun, X., He, F., Kessler, R. C., Ursano, R. J., Jain, S., & Stein, M. B. (2023). Development and validation of a machine learning prediction model of posttraumatic stress disorder after military deployment. JAMA Network Open, 6(6), e2321273. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2023.21273 DOI: https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2023.21273
Wshah, S., Skalka, C., & Price, M. (2019). Predicting posttraumatic stress disorder risk: A machine learning approach. JMIR Mental Health, 6(7), e13946. https://doi.org/10.2196/13946 DOI: https://doi.org/10.2196/13946
Pareek, A., Ro, D. H., Karlsson, J., & Martin, R. K. (2024). Machine learning/artificial intelligence in sports medicine: State of the art and future directions. Journal of ISAKOS. https://doi.org/10.1016/j.jisako.2024.01.013 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jisako.2024.01.013
Rainio, O., Teuho, J., & Klén, R. (2024). Evaluation metrics and statistical tests for machine learning. Scientific Reports, 14, 6086. https://doi.org/10.1038/s41598-024-56706-x DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-56706-x
Hoge, C. W., Auchterlonie, J. L., & Milliken, C. S. (2006). Mental health problems, use of mental health services, and attrition from military service after returning from deployment to Iraq or Afghanistan. JAMA, 295(9), 1023–1032. https://doi.org/10.1001/jama.295.9.1023 DOI: https://doi.org/10.1001/jama.295.9.1023
Olff, M., Langeland, W., Draijer, N., & Gersons, B. P. (2007). Gender differences in posttraumatic stress disorder. Psychological bulletin, 133(2), 183–204. https://doi.org/10.1037/0033-2909.133.2.183 DOI: https://doi.org/10.1037/0033-2909.133.2.183
Rzonca, P., Rzońca, E., Lazarewicz, M., & Detsyk, O. (2024). PTSD prevalence in Ukrainian physicians. Psychiatry Research, 334, 115836. https://doi.org/10.1016/j.psychres.2024.115836 DOI: https://doi.org/10.1016/j.psychres.2024.115836
Sampson, L., Jiang, T., Gradus, J. L., et al. (2021). A machine learning approach to predicting new-onset depression. Psychiatric Research and Clinical Practice, 3(3), 115–122. https://doi.org/10.1176/appi.prcp.20200031 DOI: https://doi.org/10.1176/appi.prcp.20200031
Keane, T. M., Caddell, J. M., & Taylor, K. L. (1988). Mississippi Scale for Combat-Related PTSD. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 56(1), 85–90. https://doi.org/10.1037/0022-006X.56.1.85 DOI: https://doi.org/10.1037/0022-006X.56.1.85
Hastie, T. J., Tibshirani, R., & Friedman, J. H. (2001). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition (Springer Series in Statistics). ISBN: 0387848576 DOI: https://doi.org/10.1007/978-0-387-21606-5
Hyer, L., Davis, H., Boudewyns, P., & Woods, M. G. (1991). A short form of the Mississippi Scale. Journal of Clinical Psychology, 47(4), 510–518. https://doi.org/10.1002/1097-4679(199107)47:4<510::AID-JCLP2270470407>3.0.CO;2-F DOI: https://doi.org/10.1002/1097-4679(199107)47:4<510::AID-JCLP2270470407>3.0.CO;2-F
Adeyemo, V. E., Palczewska, A., Jones, B., Weaving, D., & Whitehead, S. (2022). Optimising classification in sport. Science and Medicine in Football, 8(1), 68–75. https://doi.org/10.1080/24733938.2022.2146177 DOI: https://doi.org/10.1080/24733938.2022.2146177
Friedman, J. H., & Roosen, C. B. (1995). An introduction to multivariate adaptive regression splines. Statistical Methods in Medical Research, 4(3), 197–217. https://doi.org/10.1177/096228029500400303 DOI: https://doi.org/10.1177/096228029500400303
York, T. P., Eaves, L. J., & van den Oord, E. J. (2006). Multivariate adaptive regression splines: a powerful method for detecting disease-risk relationship differences among subgroups. Statistics in medicine, 25(8), 1355–1367. https://doi.org/10.1002/sim.2292 DOI: https://doi.org/10.1002/sim.2292
Lever, J., Krzywinski, M., & Altman, N. (2016). Classification evaluation. Nature Methods, 13, 603–604. https://doi.org/10.1038/nmeth.3945 DOI: https://doi.org/10.1038/nmeth.3945
Ruppert, D. (2004). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Journal of the American Statistical Association, 99(466), 567. https://doi.org/10.1198/jasa.2004.s339 DOI: https://doi.org/10.1198/jasa.2004.s339
Russell, G., & Congalton, R. G. (1991). A review of assessing the accuracy of classifications of remotely sensed data. Remote Sensing of Environment, 37(1), 35–46. https://doi.org/10.1016/0034-4257(91)90048-B DOI: https://doi.org/10.1016/0034-4257(91)90048-B
Ameneshewa, W., Kebede, Y., Unbushe, D., & Legesse, A. (2023). Cohen’s kappa interpretation in applied classification tasks. PLOS ONE, 18(12), e0296112. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0296112 DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0296112
Seal, K. H., Bertenthal, D., Miner, C. R., Sen, S., & Marmar, C. (2007). Bringing the war back home: mental health disorders among 103,788 US veterans returning from Iraq and Afghanistan seen at Department of Veterans Affairs facilities. Archives of internal medicine, 167(5), 476–482. https://doi.org/10.1001/archinte.167.5.476 DOI: https://doi.org/10.1001/archinte.167.5.476
Więckowska, B., Kubiak, K. B., Jóźwiak, P., Moryson, W., & Stawińska-Witoszyńska, B. (2022). Cohen’s kappa coefficient as a measure to assess classification improvement. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(16), 10213. https://doi.org/10.3390/ijerph191610213 DOI: https://doi.org/10.3390/ijerph191610213
Andrieieva, O., Byshevets, N., & Plieshakova, O. (2023). The influence of physical activity on increasing stress tolerance in students. Theory and Methods of Physical Education and Sports, (2), 32–36. https://doi.org/10.32652/tmfvs.2023.2.32-36 DOI: https://doi.org/10.32652/tmfvs.2023.2.32-36
Bekesiene, S., & Bagdžiūnienė, D. (2022). Psychological resilience of reserve soldiers. Sustainability, 14(11), 6810. https://doi.org/10.3390/su14116810 DOI: https://doi.org/10.3390/su14116810
Johnson, R. (2021). Psychological resilience and decision-making speed in combat situations. Journal of Applied Military Psychology, 14(2), 203–218.
Byshevets, N., Andrieieva, O., Dutchak, M., Shynkaruk, O., et al. (2024). The influence of physical activity on stress-associated conditions. Physical Education Theory and Methodology, 24(2), 245–253. https://doi.org/10.17309/tmfv.2024.2.08 DOI: https://doi.org/10.17309/tmfv.2024.2.08
Hamel, J. (2020). Cognitive flexibility and stress management in military training. Military Cognitive Science Review, 11(1), 112–125.
Shynkaruk, O., & Davydov, D. (2023). The influence of esports on special abilities in servicemen. Theory and Methods of Physical Education and Sports, (3), 96–102. https://doi.org/10.32652/tmfvs.2023.3.96-102 DOI: https://doi.org/10.32652/tmfvs.2023.3.96-102
Downloads
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Oleg Khudolii, Byshevets Nataliia, Iakovenko Olena, Andrieieva Olena, Dutchak Myroslav, Yarmolenko Maksym, Serhiienko Kostiantyn
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
