Melancholische en Atypische Depressie-symptomen: Voorspellers voor
de Verbale Intelligentie?
Anne van Vugt
Abstract. De heterogeniteit van cognitieve stoornissen bij depressie is slecht te verklaren door factoren als leeftijd en ernst (Bora et al., 2013). Mogelijk kunnen subtypen van depressie een verklaring bieden. Op gebied van verbale intelligentie presteren melancholische depressiepatiënten (MelD) doorgaans slechter dan atypische depressiepatiënten (AtypD), ook na remissie (Lin et al., 2014). In de huidige studie werd onderzocht of dit ook het geval is in een gezonde populatie (n=65). Verwacht werd dat de MelD-symptomen een betere voorspeller zouden zijn voor de verbale
intelligentie dan de AtypD-symptomen. MelD- en AtypD-symptomen werden gemeten met behulp van de Inventory of Depressive Symptomatology-Self Rated. De maten voor verbale intelligentie waren de Letter Fluency, Category Fluency en Selective Reminding Task. De data werd
geanalyseerd met hiërarchische multipele regressiemodellen. De resultaten waren niet in lijn met de verwachtingen, er werden geen significante resultaten gevonden.
Keywords: melancholische depressie-symptomen, atypische depressie-symptomen, verbale intelligentie, category fluency, letter fluency, SRT, IDS-SR.
Ingeleverd: 19 juni 2015 Aantal woorden: 5003
Aantal woorden in abstract: 137
Begeleid door: Nathalie de Vent en Laury van Bedaf Studentnummer: 10375635
Melancholische en Atypische Depressie-symptomen: Voorspellers voor de Verbale Intelligentie?
Stoornissen in het cognitief functioneren zijn een veel voorkomend probleem bij depressie. Deze problemen blijven vaak zelfs aanhouden na remissie. De stoornissen komen op diverse domeinen van cognitief functioneren voor, onder andere op gebied van verbale intelligentie
(Bouma, Mulder, Lindeboom en Schmand, 2012). In het dagelijks leven lijken depressiesymptomen een invloed te hebben op het functioneren, zelfs zonder dat er sprake is van een daadwerkelijke depressieve stoornis. Dit bleek uit het onderzoek van Hishinuma, Chang, McArdle en Hamagami (2012): zij vonden een negatief verband tussen depressie-symptomen en schoolprestaties bij adolescenten uit een gezonde populatie. Dit verband leek causaal te zijn, omdat het een longitudinale onderzoeksopzet betrof. Het is opmerkelijk te noemen dat zonder dat deze
adolescenten een daadwerkelijke depressie hadden, zij slechter presteerden op school. Bij depressie komt ernstige problematiek als suïcidaliteit voor (APA, 2015), wat het van groot belang maakt zoveel mogelijk kennis te vergaren over alle aspecten van de depressieve stoornis en bijbehorende symptomen. Aangezien het cognitief functioneren de basis vormt voor schoolprestaties en er een direct, negatief verband tussen depressie-symptomen en schoolprestaties bestaat (Hishimuna et al, 2012), is het van belang meer onderzoek te doen over het cognitief functioneren bij personen met en zonder depressieve stoornis.
Het is duidelijk dat er een verband is tussen ernst van depressie en cognitief functioneren (Bora, Harrison, Yücel en Pantelis, 2013, McDermott en Ebmeier, 2009), maar er is nog veel onduidelijkheid over welke cognitieve domeinen dit betreft. Zo vonden McDermott en Ebmeier (2009) significante verbanden tussen ernst van depressie en verbaal geheugen, executieve functies en verwerkingssnelheid, maar niet tussen ernst van depressie en semantisch geheugen en visuo-spatieel geheugen. Verder concludeerden zij dat leeftijdseffecten een belangrijke rol speelden, omdat zij vonden dat bijvoorbeeld het episodisch geheugen alleen aangedaan was wanneer de eerste
depressieve episode op latere leeftijd had plaatsgevonden. Bora, Harrison, Yücel en Pantelis (2013) vonden in een meta-analyse over studies van cognitieve functies bij depressieve patiënten die zich op moment van onderzoek in een episode van normale stemming bevonden, voornamelijk kleine effecten en enkele middelgrote effecten. Het feit dat zij zoveel kleine effecten vonden, wijst er op dat de cognitieve beperkingen erg heterogeen zijn binnen de populatie depressieve patiënten. Deze effecten zijn deels te verklaren door de leeftijd waarop men de eerste depressieve episode krijgt en ernst van de depressie, maar dit kan niet alles verklaren (Bora et al., 2013). Daarom is het van belang om te onderzoeken welke verschillen binnen de populatie depressieve patiënten dit wel kunnen verklaren.
Een verklaring voor deze heterogeniteit in de cognitieve stoornissen kan wellicht geboden worden door subtypen van depressie. De DSM-5 onderscheidt verschillende subtypen, waarvan de meeste combinaties met symptomen van andere stoornissen zijn, bijvoorbeeld met psychotische, angstige of bipolaire kenmerken (APA, 2013). Uitzonderingen hierop zijn het melancholische en het atypische subtype. Het belangrijkste verschil tussen deze subtypen is dat er bij melancholische depressie (MelD) verlies van plezier in alle, of bijna alle, activiteiten plaatsvindt en er geen reactiviteit is op plezierige stimuli, terwijl er bij atypische depressie (AtypD) wel reactiviteit van stemming is (APA, 2013). Aanvullende symptomen voor MelD zijn: Een specifieke kwaliteit van stemming gekarakteriseerd door moedeloosheid en wanhoop of een 'lege' stemming, de depressie is het zwaarst in de ochtend, vroeg ontwaken, psychomotorische agitatie of remming, significante anorexia of gewichtsverlies en excessief of ongepast schuldgevoel (APA, 2013). Aanvullende symptomen voor AtypD zijn: significante gewichtstoename of vergrote eetlust, hypersomnia (heel veel slapen), leaden paralysis (een zwaar, loden gevoel in armen en benen) en sociale beperkingen ten gevolge van een patroon van gevoeligheid voor interpersoonlijke afwijzing (APA, 2013).
De beschreven symptomen kunnen doen vermoeden dat MelD simpelweg een ernstigere vorm van depressie is dan AtypD, omdat er bij MelD geen sprake is van reactiviteit van stemming, terwijl hier bij AtypD wel sprake van is. Het is van belang op te merken dat dit niet het geval is en
dat het daadwerkelijk kwalitatief verschillende subtypen betreft. Quinn, Harris en Kemp (2012) vonden wel een verband tussen ernst van de depressie en subtype, maar dit was slechts zwak. Zij deelden de patiënten in in twee clusters op basis van ernst. Binnen cluster 1 vielen de patiënten die het meest depressief waren, binnen cluster 2 vielen de patiënten die minder depressief waren. Er was een significante relatie tussen subtype en cluster, 58% van de MelD-patiënten viel in cluster 1, terwijl 66% van de patiënten met een niet-melancholische depressie (NMelD) in cluster 2 viel. NMelD betekent dat in dit onderzoek binnen deze groep geen verdere onderscheid is gemaakt naar andere subtypen, zoals AtypD, maar dat de MelD-groep is vergeleken met een groep met overige depressie-symptomen. Dit toont aan dat het verband tussen subtype en ernst waarschijnlijk klein is en MelD dus niet simpelweg een ernstigere variant van depressie is dan AtypD en de andere subtypen.
Ook onderzoek naar biologische markers wijst er op dat MelD en AtypD kwalitatief verschillende stoornissen zijn. Bij depressie lijkt er sprake te zijn van hyperactiviteit van de
hypothalamic-pituitary-adrenal-axis (as) (Pariante en Lightman, 2008). Activatie van de HPA-as heeft een belangrijke invloed op het brein, omdat deze medieert tussen stress en het functioneren van het brein. De hormonen die de HPA-as afgeeft, reguleren onder andere de opslag van nieuwe herinneringen en de grootte van complexe anatomische structuren als de hippocampus (Herbert et al., 2006). Lamers et al. (2008) stellen echter dat dit niet het gehele verhaal is. Bij veel meta-analyses wordt weliswaar een klein effect gevonden, maar er is veel variatie in de effectgrootten tussen verschillende studies (Stetler en Miller, 2011, Dowlati et al, 2010, Knorr, Vinberg, Kessing en Wetterslev, 2010, aangehaald in Lamers et al., 2008). Daarom onderzochten zij of de subtypen MelD en AtypD deze variatie konden verklaren en vonden zij een positief verband tussen MelD en HPA-as hyperactiviteit. Hiernaast vonden zij een positief verband tussen AtypD en ontstekings- en metabolische deregulatie en tussen AtypD en Body-Mass-Index, wat uiteraard in overeenstemming is met het DSM-criterium gewichtstoename/toename van eetlust (APA, 2013).
deze domeinen een gedetailleerd beeld te krijgen binnen het huidige onderzoek. Er is voor gekozen de verbale intelligentie te onderzoeken, omdat hierbij verschillende resultaten tussen AtypD en MelD verwacht worden, op basis van voorgaand onderzoek (Withall, Harris en Cumming, 2010, Roca et al., 2015, Lin et al., 2014). Een aspect van de verbale intelligentie is het verbaal
leervermogen en geheugen. Zoals al eerder aangehaald werd, hebben hormonen die de HPA-as afgeeft een invloed op de opslag van nieuwe herinneringen (Herbert et al., 2006), dit maakt het aannemelijk dat MelD het geheugen beïnvloedt. Het onderzoek van Withall et al. (2010) bevestigde dit. Zij vonden dat verbaal geheugen slechter was bij patiënten met MelD dan bij patiënten met NMelD, dit verschil was blijvend na remissie. Ook kon dit verschil niet verklaard worden door de ernst van de depressie.
Een ander aspect van de verbale intelligentie is de verbal fluency. Deze valt uiteen in twee soorten, namelijk category fluency (CF) en letter fluency (LF). Deze maten van de verbale
intelligentie vertonen overeenkomsten(Bouma, Mulder, Lindeboom en Schmand, 2012), maar doen ook op verschillende wijze een beroep op het cognitief functioneren. De CF doet meer dan de LF een beroep op het semantisch geheugen, omdat er woorden uit een bepaalde categorie moeten worden genoemd, hierbij is de betekenis van deze woorden dus van belang. Hiernaast moet er bij de CF gewisseld kunnen worden tussen verschillende subcategorieën, dit is een onderdeel van de executieve functies (Bouma et al., 2012). Bij de LF wordt een beroep gedaan op het lexicon en zijn spraakklanken belangrijk. Dit vereist een andere zoekstrategie, die geen beroep doet op semantiek zoals bij de CF. De executieve functies spelen een grotere rol bij de LF dan bij de CF (Bouma et al., 2012). Bij de verbale fluencytaken lijken MelD-patiënten ook lager te presteren dan
AtypD-patiënten. Tsujii et al. (2014) onderzochten het relatieve zuurstofgehalte in de hersenen bij MelD-patiënten, NMelD-patiënten en gezonde deelnemers, terwijl zij een fluencytaak uitvoerden. Het relatieve zuurstofgehalte werd met een functionele neuroimaging techniek gemeten. De MelD-patiënten presteerden slechter op de taak dan de NMelD-MelD-patiënten en de gezonde deelnemers. Verder kwam uit dit onderzoek naar voren dat MelD met een duidelijkere disfunctie van de frontale
gebieden wordt geassocieerd dan NMelD. Helaas kan er uit dit onderzoek niets geconcludeerd worden over AtypD, maar het geeft wel nog meer evidentie dat MelD een kwalitatief verschillend subtype depressie is. Hiernaast geeft dit onderzoek aan dat MelD het cognitief functioneren beperkt, bij het type taak dat ook in de huidige studie onderzocht zal worden. Uit het onderzoek van Roca et al. (2015) bleek dat deze cognitieve stoornissen aanhouden na remissie. Zij vergeleken 25 MelD-patiënten met 63 NMelD-MelD-patiënten. Tijdens de depressieve episode scoorden de NMelD-MelD-patiënten even laag als de MelD-patiënten op zowel de CF als de LF. Na remissie boekten de NMelD-patiënten vooruitgang op de CF, terwijl de prestaties van de MelD-NMelD-patiënten gelijk bleven. Op de LF boekten beide groepen geen vooruitgang na remissie. Twee punten van kritiek zijn dat er weinig MelD-patiënten deel namen en dat er geen classificatie van AtypD onderscheiden is. Lin et al. (2014) vergeleken 142 MelD-patiënten met 76 AtypD-patiënten en 200 gezonde deelnemers.
Tijdens de depressieve episode presteerden de MelD-patiënten lager dan de AtypD-patiënten en dan de gezonde deelnemers op CF. Na remissie bleef dit verschil. De AtypD-patiënten presteerden lager dan de MelD-patiënten op bijvoorbeeld planningstaken. LF werd helaas niet onderzocht door Lin et al. (2014).
De hierboven beschreven onderzoeken geven een vrij eenduidig beeld, namelijk dat de prestaties op de verbale intelligentietaken niet verbeteren bij MelD na remissie, terwijl deze bij AtypD en andere subtypen wel lijken te verbeteren. Depressieve patiënten in remissie blijven vaak residuele psychologische symptomen houden (Paykel, 2008), wat een verklaring kan zijn voor de cognitieve problemen die na remissie aanhouden. Dit maakt het aannemelijk dat er een direct verband is tussen deze depressie-symptomen en het cognitief functioneren en dat er geen sprake hoeft te zijn van een volledige depressie, om stoornissen in het cognitief functioneren te
veroorzaken. Hiernaast is het waarschijnlijk dat depressie-symptomen op een continuüm liggen over de gehele populatie en dat de individuen die zich aan het uiteinde hiervan bevinden, de diagnose 'depressie' opgelegd krijgen (Goldberg, 2002). Als hiervan uitgegaan wordt, is het ook waarschijnlijk dat cognitieve problemen zich voordoen bij individuen die niet genoeg symptomen
vertonen om een diagnose te krijgen. Onduidelijk is of MelD en AtypD zich ook op een continuüm in de gehele populatie bevinden, dit is nog niet onderzocht.
In de huidige studie werd het verband tussen MelD- versus AtypD-symptomen en de verbale intelligentie onderzocht worden in de gezonde populatie. Verwacht werd dat de MelD-symptomen een betere voorspeller voor de verbale intelligentie zijn dan de AtypD-symptomen. De MelD- en AtypD-symptomen werden uitgevraagd met een vragenlijst, de verbale intelligentie werd
onderzocht met een CF-, een LF- en een verbale geheugentaak. Indien de verwachting juist is, zou een hogere score op de MelD-schaal resulteren in een lagere score op zowel de CF, de LF, als de verbale geheugentaak. De score op de AtypD-schaal zou geen voorspellende waarde hebben voor de prestaties op de CF, LF en verbale geheugentaak.
Methode Deelnemers
Aan dit onderzoek van de Universiteit van Amsterdam namen 65 personen deel. Zij werden verzameld door middel van een convenience sample en bestonden uit vrienden, familie en bekenden van de onderzoekers. Indien gewenst kregen de deelnemers 1,5 participatiepunt toegekend. 35.4% was mannelijk (n=23) en 64.6% was vrouwelijk (n=42). De gemiddelde leeftijd was 29.58, met een range van 18 tot 64 jaar (sd=13.41). Alle deelnemers beheersten de Nederlandse taal uitstekend. De exclusiecriteria bij dit onderzoek waren: het in behandeling zijn voor een psychische stoornis of medicijngebruik hiervoor, gebruik van medicijnen die op andere wijze het cognitief functioneren konden beïnvloeden, ziekten aan het centraal zenuwstelsel, afhankelijkheid van drugs of alcohol en verminderd zicht of gehoor, mits hiervoor niet gecorrigeerd was met een hulpmiddel. Dit onderzoek is goedgekeurd door de Commissie Ethiek van de Universiteit van Amsterdam.
Materialen
Inventory of Depressive Symptomatology-Self Rated. MelD-symptomen en AtypD-symptomen werden gemeten met de Nederlandse versie van de Inventory of Depressive
Symptomatology-Self Rated₃ₒ (IDS-SR). De interne consistentie van de Engelstalige IDS-SR heeft een Cronbach's alpha van 0.96, er is geen reden om aan te nemen dat de Nederlands versie hier van verschilt (Rush, Gullion, Basco, Jarrett en Trivedi, 1996). De IDS-SR is speciaal ontwikkeld om deze subtypen van depressie-symptomen uit te vragen, de items zijn ontwikkeld op basis van de DSM-IV-criteria. De IDS-SR bestaat uit 30 items, waarvan een aantal items de algemene depressie-symptomen uitvragen en de overige items specifiek de MelD-depressie-symptomen en de AtypD-depressie-symptomen uitvragen. Voor MelD zijn dit item 3 (te vroeg wakker worden), 9a (slechtere stemming in de ochtend), 10 (kwaliteit van uw stemming), 11 (verminderde eetlust), 13 (gewichtsafname), 16 (zelfbeeld), 21 (plezier en genieten) en 23 (gevoel van traagheid) (Khan et al., 2006). Voor AtypD zijn dit item 4 (te veel slapen), 12 (toegenomen eetlust), 14 (gewichtstoename), 29 (gevoeligheid) en 30 (zwaar gevoel/lichamelijke energie) (Novick et al., 2005). Alle items wordt gescoord op een schaal van 0 tot 3. Item 8 (de invloed van prettige gebeurtenissen op uw stemming) is opgesplitst. Als er een 1 of 2 gescoord wordt, wordt dit bij de AtypD-score opgeteld, als er een 3 gescoord wordt, wordt dit bij de MelD-score opgeteld. In de literatuur is een tegenstelling waar te nemen bij dit item, omdat Novick et al. (2005) als criterium voor AtypD een score van 0, 1 of 2 stellen, terwijl Khan et al. (2006) als criterium voor MelD een score van 2 of 3 stellen. In de huidige studie is er voor gekozen om een score van 2 op dit item bij de AtypD totaalscore te scharen, omdat er al meer items in de IDS-SR zijn, die MelD meten dan dat er items zijn die AtypD meten. Dit verschil wordt veroorzaakt door het feit dat er zijn meer DSM-V criteria voor MelD dan voor AtypD (APA, 2013). De range van de totaalscore is voor MelD-symptomen 27. Voor AtypD-symptomen is de range 0-15. De IDS-SR werd op papier ingevuld met een pen.
Letter fluency. Bij de LF werden zoveel mogelijk woorden genoemd die met een bepaalde letter beginnen. Bij de versie gebruikt in het huidige onderzoek waren dat de letters D, A en T.
Enkele regels waren hierbij van toepassing: Er mochten geen namen van mensen en plaatsen en geen cijfers genoemd worden. Woorden die met hetzelfde voorvoegsel beginnen, mochten niet direct achter elkaar genoemd worden. Er werd niet ingegrepen als de deelnemer een fout maakte. Als de deelnemer een regel schond, werden deze woorden fout gerekend. Voor alle andere woorden werd per woord een punt toegekend en deze werden van alle letters bij elkaar opgeteld, zodat er een totaalscore verkregen werd.
Category fluency. Bij de CF werden zoveel mogelijk woorden uit een bepaalde categorie genoemd, binnen een minuut. Eerst voltooide de deelnemer de categorie dieren, vervolgens de categorie beroepen. De scoring ging hetzelfde in zijn werk als bij de LF.
Selective Reminding Task. Deze verbale leer- en geheugentaak (Buschke, 1973) bestaat uit 12 eenvoudige woorden, zoals 'gras' en 'bereiden', die langzaam en duidelijk worden voorgelezen door de onderzoeker. Er zijn maximaal 12 trials. Na de voltooiing hiervan, is er een multiple choice forced recognition-taak, waarbij de deelnemer uit vier woorden steeds het woord dient te herkennen dat ook in de geheugentaak genoemd is. Hiervan waren ook 12 rijtjes. Een voorbeeld hiervan: 'glas – gras – plan – wei'. Verder is er een delayed recall, om de consolidatie te meten. Gedurende de gehele taak vulde de onderzoeker het scoreformulier in, waarop aangekruist werd welke woorden de deelnemer noemde. Verschillende schalen kunnen hieruit berekend worden: een total recall, long term retrieval, short term retrieval, long term storage en consistent long term retrieval. In het huidige onderzoek zal enkel de long term retrieval-schaal (LTR) geanalyseerd worden. Deze schaal is een maat voor de hoeveelheid woorden die gedurende de taak uit het lange termijn geheugen worden opgehaald. De som van deze schaal en de short term retrieval-schaal (STR) is de total recall (het totale aantal woorden dat over alle trials wordt gereproduceerd). De STR-schaal bestaat dus uit de woorden die direct na de aanbieding gereproduceerd worden, maar bij een volgende trial weer vergeten zijn. De LTR-schaal bestaat uit de woorden een volgende trial wel weer
gereproduceerd worden. Dit is de reden dat er gekozen is de LTR-schaal te analyseren, deze geeft aan hoeveel woorden daadwerkelijk onthouden zijn en niet simpelweg herhaald worden met behulp
van het korte termijn geheugen.
Procedure
Het testonderzoek werd uitgevoerd in een rustige ruimte, in de thuisomgeving. De locatie verschilde dus per deelnemer. Er werden audio-opnames gemaakt ter controle. Het onderzoek nam ongeveer 1,5 uur in beslag, doordat deze taken onderdeel waren van een grotere
neuropsychologische testbatterij. De overige taken zullen niet uitgebreid besproken worden, maar wel zal hier vermeld worden in welke volgorde de taken en vragenlijsten werden afgenomen. Eerst leidde de onderzoeker de testafname in, vervolgens ondertekende de deelnemer een informed consent. Daarna vulde de deelnemer een vragenlijst over algemene gegevens, een vragenlijst over de slaapgewoonten (Pittsburgh Sleep Quality Index) en een depressievragenlijst (Beck Depression Inventory) in. Vervolgens werd de LF en daarna de CF uitgevoerd, waarna de SRT volgde. Hierna voerde de deelnemer een emotieherkenningstaak (Emotion Recognition Task) uit op de computer, die ongeveer 20 minuten in beslag nam. Hierna volgde de delayed recall van de SRT. Het kwam vaak voor dat de deelnemer in minder dan 20 minuten de ERT voltooiden, in dit geval werd er een pauze ingelast, of al eerst de volgende vragenlijst afgenomen. Dit was een depressievragenlijst (Assessment of Depression Inventory). Tot slot vulden de deelnemers de IDS-SR in.
Voor elke taak of vragenlijst van start ging, gaf de onderzoeker de instructie, die voorgelezen werd. Hierna werd steeds gevraagd of de deelnemer dit begrepen had. De procedure voor de CF en LF kwamen grotendeels overeen. Na de instructie oefende de deelnemer kort met een oefenletter (S), of oefencategorie (meubels), om te controleren of hij de instructie begrepen had. Vervolgens werden de daadwerkelijke testitems afgenomen. De tijd werd bijgehouden door de onderzoeker en de taak werd afgekapt na een minuut. Er werd een audio-opname gemaakt en deze werd later teruggeluisterd door de onderzoekers, omdat het meeschrijven van de woorden de deelnemer mogelijk zou afremmen.
langzaam opgelezen. Hierna vroeg de onderzoeker hoeveel woorden de deelnemer onthouden had. De woorden die de deelnemer niet noemde, herhaalde de onderzoeker vervolgens. Hierna vroeg de onderzoeker opnieuw welke woorden de deelnemer had onthouden en benadrukte dat hij ook de woorden die hij de eerste trial al genoemd had, weer moest noemen. Vervolgens noemde de onderzoeker weer de woorden die de deelnemer de laatste trial was vergeten. Als de deelnemer na 12 trials de woorden niet allemaal wist, werd de taak gestopt. Als de deelnemer eerder alle 12 woorden wist te noemen, volgden er nog 2 trials. Als de deelnemer bij deze trials ook alle woorden noemde, werd de taak afgebroken. Vervolgens volgde de multiple choice forced recognition-taak en 20 minuten daarna de delayed recall.
Resultaten
Een deel van de data van de SRT LTR was niet bruikbaar, door foutieve afname. Bij 49 deelnemers is deze wel juist afgenomen en dus is alleen deze data meegenomen in de analyse. Verder is er voor de delayed recall van de SRT nog een deelnemer verwijderd, door een verstoring voor dit deel van het onderzoek. Ook bij de CF is een deelnemer verwijderd, vanwege een
miscommunicatie bij de uitleg van de taak. Zie Tabel 1 voor de descriptieve gegevens van de predictor- en uitkomstvariabelen.
Tabel 1
Gemiddelden, Standaarddeviaties (tussen Haakjes) en Minimum- en Maximumscores van de IDS-SR Totaalscore, IDS-SR MelD-schaal, IDS-SR AtypD-schaal, Category Fluency, Letter Fluency en SRT Long Term Retrieval
M (sd) Minimumscore Maximumscore IDS-SR Totaalscore (n=65) 10.74 (7.26) 0 33 IDS-SR MelD (n=65) 2.11 (2.20) 0 8 IDS-SR AtypD (n=65) 1.77 (1.48) 0 8 CF (n=64) 41.73 (7.21) 20 58 LF (n=65) 37.45 (8.77) 20 61 SRT LTR (n=49) 88.90 (23.35) 34 127
De eerste verwachting was dat de IDS-SR schaal MelD een negatieve voorspellende waarde had voor de score op de CF, terwijl de IDS-SR schaal AtypD geen voorspellende waarde had voor de score op de CF. Om dit te testen, werd een hiërarchische multipele regressieanalyse uitgevoerd. Hierbij werd gecontroleerd voor de mogelijke invloed van leeftijd, sekse en opleidingsniveau. Aan de assumpties voor normaliteit, homoscedasticiteit, multicollineariteit en lineariteit werd voldaan. Voor outliers is gecontroleerd met standardized residuals en voor gevallen met teveel invloed is gecontroleerd met Cook's distance. Beide waren niet aan de orde, er was slechts één geval met een standardized residual > 2.50 en alle Cook's distances lagen dicht bij 0. Bij Stap 1 van de
hiërarchische multipele regressieanalyse werden leeftijd, opleidingsniveau en sekse ingevoerd. Bij Stap 2 werden de IDS-SR schalen MelD en AtypD ingevoerd. De uitkomstvariabele was de CF. De demografische variabelen in Stap 1 verklaarden geen significant deel van de variantie, R² = .09, F(3, 60) = 1.88, p = .143 en bij Stap 2 werd er ook geen variantie verklaard door MelD en AtypD, R²
change = .06, F change(2, 58) = 1.95, p = .152. In Tabel 2 staan de gegevens van deze
regressiemodellen. Om de power te vergoten werden de demografische variabelen die geen van allen significant deel van de variantie verklaarden, uit het model verwijderd. Het definitieve multipele regressiemodel, met de MelD en AtypD-schalen als predictoren en CF als
uitkomstvariabele, verklaarde ook geen significant deel van de variantie, R² = .06, F(2, 61) = 1.85, p = .167. Beide IDS-SR schalen bleken geen voorspeller te zijn voor de score op de CF. Voor de AtypD-schaal was dit conform de verwachting, terwijl dit voor de MelD-schaal tegen de
verwachting in gaat.
Tabel 2
Het Hiërarchische Multipele Regressiemodel met als Predictoren in Stap 1 Leeftijd, Opleidingsniveau en Sekse en in Stap 2 de IDS-SR Schalen MelD en AtypD en met CF als Uitkomstvariabele b SE beta p Stap 1 constante 40.41 4.55 p < .001 leeftijd 0.01 0.07 .02 p = .900 opleidingsniveau 1.64 0.88 .24 p = .067 sekse -2.84 1.87 –.19 p = .135 Stap 2 constante 39.67 4.71 p < .001 leeftijd <0.01 0.07 <.00 p = .988 opleidingsniveau 1.86 0.89 .27 p = .040
sekse -2.72 1.91 –.18 p = .160
IDS-SR MelD 0.76 0.44 .23 p = .086
IDS-SR AtypD -0.92 0.66 –.19 p = .167
Noot. R² = .086 (p = .143) voor Stap 1, R² change = .058 (p = .152) voor Stap 2.
De tweede verwachting was dat de IDS-SR schaal MelD een negatieve voorspellende waarde had voor de score op de LF, terwijl de IDS-SR schaal AtypD geen voorspellende waarde had voor de score op de LF. Met een hiërarchische multipele regressieanalyse werd deze
verwachting getest. Hierbij werd gecontroleerd voor de mogelijke invloed van leeftijd, opleidingsniveau en sekse. Aan de assumpties voor normaliteit, homoscedasticiteit,
multicollineariteit en lineariteit werd voldaan. Voor outliers is gecontroleerd met standardized residuals en voor gevallen met teveel invloed is gecontroleerd met Cook's distance. Beide waren niet aan de orde, er was slechts één geval met een standardized residual > 2.50 en alle Cook's distances lagen dicht bij 0. In de hiërarchische multipele regressieanalyse werden bij Stap 1 leeftijd, opleidingsniveau en sekse ingevoerd, bij Stap 2 werden de IDS-SR schalen MelD en AtypD
ingevoerd. De uitkomstvariabele was de LF. Bij Stap 1 werd geen significant deel van de variantie verklaard, R² = .06, F(3, 61) = 1.24, p = .303 en bij Stap 2 werd er ook geen variantie verklaard door MelD en AtypD, R² change = .02, F change(2, 59) = 0.61, p = .545. Zie Tabel 3 voor de gegevens van deze regressiemodellen. Om de power te vergroten, werden alle demografische gegevens die geen significant deel van de variantie verklaarden, verwijderd uit het model. Het definitieve multipele regressiemodel, met de MelD en AtypD-schalen als predictoren en LF als uitkomstvariabele, verklaarde ook geen significant deel van de variantie, R² = .02, F(2, 62) = 0.48, p = .623. Beide IDS-SR schalen bleken geen voorspeller te zijn voor de score op de LF. Voor de AtypD-schaal werd dit verwacht. Van de MelD-schaal werd echter verwacht dat deze wel een voorspellende, negatieve waarde zou hebben op de LF, deze verwachting werd niet bevestigd.
Tabel 3
Het Hiërarchische Multipele Regressiemodel met als Predictoren in Stap 1 Leeftijd, Opleidingsniveau en Sekse en in Stap 2 de IDS-SR Schalen MelD en AtypD en met LF als Uitkomstvariabele b se beta p Stap 1 constante 35.79 5.58 P < .001 leeftijd -0.07 0.08 –.10 p = .419 opleidingsniveau 1.92 1.08 .23 p = .080 sekse -1.83 2.29 –.10 p = .426 Stap 2 constante 35.12 5.92 p < .001
leeftijd -0.07 0.09 –.11 p = .427
opleidingsniveau 2.06 1.11 .24 p = .068
sekse -1.71 2.39 –.09 p = .475
IDS-SR MelD 0.54 0.55 .14 p = .325
IDS-SR AtypD -0.63 0.83 –.11 p = .451
Noot. R² = .057 (p = .303) voor Stap 1, R² change = .612 (p = .545) voor Stap 2.
De derde verwachting was dat de IDS-SR schaal MelD een negatieve voorspellende waarde had voor de score op de SRT schaal LTR, terwijl de IDS-SR schaal AtypD geen voorspellende waarde had voor de score op de SRT schaal LTR. Gecontroleerd werd voor de mogelijke invloed van leeftijd, opleidingsniveau en sekse. Aan de assumpties voor normaliteit, homoscedasticiteit, lineariteit en multicollineariteit werd voldaan. Voor outliers is gecontroleerd met standardized residuals en voor gevallen met teveel invloed is gecontroleerd met Cook's distance. Beide waren niet aan de orde, er was slechts één geval met een standardized residual > 1.96 en alle Cook's distances lagen dicht bij 0. In de hiërarchische multipele regressieanalyse werden bij Stap 1 leeftijd, opleidingsniveau en sekse ingevoerd, bij Stap 2 werden de IDS-SR schalen MelD en AtypD
ingevoerd. De uitkomstvariabele was de SRT LTR. Bij Stap 1 werd 20.3% van de variantie verklaard, R² = .20, F(3, 45) = 3.83, p = .016. De enige significante voorspeller in Stap 1 was
leeftijd (beta = –.45, p = .002). Bij Stap 2 werd geen significant deel van de variantie verklaard door MelD en AtypD, R² change = .03, F change(2, 43) = 0.96, p = .390. Zie Tabel 4 voor de gegevens van deze regressiemodellen. Voor het definitieve regressiemodel werden sekse en opleidingsniveau verwijderd, omdat deze geen significant deel van de variantie verklaarden. Zodoende werd de power vergroot. Hierbij werd dus in Stap 1 leeftijd ingevoerd en in Stap 2 de IDS-SR schalen MelD en AtypD. Stap 1 verklaarde 20.2% van de variantie, R² = .202, F(1, 47) = 11.823, p = .001. Bij Stap 2 werd geen significant deel van de variantie verklaard door MelD en AtypD, R² change = .030, F change(2, 45) = 0.868, p = .427. Zowel de IDS-SR MelD-schaal als de AtypD-schaal verklaarde
geen deel van de variantie van de scores op de SRT LTR. Voor de AtypD-schaal was dit conform de verwachting. Dit resultaat ging echter in tegen de verwachting dat de MelD-schaal een voorspeller zou zijn voor de SRT LTR.
Tabel 4
Het Hiërarchische Multipele Regressiemodel met als Predictoren in Stap 1 Leeftijd,
Opleidingsniveau en Sekse en in Stap 2 de IDS-SR Schalen MelD en AtypD en met de SRT Schaal LTR als Uitkomstvariabele b se beta p Stap 1 constante 117.13 15.77 p < .001 leeftijd -0.78 0.24 –.45 p = .002 opleidingsniveau -0.66 2.91 –.03 p = .821 sekse -1.58 6.74 –.03 p = .816 Stap 2 constante 114.03 16.20 p < .001 leeftijd -0.76 0.24 –.44 p = .003 opleidingsniveau 0.47 3.03 .02 p = .878 sekse -4.84 7.44 –.10 p = .519 IDS-SR MelD 2.27 1.64 .20 p = .173 IDS-SR AtypD -0.22 2.86 –.01 p = .939
Discussie
In deze studie werd het verband tussen MelD- versus AtypD-symptomen en de verbale intelligentie onderzocht. Verwacht werd dat MelD-symptomen een negatieve voorspeller zouden zouden zijn voor de verbale intelligentie. Van de AtypD-symptomen werd verwacht dat deze geen voorspellende waarde hebben voor de verbale intelligentie. Uit de resultaten bleek dat zowel de MelD-symptomen als de AtypD-symptomen geen voorspellende waarde hadden voor de verbale intelligentie.
Een punt dat opgemerkt dient te worden, voor ingegaan wordt op de mogelijke betekenissen van de gevonden resultaten, is dat de gebruikte verbale intelligentietaken geen volledig beeld geven van de verbale intelligentie. Er kan geen verbale intelligentiequotiënt uit berekend worden. Dit doet echter niet af aan de relevantie van het huidige onderzoek, aangezien een intelligentiequotiënt slechts een getal is en niets zegt over de achterliggende cognitieve processen. Als er bijvoorbeeld wel was aangetoond dat MelD-symptomen een voorspellende waarde hebben voor de verbale fluency, had vervolgonderzoek bijvoorbeeld kunnen uitwijzen of ook op andere taken die andere aspecten van het executief functioneren meten, problemen optreden. Met de resultaten van de huidige studie is dit uiteraard niet aan de orde, maar dit voorbeeld geeft aan dat het feit dat niet de volledige verbale intelligentie is onderzocht, niet als een beperking van de huidige studie
aangemerkt hoeft te worden.
De resultaten gevonden in de huidige studie kunnen op verschillende manieren geïnterpreteerd worden. Een oorzaak dat het verwachtte effect niet is gevonden, zou de
onderzoeksmethode of uitvoering hiervan kunnen zijn. Om te beginnen, was er weinig variatie in de scores. Dit werd deels veroorzaakt door dat de deelnemers afkomstig waren uit een gezonde
populatie. Omdat de MelD- en AtypD-schaal deelscores van de IDS-SR zijn, zijn deze gebaseerd op een gering aantal items (MelD: 8 items, AtypD: 5 items). De scores op de MelD-schaal varieerden slechts van 0 tot 8 (maximale score: 27), de scores op de AtypD-schaal slechts van 0 tot 8
er geen significant resultaat gevonden is. Bij vervolgonderzoek in een gezonde populatie zou het daarom raadzaam zijn om meer deelnemers te werven en wellicht een andere, uitgebreidere maat voor MelD- en AtypD-symptomen toe te passen. Als er een uitgebreidere schaal is met meer items, ontstaat er ook meer variatie in de scores tussen de deelnemers.
Er is ook een andere reden waarom het van belang is bij vervolgonderzoek meer deelnemers te werven. Bij de huidige studie is gebruik gemaakt van een multipele regressieanalyse en voor deze analyse wordt aangeraden een grotere sample te gebruiken dan in de huidige studie gebruikt is. Zo stelt Green (1991) dat er minimaal 82 deelnemers onderzocht zouden moeten worden bij deze hoeveelheid predictoren. Ook een powerberekening, uitgevoerd met het computerprogramma G*Power (Faul, Erdfelder, Buchner en Lang, 2009), toont aan dat er gebruik gemaakt had moeten worden van een grotere sample: voor bijvoorbeeld een effect van gemiddelde grootte (f²=0.15) met een power van 0.80 en 5 predictors, is een sample van 92 deelnemers nodig. Een grotere sample heeft bijvoorbeeld het voordeel dat de adjusted R groter is en de resultaten beter te generaliseren zijn naar de populatie.
De mogelijkheid bestaat dat MelD- en AtypD-symptomen inderdaad geen invloed hebben op het cognitief functioneren in een gezonde populatie. Aangezien er nog geen ander onderzoek hier naar gedaan is, is dit een zeer aannemelijke mogelijkheid. Bij een vervolgstudie zou het interessant zijn om te onderzoeken of de MelD-symptomen die een gezonde populatie aangeeft, samenhangt met hyperactiviteit in de HPA-as en of de AtypD-symptomen in een gezonde populatie
samenhangen met ontstekings- en metabolische deregulatie. Als dit zo zou zijn, zou dit betekenen dat deze symptomen en de bijbehorende biomarkers zich op een continuüm in de populatie
bevinden en dan zou verwacht worden dat ook personen die niet voldoen aan de DSM-criteria voor MelD of AtypD, maar wel in mindere mate klachten ervaren, ook subtiele cognitieve stoornissen ervaren. Als dit niet het geval zou zijn, zou dit de implicatie hebben dat enkel personen met deze volledige ziektebeelden cognitieve problemen ervaren en zou dit verklaren waarom er geen resultaat gevonden is in de huidige studie.
Voor nu is er nog niet voldoende bekend over deze subtypen depressie om uitsluitsel te geven over de betekenis van de gevonden resultaten in dit onderzoek. Vervolgonderzoek moet meer duidelijkheid bieden over zowel de gezonde populatie als over de populatie depressieve patiënten. Hieruit moet blijken of het onderscheid tussen de subtypen depressie daadwerkelijk de
heterogeniteit van de cognitieve stoornissen binnen de groep depressieve patiënten kan verklaren. De eerste onderzoeken (Withall et al., 2010, Roca et al., 2015, Lin et al., 2014) leken hier wel op te wijzen: op de verbale intelligentietaken presteerden de MelD-patiënten lager dan de
AtypD-patiënten, ook in remissie. Vervolgonderzoek moet uitwijzen of dit een consistent effect is en welke invloed de subtypen hebben op andere cognitieve domeinen. Bovendien liggen er nog veel kansen op interessant onderzoek in welk verband er bestaat tussen de biomarkers en het cognitief
Literatuur
American Psychiatric Association. (2013). Diagnostic and statistical manual of mental disorders (5th ed.). Washington, DC: Author.
Bora, E., Harrison, B. J., Yücel, M., & Pantelis, C. (2013). Cognitive impairment in euthymic major depressive disorder: A meta-analysis. Psychological Medicine, 43, 2017-2026.
Bouma, A., Mulder, J., Lindeboom, J., & Schmand, B. (2012). Handboek neuropsychologische diagnostiek (2e ed.). Amsterdam: Pearson.
Buschke, H. (1973). Selective reminding for analysis of memory and learning. Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior, 12, 5, 543-550.
Faul, F., Erdfelder, E., Buchner, A., & Lang, A.-G. (2009). Statistical power analyses using
G*Power 3.1: Tests for correlation and regression analyses. Behavior Research Methods, 41, 1149-1160.
Goldberg, D. (2000). Plato versus Aristotle: Categorical and dimensional models for common mental disorders. Comprehensive Psychiatry, 41, 2, 8-13.
Green, S. B. (1991). How many subjects does it take to do a regression analysis? Multivariate Behavioral Research, 26, 499-510.
Herbert, J., Goodyer, I. M., Grossman, A. B., Hastings, M. H., De Kloet, E. R., Lightman, S. L., Lupien, S. J., Roozendaal, B., Seckl, J. R. (2006). Do corticosteroids damage the brain? Journal of Neuroendocrinology, 18, 393-411.
Hishinuma, E. S., Chang, J. Y., McArdle, J. J., & Hamagami, F. (2012). Potential causal relationship between depressive symptoms and academic achievement in the Hawaiian high schools health survey using contemporary longitudinal latent variable change models.
Developmental Psychology, 48, 5, 1327-1342.
Khan, A. Y, Carrithers, J., Preskorn, S. H., Lear, R., Wisniewski, S. R., Rush, A. J., Stegman, D., Kelley, C., Kreiner, K., Nierenberg, A. A., & Fava, Maurizio (2006). Clinical and
Psychiatry, 18, 2, 91-98.
Kessels, R., Eling, P., Ponds, R., Spikman, J., & van Zandvoort, M. (2013). Klinische Neuropsychologie 2e ed.). Amsterdam: Boom.
Lamers, F., Vogelzangs, N., Merikangas, K. R., de Jonge, P., Beekman, A. T. F., & Penninx, B. W. J. H. (2013). Evidence for a differential role of HPA-axis function, inflammation and
metabolic syndrome in melancholic versus atypical depression. Molecular Psychiatry, 18, 6, 629-699.
Lin, K., Xu, G., Lu, W., Ouyang, H., Dang, Y., Lorenzo-Seva, U., Guo, Y., Bessenov, D., Akiskal, H. S., So, K. F., Lee, T. M. C. (2014). Neuropsychological performance in melancholic, atypical and undifferentiated major depression during depressed and remitted states: A prospective longitudinal study. Journal of Affective Disorders, 168, 184-191.
McDermott, L. M., & Ebmeier, K. P. (2009). A meta-analysis of depression severity and cognitive function. Journal of Affective Disorders, 119, 1-8.
Novick, J. S., Stewart, J. W., Wisniewski, S. R., Cook, I. A., Manev, R., Nierenberg, A. A., Rosenbaum, J. F., Shores-Wilson, K., Balasubramani, G. K., Biggs, M. M., Zisook, S., & Rush, A. J. (2005). Clinical and demographic features of atypical depression in outpatients with
Major Depressive Disorder: Preliminary findings from STAR*D. Journal of Clinical Psychiatry, 66, 8, 1002-1011.
Paykel, E. S. (2008). Partial remission, residual symptoms and relapse in depression. Dialogues in Clinical Neuroscience, 10, 4, 431-437.
Pariante, C. M., & Lightman, S. L. (2008). The HPA axis in major depression: Classical theories and new developments. Trends in Neurosciences, 31, 9, 464- 468.
Quinn, C., Harris, A., & Kemp, A. (2012). The interdependence of subtype and severity: Contributions of clinical and neuropsychological features to melancholia and non-melancholia in an outpatient sample. Journal of the International Neuropsychological Society, 18, 2, 361-369.
Roca, M., Monzón, S., Vives, M., López-Navarro, E., Toro, M., Vicens, C.,
Garcia-Campayo, J., Harrison J., & Gili, M. (2015). Cognitive function after clinical remission in patiens with melancholic and non-melancholic depression: A 6 month follow-up study. Journal of Affective Disorders, 171, 85-92.
Rush, A. J., Gullion, C. M., Basco, M. R., Jarrett, R. B., & Trivedi, M. H. (1996). The Inventory of Depressive Symptomatology (IDS): Psychometric properties. Psychological Medicine, 26, 477-486.
Snyder, H. R. (2013). Major depressive disorder is associated with broad impairments on neuropsychological measures of executive function: A meta-analysis and review. Psychological Bulletin, 139, 1, 81-132.
Tsujii, N., Mikawa, W., Akashi, H., Tsujimoto, E., Adachi, T., Kirime, E., Takaya, M., Yanagi, M., Shirakawa, O. (2014). Right temporal activation differs between melancholia and
nonmelancholic depression: A multichannal near-infrared spectroscopy study. Journal of Psychiatric Research, 55, 1-7.
Withall, A., Harris, L. M., & Cumming, S. R. (2010). A longitudinal study of cognitive function in melancholic and non-melancholic subtypes of major depressive disorder. Journal of
