“Misschien moet je lachen om deze toekomstschets: Behandelen zonder DSM-diagnose?” De wetenschappelijk directeur van NSMD, professor Anita Jansen, tevens hoogleraar Klinische Psychologie aan de Universiteit Maastricht, schreef een achtergrondartikel voor het BIG magazine van GGZ-opleidingsinstituut RINO Amsterdam. Hieronder de volledige tekst die in juni 2022 werd gepubliceerd.
Stel, je bent in staat om een behandeling op maat te leveren, waarbij je heel direct en precies ingrijpt op het proces dat de problemen van de patiënt in stand houdt. Door je trefzekere interventie knapt de patiënt snel op. Voorafgaande aan je behandeling was een DSM-diagnose niet nodig. Uiteraard heb je wel een goede intake gedaan; hierbij ben je geholpen door een smartphone applicatie.
Deze app reist een paar weken met de patiënt mee en registreert op min of meer toevallige momenten wat de patiënt door de dag heen doet, denkt, beleeft en voelt. Sommige zaken worden automatisch geregistreerd, zoals fysieke activiteit, locatie en hartslag. Gedrag, gedachten, gebeurtenissen en gevoelens geeft de patiënt meerdere keren per dag zelf aan in de app. Daarna lukt het om uit de wirwar van gegevens die de app voortbrengt, een op maat gemaakt netwerk van klachten, symptomen en contexten te tekenen. Dit empirisch vastgestelde netwerk legt op onbarmhartige wijze de causale samenhang tussen de verschillende elementen van het netwerk bloot. Het wordt zo, bijvoorbeeld, duidelijk dat het denken aan vakantie leidt tot stress. Die stress verergert de dwanghandelingen en dat leidt weer tot slapeloosheid en overmatig drinken. Dan begint de behandeling, want je weet precies wat je te doen staat.
Misschien moet je lachen om deze toekomstschets. Behandelen zonder DSM-diagnose? Voorafgaande aan een behandeling een heleboel empirische gegevens verzamelen en analyseren? Trefzekere, snelle en effectieve interventies? De meeste patiënten zijn niet eenvoudig en snel te behandelen: zij hebben een complex probleem en vaak is er sprake van comorbiditeit. Toch is dit wat wij met ons project ‘new science of mental disorders’ voor ogen hebben: trefzeker behandelen naar aanleiding van een empirische netwerkdiagnose. Wie zijn wij? Twintig onderzoekers die samenwerken binnen een landelijk consortium. Eind 2019 ontvingen we van het ministerie van onderwijs, cultuur en wetenschappen een enorme zak met geld om dit ambitieuze onderzoek uit te voeren. De Nederlandse organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek (NWO) selecteerde ons project binnen het zwaartekrachtprogramma dat excellent onderzoek stimuleert van consortia die tot de wereldtop behoren. We zijn er trots op, maar zijn vooral ook ontzettend blij dat we dit spannende onderzoek mogen doen. Het is een opwindend avontuur dat hopelijk bij zal dragen aan betere behandelingen binnen de ggz. Hierbij vertel ik graag iets meer over wat ons onderzoek inhoudt en wat het zou kunnen betekenen voor de ggz en de toekomstige praktijk. Maar eerst iets meer over de urgentie ervan.
Het probleem
De problemen van de huidige ggz zijn fors. Naast structurele systeemproblemen (lange wachtlijsten, hoge kosten, toegankelijkheid, rol van de verzekeraar etc.) zijn er inhoudelijke problemen. We hebben evidence-based behandelingen die beter blijken te zijn dan de meeste andere behandelingen en staan beschreven in richtlijnen en/of zorgstandaarden voor de ggz. De evidence-based behandelingen zijn echter nog lang zo goed niet als we zouden willen: grofweg geldt dat ongeveer de helft van de patiënten goed geholpen is met een evidence-based behandeling, ook op de wat langere termijn. Voor de andere helft geldt dit dus niet.
Een ander probleem is dat patiënten een behandeling ontvangen die bij hun belangrijkste diagnose past. Dat klinkt logisch en dat is het ook, maar we weten ook dat ongeveer twee derde van de patiënten last heeft van meerdere problemen: comorbiditeit is eerder de regel dan de uitzondering. Depressies, angsten, afhankelijkheid van substanties, trauma’s; in veel gevallen gaan deze en/of andere problemen samen. Nu zien we comorbiditeit als de aanwezigheid van verschillende aandoeningen of gedragsstoornissen bij een persoon: iemand heeft een depressieve stoornis én een eetstoornis. Maar omdat comorbiditeit zo vaak voorkomt, is het de vraag of de comorbide constellatie van symptomen niet gewoon gezien en behandeld zou moeten worden als ‘het’ probleem.
Nog een ander probleem is dat er grote verschillen kunnen bestaan tussen ziektebeelden met eenzelfde DSM-diagnose. Bijvoorbeeld: twee mensen met grotendeels verschillende symptomen krijgen allebei de diagnose depressieve stoornis als zij 5 van de 9 symptomen hebben. Diagnose-behandelcombinaties (dbc’s) schrijven dan eenzelfde behandeling voor bij deze twee patiënten terwijl hun ziekte er toch heel anders uitziet.
Deze en ongetwijfeld nog andere problemen zijn deels terug te voeren op de traditie van een diagnose stellen aan de hand van het Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (‘de DSM’). Dit classificatiesysteem omvat een twintigtal categorieën met meer dan 250 verschillende diagnosen. Na een gedegen intake volgt de specifieke diagnose die de weg naar behandeling dicteert en waarborgt dat de te leveren zorg financieel is verzekerd. Het classificatiesysteem DSM is echter medisch georiënteerd en een geneeskundige diagnose suggereert een oorzaak van de ziekte. Hoewel de DSM expliciet meldt dat zij uitsluitend beschrijft en classificeert, is het verleidelijk te denken dat de diagnose de bijbehorende symptomen verklaart. Iemand is verdrietig, lijdt aan slapeloosheid en gebrekkige eetlust, omdat hij depressief is. De depressie is de oorzaak van de symptomen. Iemand voelt zich dik, eet niet meer en beweegt mateloos omdat zij aan anorexia nervosa lijdt. Maar dit zijn redeneerfouten: de depressie en anorexia nervosa zijn niet de oorzaken van dit symptomen. Zij vatten de symptomen hooguit samen; ze definiëren een klinisch beeld. Terwijl symptomen van een medische ziekte vaak wel een onderliggende gemeenschappelijke oorzaak hebben, lijkt dit voor psychische ziekten niet op te gaan. De Amerikaanse professor Richard McNally schrijft buitengewoon treffend: ‘a person can have cancer yet be currently asymptomatic, whereas it makes no sense to say that an asymptomatic person has depression’ (McNally, 2016, p.101).
Het roer om
Meer dan een decennium geleden introduceerde een groep Amsterdamse psychologen onder leiding van Denny Borsboom en Han van der Maas de netwerkbenadering van psychische problematiek (Borsboom, 2008; Cramer, Waldorp, van der Maas & Borsboom, 2010). Die netwerkbenadering biedt een geheel nieuwe kijk op gedragsstoornissen: experts spreken ook wel van een ‘paradigmaverschuiving’. In het kort houdt de netwerkbenadering in dat een psychische stoornis niet de oorzaak van symptomen is, maar juist het gevolg van symptomen die elkaar beïnvloeden. Dat symptomen elkaar beïnvloeden zie je dagelijks in de praktijk: iemand die slecht slaapt omdat hij voortdurend ligt te piekeren kan zich de volgende dag slecht concentreren. Dit levert stress en vermoeidheid op en leidt tot teveel drinken en pessimisme (om maar een voorbeeld te noemen). Hoe klachten precies samenwerken zien we in symptoomnetwerken, die gemaakt kunnen worden door de gegevens van de eerder genoemde app te analyseren. Comorbiditeit is voor symptoomnetwerken geen enkel probleem. Het symptoom binnen een netwerk dat symptomen van de ene DSM-diagnose verbindt met symptomen van de andere DSM-diagnose, functioneert als ‘brugsymptoom’ tussen de twee DSM-diagnosen. Voor verdere verdieping in de netwerkbenadering verwijs ik graag naar het themanummer Netwerktheorie van het tijdschrift Gedragstherapie (2019, nummer 1).
Ons onderzoek en jouw toekomst
Onze ambitie is om de netwerkbenadering van psychische problemen te toetsen. We willen nagaan of symptoomnetwerken aanleiding geven tot betere diagnostiek én betere behandeling. Eerst gaan we van een grote en diverse groep patiënten symptoomnetwerken in kaart brengen. Terwijl de patiënten wachten op behandeling in een ggz-instelling, houden ze vier weken lang van alles bij in de app die een breed transdiagnostisch palet aan symptomen en andere relevante variabelen meet. De verzamelde data analyseren we en daarvan maken we individuele symptoomnetwerken. We onderzoeken hoe stabiel die netwerken zijn, of we early warning signals kunnen ontdekken, hoe de netwerken zich verhouden tot de klassieke DSM-diagnose die de patiënten ontvangen, of netwerken van patiënten en die van belangrijke anderen elkaar kunnen beïnvloeden en nog veel meer. Een belangrijke vraag is ook of latente variabelen echt geen rol van betekenis spelen of dat we daar juist wel rekening mee moeten houden. We zoeken uit of en hoe interventies een symptoomnetwerk kunnen veranderen, bijvoorbeeld: wat voor effecten heeft exposure of een symptoomnetwerk? Ook gaan we computersimulaties van interventies doen; daarvan kunnen we leren op welk deel van een netwerk we het best kunnen ingrijpen voor een maximaal effect. Uiteindelijk testen we ook in de klinische praktijk of een interventie die heel specifiek gericht is op een individueel symptoomnetwerk effectiever is dan de traditionele, bij de diagnose horende, evidence-based behandeling. Zo’n interventie op maat van het individuele symptoomnetwerk is gericht op de symptomen die – volgende de netwerkanalyse – het netwerk in stand houden. Door heel gericht op bepaalde knopen (symptomen) of verbindingen tussen symptomen te interveniëren, wordt het zieke netwerk als het ware ontmanteld, wat verlichting van klachten en symptomen tot gevolg heeft. Het is een tienjarenplan.
Tot slot
Als ons onderzoek overtuigend aantoont dat individuele netwerkbehandelingen effectiever zijn dan de huidige evidence-based behandelingen, zou dit de standaard in de ggz moeten worden. Er is dan geen DSM-diagnose meer nodig; de diagnostiek bestaat uit het op empirische wijze in kaart brengen van het symptoomnetwerk met behulp van de app. De interventie op maat doelt op de ontwrichting van dat pathologische symptoomnetwerk. Toekomstige behandelaars worden opgeleid in het beoordelen van symptoomnetwerken en het uitvoeren van een netwerkbehandeling op maat. De technieken die daarbij gebruikt worden verschillen waarschijnlijk niet veel van de huidige evidence-based technieken. Het grote verschil zit hem in het preciezer kunnen richten van de interventie op de belangrijkste knopen en verbindingen in het empirisch vastgestelde netwerk. Door die scherpstelling van de interventie knapt de patiënt snel op; dat is althans het hypothetische scenario. Het is toekomstmuziek, maar wel hele mooie muziek, precies op de maat van de patiënt.
Bronnen: Cramer, A.O.J., Waldorp, L.J. van der Maas, H.L.J., & Borsboom, D. (2010). Complex realities require complex theories: refinin and extending the network approach to mental disorders. Behavioral and Brain Sciences, 33(2-3), 178-193. Gedragstherapie, themanummer netwerktheorie. 2019, nummer 1. McNally, R.J. (2016). Can network analysis transform psychopathology? Behaviour Research and Therapy, 86, 95-104.