CC BY-NC-ND
16
Психология. Журнал Высшей школы экономики. 2023. Т. 20. № 2. С. 177-190. Psychology. Journal of the Higher School of Economics. 2023. Vol. 20. N 2. P. 177-190. DOI: 10.17323/1813-8918-2023-2-177-190
РУССКОЯЗЫЧНАЯ АДАПТАЦИЯ ШКАЛЫ ТЯЖЕСТИ КИБЕРХОНДРИИ
А.А. ЗОЛОТАРЕВА"
" Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», 101000, Россия, Москва, ул. Мясницкая, д. 20
The Russian adaptation of the Cyberchondria Severity Scale
A.A. Zolotareva"
aHSE University, 20 Myasnitskaya Str, Moscow, 101000, Russian Federation
Резюме
В период пандемии COVID-19 исследователи зафиксировали рост киберхондрии как склонности к чрезмерному и повторяющемуся поиску информации о симптомах различных заболеваний в Интернете. Целью настоящего исследования стала адаптация русскоязычной версии шкалы тяжести киберхондрии (Cyberchondria Severity Scale-12, CSS-12), позволяющей оценивать четыре компонента в структуре киберхондрии: компульсивность, или склонность прерывать повседневную деятельность из-за онлайн-поисков; дистресс, или негативные эмоциональные последствия поискового поведения; чрезмерность, или повторные поиски, связанные с информацией о здоровье; неуверенность, или потребность в медицинских консультациях после онлайн-поисков (McElroy, Shevlin, 2014). В кросс-секционном исследовании приняли участие 624 респондента, заполнившие русскоязычные версии CSS-12 и симптоматического опросника (Symptom Check List-90-Revised, SCL-90-R). Конфирматорный факторный анализ указал на бифакторную структуру русскоязычной версии CSS-12, предполагающую выделение как общего фактора киберхондрии, так и специфических
Abstract
During the COVID-19 pandemic, researchers recorded the growth of cyberchondria as a tendency to excessive and repetitive search on the Internet for information about the symptoms of various diseases. The objective of this study was to adapt the Russian version of the Cyberchondria Severity Scale-12 (CSS-12). It measures the structure of cyberchondria: compulsion, i.e. searching online interrupts daily activities; distress, i.e. the negative emotional consequences of the search behavior; excessiveness, i.e. repeated health-related research that may escalate search behavior; reassurance, i.e. desire to consult with a health care provider after searching online (McElroy, Shevlin, 2014). The cross-sectional study involved 624 respondents who completed the Russian-language versions of the CSS-12 and the Symptom Check List-90-Revised (SCL-90-R). The confirmatory factor analysis revealed the bifactor structure of the Russian CSS-12, suggesting both the
факторов чрезмерности, дистресса, неуверенности и компульсивности. Русскоязычная версия С88-12 продемонстрировала высокие показатели внутренней надежности с коэффициентом альфа Кронбаха 0.95 для всей шкалы. Конвергентная валидность русскоязычной версии С88-12 была подтверждена за счет ее позитивных корреляционных связей с показателями психопатологии по 8^-90-Я. По результатам анализа социально-демографических особенностей, показатели киберхондрии не связаны с полом респондентов, но показатели чрезмерности, дистресса, неуверенности, компульсивности и общего балла по С88-12 негативно коррелируют с возрастом респондентов. Обнаруженные закономерности свидетельствуют в пользу того, что русскоязычная версия С88-12 является надежным и валидным инструментом для популяционных исследований киберхондрии и нуждается в дальнейших психометрических испытаниях на различных клинических выборках.
general factor of cyberchondria and specific factors of excessiveness, distress, reassurance, and compulsion. The Russian CSS-12 demonstrated high internal reliability with an a-Cronbach coefficient of 0.95 for the total score. The convergent validity of the Russian CSS-12 was confirmed through its positive correlations with the SCL-90-R scores. Results of the sociodemographic analysis showed that cyberchondria was not associated with gender, but exces-siveness, distress, reassurance, compulsions, and total CSS-12 score were negatively associated with age. The findings showed that the Russian CSS-12 is a reliable and valid instrument for population-based research of cyberchondria and needs further psychometric examination on various clinical samples.
Ключевые слова: CSS-12, киберхондрия, психологический дистресс, психометрические свойства.
Золотарева Алена Анатольевна — доцент, Департамент психологии, старший научный сотрудник, Международная лаборатория позитивной психологии личности и мотивации, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ), кандидат психологических наук. Сфера научных интересов: психосоматическая медицина, психодиагностика, психотерапия. Контакты: alena.a.zolotareva@gmail.com
Благодарности
Автор благодарит Э. МакЭлроя за разрешение адаптировать русскоязычную версию шкалы тяжести киберхондрии (Cyberchondria Severity Scale-12, CSS-12).
Keywords: CSS-12, cyberchondria, psychological distress, psychometric properties.
Alena A. Zolotareva — Associate Professor, School of Psychology, Senior Research Fellow, International laboratory of positive psychology of personality and motivation, HSE University, PhD in Psychology.
Research area: psychosomatic medicine, psychological assessment, psychological treatment.
E-mail: alena.a.zolotareva@gmail.com
Acknowledgments
The author thanks E. McElroy for the permission to adapt the Russian version of the Cyberchondria Severity Scale-12, CSS-12.
В начале 2000-х гг. специалисты Microsoft Р. Уайт и Э. Хорвитц провели крупномасштабное исследование, посвященное интернет-поиску медицинской информации (White, Horvitz, 2009). Они обнаружили, что поиск обоснования даже безобидных соматических симптомов нередко переходит в обзор информации о редких или серьезных заболеваниях, что у многих людей вызывает продолжительную тревогу о здоровье. Для обозначения необоснованных опасений по поводу общей симптоматики, появившихся после поиска информации в
Интернете, исследовали использовали термин «киберхондрия» (от англ. cyberchondria, где cyber — приставка, указывающая на причастность к кибернетике и связанным с ней явлениям, а chondria — от греч. ûno-xovôpiov, или «область тела под ложными ребрами», т.е. постоянное беспокойство о рисках физических заболеваний и озабоченность состоянием своего здоровья, которые постепенно могут переходить в твердую убежденность в наличии какого-то конкретного заболевания).
На сегодняшний день существуют два подхода к пониманию природы этого явления (Starcevic et al., 2020). Первый подход рассматривает кибер-хондрию как одномерный конструкт, тесно связанный с тревогой о здоровье и проявляющийся в чрезмерных и повторяющихся онлайн-поисках информации медицинского характера (Starcevic, 2017). Второй подход определяет киберхондрию как многомерный конструкт, описывающий (а) модель чрезмерного онлайн-поиска информации о здоровье, (б) характеристику такого поиска как навязчивого, трудно поддающегося сопротивлению и служащего цели успокоения, (в) кратковременное облегчение состояния после поисковых сеансов, которое быстро сменяется новыми, более тяжелыми и сохраняющимися тревожными и стрессовыми реакциями, (г) приоритет онлайн-поисков над другими интересами, их сохранение или распространение даже при понимании явных негативных последствий (Vismara et al., 2020).
Многомерная структура феномена была подтверждена при разработке шкалы тяжести киберхондрии (Cyberchondria Severity Scale, CSS), ставшей распространенной в клинических и популяционных исследованиях (McElroy, Shevlin, 2014). По результатам эксплораторного факторного анализа исследователи обнаружили пятифакторную структуру киберхондрии:
• фактор компульсивности, описывающий навязчивый элемент киберхондрии; в него вошли пункты, отражающие множество способов, с помощью которых онлайн-поиск может прерывать не связанную с поиском симптомов как онлайн-, так и офлайн-деятельность человека;
• фактор дистресса, определяющий негативные эмоциональные состояния, беспокойство, симптомы тревоги, паники и раздражительности; в него вошли пункты, характеризующие эмоциональные переживания при поиске медицинской информации;
• фактор чрезмерности, описывающий многократный характер кибер-хондрии; в него вошли пункты, оценивающие повторные попытки на поиск в Интернете информации о различных симптомах и заболеваниях;
• фактор неуверенности, отражающий потребность в заверении симптомов со стороны квалифицированного специалиста; в него вошли пункты, фиксирующие обращение за медицинской помощью и прохождение медицинских обследований после онлайн-поисков;
• фактор недоверия медицинскому работнику, определяющий конфликт между мнением специалиста и собственными выводами, сделанными на основе онлайн-поиска медицинской информации; в него вошли пункты, свидетельствующие о выборе между своим и профессиональным диагнозом.
При повторной факторизации и разработке краткой версии CSS фактор недоверия медицинскому персоналу был исключен из шкалы, т.е. в настоящее время эмпирическая структура киберхондрии основана на компульсивности и чрезмерности онлайн-поисков информации о симптомах и заболеваниях, а также на связанных с этими поисками дистрессом и неуверенностью в собственных диагнозах.
Современные исследователи утверждают, что киберхондрия может быть спровоцирована нейротизмом (Lagoe, Atkin, 2015), низкой самооценкой (Bajcar, Babiak, 2021), доверием онлайн-информации (Laato et al., 2020), тревогой о здоровье (Fergus, Spada, 2018), интолерантностью к неопределенности (Blackburn et al., 2019), обсессивно-компульсивными симптомами (Norr et al., 2015) и, в свою очередь, сама может спровоцировать общие проблемы со здоровьем (Makarla et al., 2019), функциональные нарушения (Doherty-Torstrick et al., 2016), проблемное использование Интернета (Starcevic et al., 2019), низкое воспринимаемое качество жизни (Mathes et al., 2018), увеличение объема медицинских назначений (Eichenberg, Schott, 2019) и недовольство качеством врачебных консультаций (Tanis et al., 2016).
Киберхондрия также оказалась тесно связанной с психическим здоровьем в период пандемии COVID-19. Резкому росту киберхондрии способствовали такие факторы, как повышенное восприятие угрозы и страха перед новым и плохо изученным заболеванием, дефицит авторитетных и заслуживающих доверия источников медицинской информации, столкновение с изобилием информации, которая нередко оказывается противоречивой, непроверенной и постоянно обновляющейся (Starcevic et al., 2021). В недавних исследованиях было обнаружено, что лица с высоким уровнем киберхондрии уже при первой волне пандемии были крайне обеспокоены вопросами безопасности (Jokic-Begic et al., 2020), склонны к компульсивности и проблемному использованию Интернета (Hashemi et al., 2020), тревожились о здоровье и рисках заражения коронавирусной инфекцией (Jungmann, Witthoft, 2020).
Целью настоящего исследования стала адаптация краткой шкалы тяжести киберхондрии (Cyberchondria Severity Scale-12, CSS-12) на выборке респондентов из общей популяции. Эта шкала позволит исследователям и практическим специалистам оценивать специфику и степень тяжести киберхондрии в российском обществе.
Методика
Участники исследования. Участниками исследования стали 624 респондента, рекрутированные с помощью компании «Анкетолог». Среди них было 322 мужчины и 302 женщины в возрасте от 30 до 84 лет (M = 46.66, SD = 8.64).
Инструменты. Участники исследования заполнили следующие психодиагностические инструменты:
Шкала тяжести киберхондрии (Cyberchondria Severity Scale-12, CSS-12) Э. МакЭлроя и М. Шевлина измеряет киберхондрию как склонность к чрезмерному и повторяющемуся поиску информации о симптомах различных
заболеваний в Интернете (McElroy et al., 2019). Шкала содержит 12 тестовых пунктов, оценивающих четыре компонента киберхондрии: чрезмерность (когда поисковые запросы становятся частыми или повторяющимися), дистресс (когда поиск симптомов в Интернете провоцирует стресс и нервное напряжение), неуверенность (когда поиск симптомов становится поводом для обращения за медицинской помощью) и компульсивность (когда поиск симптомов наносит ущерб прочим занятиям в реальном мире или виртуальном пространстве). Перевод шкалы на русский язык был осуществлен двумя билингвальными экспертами. Текст опросника приведен в Приложении.
Симптоматический опросник (Symptom Check List-90-Revised, SCL-90-R) Л. Дерогатиса в адаптации Н.В. Тарабриной (Тарабрина, 2001) измеряет степень общего психологического дистресса. Шкала содержит 90 утверждений, описывающих различные физические и соматические симптомы, и позволяет оценить ряд факторов, образующих общую психопатологию (в частности, соматизацию, обсессивность-компульсивность, межличностную сензитив-ность, депрессию, тревожность, враждебность, фобическую тревожность, паранойяльные тенденции, психотизм), а также три общих показателя психологического дистресса (общий индекс тяжести симптомов, индекс наличного симптоматического дистресса и общее число утвердительных ответов).
Анализ данных. С помощью коэффициентов эксцесса и асимметрии было подтверждено нормальное распределение данных. Для оценки психометрических свойств русскоязычной версии CSS-12 были использованы такие статистические процедуры, как конфирматорный факторный анализ, расчет t-кри-терия Стьюдента, альфы Кронбаха и коэффициента корреляции Пирсона. Анализ данных был произведен с помощью статистических пакетов SPSS 27.0 и AMOS 27.0.
Этические основания. Данное исследование было признано соответствующим этическим нормам комиссией по внутриуниверситетским опросам и этической оценке эмпирических исследовательских проектов НИУ ВШЭ (проект «Диагностика киберхондрии: адаптация русскоязычной версии CSS-12»).
Результаты
Факторная структура
Для оценки факторной структуры были проверены четыре модели: а) четырехфакторная модель, в которой были выделены специфические факторы чрезмерности, дистресса, неуверенности и компульсивности; б) одно-факторная модель, в которой все тестовые пункты шкалы были объединены в общий фактор киберхондрии; (в) двухуровневая модель, в которой специфические факторы чрезмерности, дистресса, неуверенности и компульсивности были объединены в общий фактор киберхондрии; (г) бифакторная модель, в которой были выделены как общий, так и специфические факторы кибер-хондрии. Данные модели графически обозначены на рисунке 1.
Рисунок 1
Модели, соответствующие (а) четырехфакторной, (б) однофакторной, (в) двухуровневой и (г) бифакторной структуре русскоязычной версии CSS-12
(а)
Дис'фссс(^^^еуверенность"^^) (^^Компу.иьсивноста^^)
Пункт 1 Пункт 3 Пункт б Пункт 4 Пункт 8 Пункт 9 Пункт 5 Пункт 11 Пункт 12 Пункт 2 Пункт 7 Пункт 10
(б)
| Пункт 1 Пункт 3 Пункт б Пункт 4 Пункт 8 Пункт 9 Пункт 5 Пункт 11 Пункт 12 Пункт 2 Пункт 7 Пункт 10
(в)
Чрезмерность
Дистресс ^^^Неуверенность^^^)
Компульсивно сть
Пункт 1 Пункт 3 Пункт б Пункт 4 Пункт 8 Пункт 9 Пункт 5 Пункт 11 Пункт 12 Пункт 2 Пункт 7 Пункт 10
(г)
^^^езмернос^^^^ веренность""^^) ^^Компульсивноста^^)
Пункт 1 Пункт 3 Пункт б Пункт 4 Пункт 8 Пункт 9 Пункт 5 Пункт 11 Пункт 12 Пункт 2 Пункт 7 Пункт 10
Киберхондрия
Наихудшее соответствие данным показала однофакторная модель С88-12 (СЫ^иаге = 649.343, = 54,р < 0.001; т = 0.871; CFI = 0.894; RMSEA = 0.133 (0.124-0.142)). Четырехфакторная модель имела приемлемые показатели и CFI, но неудовлетворительные показатели RMSEA (Chi-square = 356.338,
= 48, р < 0.001; т = 0.925; CFI = 0.945; RMSEA = 0.102 (0.092-0.112)). Аналогичное соответствие данным показала двухуровневая модель CSS-12 (СЫ^иаге = 361.826, = 50,р < 0.001; TLI = 0.927; CFI = 0.945; RMSEA = 0.100 (0.091-0.110)). Наилучшее соответствие данным показала бифакторная модель шкалы, продемонстрировавшая приемлемые показатели CFI и и пограничные показатели RMSEA (СЫ^иаге = 294.926, = 42, р < 0.001; т = 0.929; CFI = 0.955; RMSEA = 0.098 (0.088-0.109)).
Внутренняя надежность
В таблице 1 представлены коэффициенты альфа Кронбаха для шкал чрезмерности, дистресса, неуверенности и компульсивности. Коэффициент альфа Кронбаха для общего показателя по CSS-12 составил 0.946. Кроме того, все шкалы статистически значимо позитивно коррелировали друг с другом, а также с общим показателем киберхондрии.
Конвергентная валидность
Показатели по CSS-12 позитивно коррелировали с показателями по SCL-90^ в диапазоне коэффициентов корреляции Пирсона от 0.26 до 0.56 (см. таблицу 2).
Тендерные и возрастные особенности киберхондрии
Между мужчинами и женщинами не было статистически значимых различий в показателях киберхондрии. В то же время с возрастом респондентов снижались общий показатель киберхондрии (г = 0.113, р = 0.005) и специфические показатели чрезмерности (г = 0.113, р = 0.005), дистресса (г = 0.097, р = 0.015), неуверенности (г = 0.083, р = 0.037) и компульсивности (г = 0.107, р = 0.008).
Таблица 1
Надежность и интеркорреляции между шкалами русскоязычной версии С88-12
а 1 2 3 4
1. Чрезмерность 0.857
2. Дистресс 0.878 0.721*
3. Неуверенность 0.839 0.672* 0.725*
4. Компульсивность 0.841 0.756* 0.832* 0.773*
5. Киберхондрия 0.946 0.881* 0.913* 0.873* 0.932*
* p < 0.001.
Таблица 2
Корреляции между показателями по CSS-12 и SCL-90-R
Чрезмерность Дистресс Неуверенность Компуль-сивность Кибер-хондрия
Соматизация 0.435* 0.409* 0.376* 0.409* 0.454*
Обсессивность — компульсивность 0.462* 0.479* 0.426* 0.500* 0.519*
Межличностная сензитивность 0.424* 0.480* 0.394* 0.443* 0.485*
Депрессия 0.440* 0.457* 0.418* 0.441* 0.488*
Тревожность 0.487* 0.541* 0.448* 0.523* 0.557*
Враждебность 0.386* 0.441* 0.356* 0.428* 0.449*
Фобическая тревожность 0.383* 0.480* 0.406* 0.467* 0.482*
Паранойяльные тенденции 0.404* 0.424* 0.394* 0.415* 0.455*
Психотизм 0.437* 0.499* 0.453* 0.489* 0.522*
Общий индекс тяжести симптомов 0.491* 0.527* 0.463* 0.515* 0.555*
Наличный симптоматический дистресс 0.470* 0.492* 0.461* 0.496* 0.533*
Общее число утвердительных ответов 0.326* 0.315* 0.263* 0.276* 0.330*
* p < 0.001.
Обсуждение результатов
Цель настоящего исследования, заключавшаяся в адаптации русскоязычной версии краткой шкалы тяжести киберхондрии (Cyberchondria Severity Scale-12, CSS-12), была достигнута за счет оценки факторной структуры, надежности и валидности адаптированной шкалы.
Бифакторная структура CSS-12, обнаруженная в настоящем исследовании, была ранее подтверждена в психометрических испытаниях оригинальной версии шкалы (McElroy et al., 2019). Специфические факторы чрезмерности, дистресса, неуверенности и компульсивности также были выделены при адаптации полной версии CSS на немецкий (Barke et al., 2016), польский (Bajear et al., 2019), итальянский (Marino et al., 2020), турецкий (Uzun, Zencir, 2021), персидский языки (Sarafraz et al., 2020) и бразильский вариант португальского языка (da Silva et al., 2016). В этих же исследованиях, как и при
адаптации русскоязычной версии шкалы, были продемонстрированы высокие показатели коэффициента альфа Кронбаха для общего балла киберхондрии, свидетельствующие в пользу внутренней надежности диагностического инструмента (Taber, 2018).
В зарубежных популяционных исследованиях были установлены позитивные связи между киберхондрией и соматизацией, депрессией, тревожностью, обсессивно-компульсивными симптомами и психопатологическими состояниями (Starcevic et al., 2019). Кроме того, в недавнем клиническом исследовании было доказано, что пациенты с тревожными, депрессивными и обсессив-но-компульсивными расстройствами сообщали о более тяжелой степени киберхондрии, чем условно здоровые респонденты (Vismara et al., 2022). Тот факт, что показатели по русскоязычной версии CSS-12 были аналогичным образом связаны с показателями по SCL-90-R, подтверждает конвергентную валидность адаптированной шкалы.
Наконец, особого внимания заслуживают социально-демографические особенности киберхондрии. Женщины и мужчины сообщали об одинаковой тяжести киберхондрии, тогда как респонденты более молодого возраста демонстрировали более высокие показатели по русскоязычной версии CSS-12, чем респонденты более старшего возраста. Возможно, связь между киберхондрией и возрастом респондентов имеет культурно-специфическую природу, поскольку в различных исследованиях были представлены противоречащие друг другу факты, в которых киберхондрия либо не имеет возрастной специфики (Vismara et al., 2020), либо снижается с возрастом (Doherty-Torstrick et al., 2016).
В заключение необходимо обозначить три главных ограничения настоящего исследования. Первое ограничение состоит в том, что для валидизации русскоязычной версии CSS-12 был использован только симптоматический опросник SCL-90-R, хотя в более ранних психометрических испытаниях краткой и полной версий шкалы (Bajcar et al., 2019; McElroy et al., 2019; Sarafraz et al., 2020) чаще всего использовался опросник тревоги о здоровье (Short Health Anxiety Inventory, SHAI).
Второе ограничение связано с тем, что респондентами в настоящем исследовании стали взрослые люди в возрасте от 30 лет, хотя оригинальная версия CSS-12 была валидизирована на студенческих выборках (McElroy et al., 2019). Возможно, при включении в выборку исследования респондентов более молодого возраста показатели по русскоязычной версии CSS-12 продемонстрировали бы какие-то иные возрастные закономерности.
Третье ограничение касается популяционного характера настоящего исследования и необходимости психометрической оценки русскоязычной версии CSS-12 на различных клинических выборках. Известно, что 52% пациентов с хроническими заболеваниями используют Интернет для поиска информации о своей болезни, 15% читают сообщения в онлайн-группах самоподдержки, а 4% сами оставляют сообщения в этих группах (van Uden-Kraan et al., 2009). В то же время до сих пор является не изученным вопрос о распространенности
и степени тяжести киберхондрии у пациентов с соматическими и сомато-формными расстройствами.
Заключение
В настоящем исследовании были представлены доказательства надежности и валидности русскоязычной версии краткой шкалы тяжести киберхондрии (Cyberchondria Severity Scale-12, CSS-12), что позволяет рекомендовать ее в качестве инструмента для популяционных исследований киберхондрии. Основной перспективой психометрических испытаний русскоязычной версии CSS-12 является ее оценка в группах лиц с тревожными, депрессивными и обсессивно-компульсивными расстройствами, при которых с доказанной степенью вероятности наблюдаются высокие показатели киберхондрии, а также в группах лиц с соматическими и соматоформными расстройствами, которые также могут быть связаны с рисками развития тяжелых степеней киберхондрии.
Литература
Тарабрина, Н. В. (2001). Практикум по психологии посттравматического стресса. СПб.: Питер.
Ссылки на зарубежные источники см. в разделе References.
References
Bajcar, B., & Babiak, J. (2021). Self-esteem and cyberchondria: The mediation effects of health anxiety and obsessive-compulsive symptoms in a community sample. Current Psychology, 40, 2820-2831. https://doi.org/10.1007/s12144-019-00216-x Bajcar, B., Babiak, J., & Olchowska-Kotala, A. (2019). Cyberchondria and its measurement. The Polish adaptation and psychometric properties of the Cyberchondria Severity Scale CSS-PL. Psychiatria Polska, 53(1), 49-60. https://doi.org/10.12740/PP/81799 Barke, A., Bleichhardt, G., Rief, W., & Doering, B. K. (2016). The Cyberchondria Severity Scale (CSS): German validation and development of a short form. International Journal of Behavioral Medicine, 23(5), 595-605. https://doi.org/10.1007/s12529-016-9549-8 Blackburn, J., Fischerauer, S. F., Talaei-Khoei, M., Chen, N. C., Oh, L. S., & Vranceanu, A. M. (2019). What are the implications of excessive Internet searches for medical information by orthopaedic patients? Clinical Orthopaedics and Related Research, 477(12), 2665-2673. https://doi.org/10.1097/C0RR.0000000000000888 Da Silva, F. G., Andrade, R., Silva, I., & Cardoso, A. (2016). Cross-cultural adaptation of the Cyberchondria Severity Scale for Brazilian Portuguese. Trends in Psychiatry and Psychotherapy, 38(2), 90-95. https://doi.org/10.1590/2237-6089-2015-0063 Doherty-Torstrick, E. R., Walton, K. E., & Fallon, B. A. (2016). Cyberchondria: Parsing health anxiety from online behavior. Psychosomatics, 57(4), 390-400. https://doi.org/10.1016/j.psym.2016.02.002
Eichenberg, C., & Schott, M. (2019). Use of web-based health services in individuals with and without symptoms of hypochondria: survey study. Journal of Medical Internet Research, 21(6), Article e10980. https://doi.org/10.2196/10980 Fergus, T. A., & Spada, M. M. (2018). Moving toward a metacognitive conceptualization of cyberchondria: Examining the contribution of metacognitive beliefs, beliefs about rituals, and stop signals. Journal of Anxiety Disorders, 60, 11-19. https://doi.org/10.1016/j.janxdis.2018.09.003 Hashemi, S. G. S., Hosseinnezhad, S., Dini, S., Griffiths, M. D., Lin, C. Y., & Pakpour, A. H. (2020). The mediating effect of the cyberchondria and anxiety sensitivity in the association between problematic internet use, metacognition beliefs, and fear of COVID-19 among Iranian online population. Heliyon, 6, Article e05135. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e05135 Jokic-Begic, N., Lauri Korajlija, A., & Mikac, U. (2020). Cyberchondria in the age of COVID-19. PLoS
ONE, 15(12), Article e0243704. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0243704 Jungmann, S. M., & Witthöft, M. (2020). Health anxiety, cyberchondria, and coping in the current COVID-19 pandemic: Which factors are related to coronavirus anxiety? Journal of Anxiety Disorders, 73, Article 102239. https://doi.org/10.1016/j.janxdis.2020.102239 Laato, S., Islam, A. N., Islam, M. N., & Whelan, E. (2020). What drives unverified information sharing and cyberchondria during the COVID-19 pandemic? European Journal of Information Systems, 29(3), 288-305. https://doi.org/10.1080/0960085X.2020.1770632 Lagoe, C., & Atkin, D. (2015). Health anxiety in the digital age: An exploration of psychological determinants of online health information seeking. Computers in Human Behavior, 52, 484-491. https://doi.org/10.1016/jxhb.2015.06.003 Makarla, S., Gopichandran, V., & Tondare, D. (2019). Prevalence and correlates of cyberchondria among professionals working in the information technology sector in Chennai, India: A cross-sectional study. Journal of Postgraduate Medicine, 65(2), 87-92. https://doi.org/10.4103/jpgm.JPGM_293_18 Marino, C., Fergus, T. A., Vieno, A., Bottesi, G., Ghisi, M., & Spada, M. M. (2020). Testing the Italian version of the Cyberchondria Severity Scale and a metacognitive model of cyberchondria. Clinical Psychology and Psychotherapy, 27(4), 581-596. https://doi.org/10.1002/cpp.2444 Mathes, B. M., Norr, A. M., Allan, N. P., Albanese, B. J., & Schmidt, N. B. (2018). Cyberchondria: Overlap with health anxiety and unique relations with impairment, quality of life, and service utilization. Psychiatry Research, 261, 204-211. https://doi.org/10.1016/j.psychres.2018.01.002 McElroy, E., Kearney, M., Touhey, J., Evans, J., Cooke, Y., & Shevlin, M. (2019). The CSS-12: Development and validation of a short-form version of the Cyberchondria Severity Scale. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking,, 22(5), 330-335. https://doi.org/10.1089/cyber.2018.0624 McElroy, E., & Shevlin, M. (2014). The development and initial validation of the Cyberchondria Severity Scale (CSS). Journal of Anxiety Disorders, 28, 259-265. https://doi.org/10.1016/joanxdis.2013.12.007 Norr, A. M., Oglesby, M. E., Raines, A. M., Macatee, R. J., Allan, N. P., & Schmidt, N. B. (2015). Relationships between cyberchondria and obsessive-compulsive symptom dimensions. Psychiatry Research, 230(2), 441-446. https://doi.org/10.1016/j.psychres.2015.09.034 Sarafraz, M. R., Pourshahbazi, M., & Afshari, M. (2020). Psychometric properties of Cyberchondria Severity Scale (CSS) in Iranian adult population. Journal of Clinical Psychology, 12(3), 67-76. https://doi.org/10.22075/JCP.2020.15028.1443 Starcevic, V. (2017). Cyberchondria: Challenges of problematic online searches for health-related information. Psychotherapy and Psychosomatics, 86(3), 129-133. https://doi.org/10.1159/000465525
Starcevic, V., Baggio, S., Berle, D., Khazaal, Y., & Viswasam, K. (2019). Cyberchondria and its relationships with related constructs: A network analysis. Psychiatric Quarterly, 90(3), 491-505. https://doi.org/10.1007/s11126-019-09640-5 Starcevic, V., Berle, D., & Arnâez, S. (2020). Recent insights into cyberchondria. Current Psychiatry
Reports, 22, Article 56. https://doi.org/10.1007/s11920-020-01179-8 Starcevic, V., Schimmenti, A., Billieux, J., & Berle, D. (2021). Cyberchondria in the time of the COVID-19 pandemic. Human Behavior and Emerging Technologies, 3, 53-62. https://doi.org/10.1002/hbe.2.233 Taber, K. S. (2018). The use of Cronbach's alpha when developing and reporting research instruments in science education. Research in Science Education, 48, 1273-1296. https://doi.org/10.1007/ s11165-016-9602-2
Tanis, M., Hartmann, T., & te Poel, F. (2016). Online health anxiety and consultation satisfaction: A quantitative exploratory study on their relations. Patient Education and Counseling, 99(7), 12271232. https://doi.org/10.1016Xj.pec.2016.01.021 Tarabrina, N. V. (2001). Praktikumpo psikhologiiposttravmaticheskogo stressa [Practicum on the psychology of posttraumatic stress]. Saint Petersburg: Piter. Uzun, S. U., & Zencir, M. (2021). Reliability and validity study of the Turkish version of Cyberchondria
Severity Scale. Current Psychology, 40, 65-71. https://doi.org/10.1007/s12144-018-0001-x Van Uden-Kraan, C. F., Drossaert, C. H. C., Taal, E., Smit, W. M., Moens, H. J. B., Siesling, S., Seydel, E. R., & van de Laar, M. A. F. J. (2009). Health-related Internet use by patients with somatic diseases: frequency of use and characteristics of users. Informatics for Health and Social Care, 34(1), 18-29. https://doi.org/10.1080/17538150902773272 Vismara, M., Benatti, B., Ferrara, L., Colombo, A., Bosi, M., Varinelli, A., Pellegrini, L., Viganr, C., Fineberg, N. A., & Dell'Osso, B. (2022). A preliminary investigation of cyberchondria and its correlates in a clinical sample of patients with obsessive-compulsive disorder, anxiety and depressive disorders attending a tertiary psychiatric clinic. International Journal of Psychiatry in Clinical Practice, 26(2), 111-122. https://doi.org/10.1080/13651501.2021.1927107 Vismara, M., Caricasole, V., Starcevic, V., Cinosi, E., Dell'Osso, B., Martinotti, G., & Fineberg, N. A. (2020). Is cyberchondria a new transdiagnostic digital compulsive syndrome? A systematic review of the evidence. Comprehensive Psychiatry, 90, Article 152167. https://doi.org/10.1016/ j.comppsych.2020.152167 White, R. W., & Horvitz, E. H (2009). Cyberchondria: Studies of the escalation of medical concerns in Web search. ACM Transactions on Information Systems, 27(4), 1-37. https://doi.org/10.1145/ 1629096.1629101
Приложение
Русскоязычная версия шкалы тяжести киберхондрии (Cyberchondria Severity Scale, SSS-12)
Инструкция. Многие люди хотя бы раз в жизни испытывали недомогание и искали в Интернете информацию о подходящих симптомах болезней. Пожалуйста, оцените следующие высказывания в зависимости от того, в какой степени они были применимы по отношению к Вам в течение прошедшей недели. Важно: эти высказывания не распространяются на симптомы болезней, диагностированных медицинскими работниками, они относятся только к тем симптомам болезней, которые Вы сами у себя подозреваете. Используйте следующую шкалу оценок: 1 = никогда (ни разу), 2 = редко (один-два раза в неделю), 3 = иногда (несколько раз в неделю), 4 = часто (каждый день), 5 = всегда (несколько раз в день).
1. Если с моим телом происходило что-то непонятное, я пытался найти этому объяснение в Интернете. 1 2 3 4 5
2. Поиск информации о симптомах отрывал меня от чтения новостных, спортивных или развлекательных статей в Интернете. 1 2 3 4 5
3. Для поиска информации об одном и том же симптоме я обращался к самым разным интернет-источникам. 1 2 3 4 5
4. Я паниковал(а), если испытываемое мной состояние подходило под симптом какой-то серьезной или редкой болезни. 1 2 3 4 5
5. Нередко изучение симптомов в Интернете побуждало меня обратиться к врачу общей практики или участковому терапевту. 1 2 3 4 5
6. Обычно я несколько раз обращался к одним и тем же интернет-источникам, чтобы лучше разобраться в своем состоянии. 1 2 3 4 5
7. Поиск информации о симптомах мешал мне сосредоточиться на работе (например, писать деловые письма или просматривать документы). 1 2 3 4 5
8. У меня все было прекрасно ровно до тех пор, пока я не начитался о серьезных болезнях в Интернете. 1 2 3 4 5
9. После изучения информации о симптомах в Интернете я заметно нервничал(а) и пребывал(а) в расстроенных чувствах. 1 2 3 4 5
10. Поиск информации о симптомах нарушал мою социальную активность (например, отнимал у меня время, которое я бы мог провести с родными и близкими людьми). 1 2 3 4 5
11. Я просил(а) медицинских работников назначить мне диагностические обследования, о которых я прочитал(а) в Интернете (например, специфический анализ крови). 1 2 3 4 5
12. После изучения информации о симптомах в Интернете у меня возникало желание обратиться к врачу узкой специализации (например, неврологу, кардиологу и т.д.). 1 2 3 4 5
Ключи и интерпретация. Для расчета показателей по шкалам чрезмерности (пункты 1, 3, 6), дистресса (4, 8, 9), неуверенности (5, 11, 12) и компульсивности (пункты 2, 7, 10) необходимо сложить баллы по восходящей шкале: 1 = никогда (ни разу), 2 = редко (один-два раза в неделю), 3 = иногда (несколько раз в неделю), 4 = часто (каждый день), 5 = всегда (несколько раз в день). Общий показатель киберхондрии рассчитывается путем сложения баллов по всем пунктам шкалы. Чем выше балл по С88-12, тем больше степень тяжести киберхондрии.
