Психометрические свойства опросника профессиональной депрессии (the Occupational Depression Inventory, ODI)

Обоснование: существующие инструменты оценки депрессии не учитывают ее контекстно-обусловленную природу. Одной из превалирующих сфер жизнедеятельности человека является трудовая деятельность, которая может обусловливать возникновение депрессии, связанной с профессиональной деятельностью. Профессиональная депрессия представляет собой депрессивное состояние, связанное с хроническим рабочим стрессом. Поскольку профессиональная деятельность может выступать значимым фактором в развитии депрессивных симптомов, был разработан Опросник профессиональной депрессии (Occupational Depression Inventory, ODI) для оценки контекстно-обусловленной депрессии, но он требует комплексной оценки его психометрических свойств.

Целью исследования стал систематический обзор психометрических свойств ODI на основе существующих научных статей.

Материалы и методы: был проведен систематический поиск литературы в базах данных: Lens.org, PubMed, OpenAlex, Crossref, Microsoft Academic, JSTOR, ScienceDirect и Google Scholar. Отобрано 246 публикаций для предварительного скрининга. После проведения скрининга и проверки на соответствие критериям включения/исключения было отобрано 16 публикаций, оценивающих психометрические свойства ODI на выборке общей численностью 17 290 респондентов из 15 стран на 10 различных языках.

Результаты: анализ публикаций подтвердил, что во многих странах ODI является валидным и надежным инструментом для диагностики депрессии, связанной с работой. ODI демонстрирует кросс-культурную инвариантность, клиническую ориентированность на современные диагностические стандарты и функциональность в разных технических условиях психологической диагностики.

Выводы: ODI является перспективным инструментом для скрининга профессиональной депрессии в исследовательской практике. Для расширения клинического применения необходимы исследования прогностической валидности, тест-ретестовой надежности и адаптация для различных профессиональных групп.

1. Wang J, Wu X, Lai W, Long E, Zhang X, Li W, Zhu Y, Chen C, Zhong X, Liu Z, Wang D, Lin H. Prevalence of depression and depressive symptoms among outpatients: a systematic review and meta-analysis. BMJ Open. 2017;7(8):e017173. doi: 10.1136/bmjopen-2017-017173 PMID: 28838903; PMCID: PMC5640125

2. Lim GY, Tam WW, Lu Y, Ho CS, Zhang MW, Ho RC. Prevalence of depression in the community from 30 countries between 1994 and 2014. Scientific Reports. 2018;8(1):2861. doi: 10.1038/s41598-018-21243-x

3. Richards D. Prevalence and clinical course of depression: a review. Clin Psychol Rev. 2011;31(7):1117–25. doi: 10.1016/j.cpr.2011.07.004 Epub 2011 Jul 23. PMID: 21820991.

4. Arias-de la Torre J, Vilagut G, Ronaldson A, Serrano-Blanco A, Martín V, Peters M, Valderas JM, Dregan A, Alonso J. Prevalence and variability of current depressive disorder in 27 European countries: a population-based study. Lancet Public Health. 2021;6(10):e729–e738. doi: 10.1016/S24682667(21)00047-5 Epub 2021 May 4. PMID: 33961802; PMCID: PMC8460452.

5. American Psychiatric Association. Diagnostic and statistical manual of mental disorders (5th ed., text revision). Washington, DC: American Psychiatric Publishing: 2022.

6. World Health Organization. International statistical classification of diseases and related health problems (11th ed.). 2019. URL: https://icd.who.int/

7. Madsen IE, Sørensen JK, Bruun JE, Framke E, Burr H, Melchior M, Sivertsen B, Stansfeld S, Kivimäki M, Rugulies R. Emotional demands at work and risk of hospital-treated depressive disorder in up to 1.6 million Danish employees: a prospective nationwide register-based cohort study. Scand J Work Environ Health. 2022;48(4):302–311. doi: 10.5271/sjweh.4020 Epub 2022 Mar 9. PMID: 35262742; PMCID: PMC9524161.

8. Bakker AB, Demerouti E. The job demands-resources model: State of the art. Journal of managerial psychology. 2007;22(3):309–328. doi: 10.1108/02683940710733115

9. Melchior M, Caspi A, Milne BJ, Danese A, Poulton R, Moffitt TE. Work stress precipitates depression and anxiety in young, working women and men. Psychol Med. 2007;37(8):1119–29. doi: 10.1017/S0033291707000414 Epub 2007 Apr 4. PMID: 17407618; PMCID: PMC2062493.

10. Bianchi R, Schonfeld IS, Laurent E. Burnout-depression overlap: a review. Clin Psychol Rev. 2015;36:28– 41. doi: 10.1016/j.cpr.2015.01.004 Epub 2015 Jan 17. PMID: 25638755.

11. Rössler W. Depression und Burnout. Praxis (Bern 1994). 2014;103(18):1067–70. doi: 10.1024/1661-8157/a001776 PMID: 25183615

12. Bianchi R, Schonfeld IS. The Occupational Depression Inventory: A new tool for clinicians and epidemiologists. J Psychosom Res. 2020;138:110249. doi: 10.1016/j.jpsychores.2020.110249 Epub 2020 Sep 15. PMID: 32977198.

13. Moher D, Liberati A, Tetzlaff J, Altman DG; PRISMA Group. Preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses: the PRISMA statement. PLoS Med. 2009;6(7):e1000097. doi: 10.1371/journal.pmed.1000097 Epub 2009 Jul 21. PMID: 19621072; PMCID: PMC2707599.

14. DiStefano C, Liu J, Jiang N, Shi D. Examination of the Weighted Root Mean Square Residual: Evidence for Trustworthiness? Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal. 2017;25(3):453–466. doi: 1 0.1080/10705511.2017.1390394

15. Kline RB. Principles and practice of structural equation modeling. Guilford publications. 2023.

16. Hu L, Bentler PM. Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal. 1999;6(1):1–55. doi: 10.1080/10705519909540118

17. Rodriguez A, Reise SP, Haviland MG. Evaluating bifactor models: Calculating and interpreting statistical indices. Psychol Methods. 2016;21(2):137–50. doi: 10.1037/met0000045 Epub 2015 Nov 2. PMID: 26523435.

18. Malapane TA, Ndlovu NK. Assessing the reliability of Likert scale statements in an e-commerce quantitative study: A Cronbach alpha analysis using SPSS Statistics. Systems and Information Engineering Design Symposium (SIEDS). 2024:90–95.

19. Dunn TJ, Baguley T, Brunsden V. From alpha to omega: a practical solution to the pervasive problem of internal consistency estimation. Br J Psychol. 2014;105(3):399–412. doi: 10.1111/bjop.12046 Epub 2013 Aug 6. PMID: 24844115.

20. Guttman L. A basis for analyzing test-retest reliability. Psychometrika. 1945;10:255–82. doi: 10.1007/BF02288892 PMID: 21007983.

21. Zijlmans EAO, Tijmstra J, van der Ark LA, Sijtsma K. Item-Score Reliability in Empirical-Data Sets and Its Relationship With Other Item Indices. Educ Psychol Meas. 2018;78(6):998–1020. doi: 10.1177/0013164417728358 Epub 2017 Sep 27. PMID: 30542214; PMCID: PMC6236637.

22. Stochl J, Jones PB, Croudace TJ. Mokken scale analysis of mental health and well-being questionnaire item responses: a non-parametric IRT method in empirical research for applied health researchers. BMC Med Res Methodol. 2012;12:74. doi: 10.1186/1471-2288-12-74 PMID: 22686586; PMCID: PMC3464599.

23. Sijtsma K, van der Ark LA. A tutorial on how to do a Mokken scale analysis on your test and questionnaire data. Br J Math Stat Psychol. 2017;70(1):137– 158. doi: 10.1111/bmsp.12078 Epub 2016 Dec 13. Erratum in: Br J Math Stat Psychol. 2017;70(3):565. doi: 10.1111/bmsp.12115 PMID: 27958642.

24. Gilbert GE, Prion S. Making sense of methods and measurement: Lawshe's content validity index. Clinical simulation in nursing. 2016;12(12):530–531. doi: 10.1016/j.ecns.2016.08.002

25. Cohen J. A power primer. Psychol Bull. 1992;112(1):155– 9. doi: 10.1037//0033-2909.112.1.155 PMID: 19565683.

26. Prion S, Haerling KA. Making sense of methods and measurement: Spearman-rho ranked-order correlation coefficient. Clinical Simulation in Nursing. 2014;10(10):535–536. doi: 10.1016/j.ecns.2014.07.005

27. Sullivan GM, Feinn R. Using Effect Size-or Why the P Value Is Not Enough. J Grad Med Educ. 2012;4(3):279–82. doi: 10.4300/JGME-D-12-00156.1 PMID: 23997866; PMCID: PMC3444174.

28. Nieminen P. Application of Standardized Regression Coefficient in Meta-Analysis. BioMedInformatics. 2022;2(3):434–458. doi: 10.3390/biomedinformatics2030028

29. Schonfeld IS, Bianchi R, Luehring-Jones P. Consequences of job stress for the mental health of teachers. Educator stress: An occupational health perspective. 2017;3:55–75. doi: 10.1007/978-3-319-53053-6_3

30. Bianchi R, Fiorilli C, Angelini G, Dozio N, Palazzi C, Palazzi G, Vitiello B, Schonfeld IS. Italian version of the Occupational Depression Inventory: Validity, reliability, and associations with health, economic, and work-life characteristics. Front Psychiatry. 2022;13:1061293. doi: 10.3389/fpsyt.2022.1061293 PMID: 36620692; PMCID: PMC9813419.

31. Bianchi R, Cavalcante DC, Queirós C, Santos BDM, Verkuilen J, Schonfeld IS. Validation of the Occupational Depression Inventory in Brazil: A study of 1612 civil servants. J Psychosom Res. 2023;167:111194. doi: 10.1016/j.jpsychores.2023.111194 Epub 2023 Feb 15. PMID: 36801658.

32. Bianchi R, Manzano-García G, Montañés-Muro P, Schonfeld EA, Schonfeld IS. Occupational depression in a Spanish-speaking sample: associations with cognitive performance and work-life characteristics. Revista de Psicología del Trabajo y de las Organizaciones. 2022;38(1):59–74. doi: 10.5093/jwop2022a5

33. Bianchi R, Verkuilen J, Sowden JF, Schonfeld IS. Towards a new approach to job-related distress: A three-sample study of the Occupational Depression Inventory. Stress Health. 2023;39(1):137–153. doi: 10.1002/smi.3177 Epub 2022 Jun 20. PMID: 35700982; PMCID: PMC10084211.

34. Bianchi R, Schonfeld IS. Occupational Depression, Cognitive Performance, and Task Appreciation: A Study Based on Raven's Advanced Progressive Matrices. Front Psychol. 2021;12:695539. doi: 10.3389/fpsyg.2021.695539 PMID: 34616332; PMCID: PMC8488105.

35. Bianchi R, Schonfeld IS. Is the Occupational Depression Inventory predictive of cognitive performance? A focus on inhibitory control and effortful reasoning. Personality and Individual Differences. 2022;184.111213. doi: 10.1016/j.paid.2021.111213

36. Elliðadóttir BB, Ólafsdóttir LB. Translating the Occupational Depression Inventory (ODI) to Icelandic: a preliminary investigation of factor structure and reliability of the scale. 2024. (Doctoral dissertation).

37. Fortuna D, Golonka K. When you avoid your feelings, you may feel even worse: how depersonalization puts you at risk of depression. Front Psychiatry. 2024;15:1481439. doi: 10.3389/fpsyt.2024.1481439 PMID: 39493425; PMCID: PMC11528536.

38. Golonka K, Malysheva KO, Fortuna D, Gulla B, Lytvyn S, De Beer LT, Schonfeld IS, Bianchi R. A validation study of the Occupational Depression Inventory in Poland and Ukraine. Sci Rep. 2024;14(1):4403. doi: 10.1038/s41598-024-54995-w PMID: 38388806; PMCID: PMC10883996.

39. Hill C, de Beer LT, Bianchi R. Validation and measurement invariance of the Occupational Depression Inventory in South Africa. PLoS One. 2021;16(12):e0261271. doi: 10.1371/journal.pone.0261271 PMID: 34914772; PMCID: PMC8675679.

40. Jansson-Fröjmark M, Badinlou F, Lundgren T, Schonfeld IS, Bianchi R. Validation of the Occupational Depression Inventory in Sweden. BMC Public Health. 2023;23(1):1505. doi: 10.1186/s12889-023-16417-w PMID: 37553626; PMCID: PMC10411009.

41. Kalani S, Khanlari P, Bianchi R. A Persian validation of the Occupational Depression Inventory. European Journal of Psychological Assessment. 2024 Advance online publication. doi: 10.1027/1015-5759/a000830

42. Sowden JF, Schonfeld IS, Bianchi R. Are Australian teachers burned-out or depressed? A confirmatory factor analytic study involving the Occupational Depression Inventory. J Psychosom Res. 2022;157:110783. doi: 10.1016/j.jpsychores.2022.110783 Epub 2022 Mar 17. PMID: 35325775.

43. Larsen BO. Occupational Depression and Workplace Bullying: A Correlational Study. 2024. (Master's thesis, NTNU).

44. Otnes TM. Norwegian Version of the Occupational Depression Inventory: Validity, Reliability and Associations with Work Stressors and Work-Life Characteristics. 2024. (Bachelor's thesis, NTNU).

45. Kroenke K, Spitzer RL, Williams JB. The PHQ-9: validity of a brief depression severity measure. J Gen Intern Med. 2001;16(9):606–13. doi: 10.1046/j.1525-1497.2001.016009606.x PMID: 11556941; PMCID: PMC1495268.

46. Health measurement scales: a practical guide to their development and use (5th edition). Aust N Z J Public Health. 2016;40(3):294–5. doi: 10.1111/1753-6405.12484 PMID: 27242256.

47. Streiner DL, Norman GR, Cairney J. Health measurement scales: a practical guide to their development and use. Oxford university press. 2024

48. Bianchi R, Schonfeld IS, Sowden JF, Cavalcante DC, Queirós C, Hebel VM, Volmer J, Fiorilli C, Angelini G, Golonka K, Manzano-García G. Measurement invariance of the Occupational Depression Inventory: a study of 12,589 participants across 14 countries. Work & Stress. 2024;38(4):420–36.

49. Gosling SD, Mason W. Internet research in psychology. Annu Rev Psychol. 2015;66:877–902. doi: 10.1146/annurev-psych-010814-015321 Epub 2014 Sep 22. PMID: 25251483.

50. Kachi Y, Inoue A, Eguchi H, Kawakami N, Shimazu A, Tsutsumi A. Occupational stress and the risk of turnover: a large prospective cohort study of employees in Japan. BMC Public Health. 2020;20(1):174. doi: 10.1186/s12889-020-8289-5 PMID: 32019535; PMCID: PMC7001282.

51. Barger SD, Cribbet MR, Muldoon MF. Participant-Reported Health Status Predicts Cardiovascular and All-Cause Mortality Independent of Established and Nontraditional Biomarkers: Evidence From a Representative US Sample. J Am Heart Assoc. 2016;5(9):e003741. doi: 10.1161/JAHA.116.003741 PMID: 27572824; PMCID: PMC5079034.

52. Cuijpers P, Vogelzangs N, Twisk J, Kleiboer A, Li J, Penninx BW. Comprehensive meta-analysis of excess mortality in depression in the general community versus patients with specific illnesses. Am J Psychiatry. 2014;171(4):453–62. doi: 10.1176/appi.ajp.2013.13030325 PMID: 24434956.

53. Simon GE, Rutter CM, Peterson D, Oliver M, Whiteside U, Operskalski B, Ludman EJ. Does response on the PHQ-9 Depression Questionnaire predict subsequent suicide attempt or suicide death? Psychiatr Serv. 2013;64(12):1195–202. doi: 10.1176/appi.ps.201200587 PMID: 24036589; PMCID: PMC4086215.

54. Кочетков НВ, Маринова ТЮ, Орлов ВА, Расходчикова МН, Хаймовская НА. Актуальные зарубежные исследования профессионального выгорания у учителей. Современная зарубежная психология. 2023;12(2):43–52. doi: https://doi.org/10.17759/jmfp.2023120204

55. Meier ST, Kim S. Meta-regression analyses of relationships between burnout and depression with sampling and measurement methodological moderators. Journal of Occupational Health Psychology. 2022;27(2):195.

56. Погосова НВ, Исакова СС, Соколова ОЮ, Аушева АК, Жетишева РА, Арутюнов АА. Особенности профессионального выгорания, психологического статуса и качества жизни врачей терапевтического профиля амбулаторно-поликлинического звена здравоохранения. Кардиология. 2021;61(6):69–78. doi: 10.18087/cardio.2021.6.n1538

57. Петриков СС, Холмогорова АБ, Суроегина АЮ, Микита ОЮ, Рой АП, Рахманина АА. Профессиональное выгорание, симптомы эмоционального неблагополучия и дистресса у медицинских работников во время эпидемии COVID-19. Консультативная психология и психотерапия. 2020;28(2):8– 45. doi: 10.17759/cpp.2020280202

58. Водопьянова НЕ, Старченкова ЕС, Наследов АД. Стандартизированный опросник «Профессиональное выгорание» для специалистов социономических профессий. Вестник Санкт-Петербургского университета. Психология. Социология. 2013;12(4):17–27.

59. Вельтищев ДЮ, Ковалевская ОБ, Серавина ОФ. Связь профессионального выгорания с депрессией: обзор зарубежных исследований. Психиатрия. 2017;74(2):62–68. doi: 10.30629/2618-6667-2017-74-62-68

60. Гаранян НГ, Шарапова АВ, Сорокова МГ, Микина ОЮ, Бойко СЛ. Перевод, апробация и первичная психометрическая оценка опросника тревоги на рабочем месте Б. Мушалла и М. Линдена (JAS). Консультативная психология и психотерапия. 2020;28(4):9–34 doi: 10.17759/cpp.2020280402