Vroege waarschuwings­signalen

Hoe een systeem kan aankondigen dat het op het punt staat te kantelen, en waarom er twee manieren zijn om daarnaar te kijken.

Een van de intrigerende bevindingen uit het complexiteits­onderzoek van de afgelopen decennia is dat systemen zich lijken aan te kondigen voordat ze kantelen. Vlak voor een omslag verandert er iets in de manier waarop een systeem beweegt. Die verandering is subtiel, maar in een tijdreeks mogelijk meetbaar.

In de literatuur worden twee families van vroege waarschuwingssignalen beschreven. Ze worden nogal eens door elkaar gehaald, terwijl ze uitgaan van verschillende aannames over het soort systeem waarmee je te maken hebt. Voor wie psychotherapie geeft, is dat onderscheid meer dan een academische kwestie, omdat het bepaalt waar je op let.

Critical slowing down

Het begrip critical slowing down komt uit de ecologie en de klimaatwetenschap (Scheffer e.a., 2009). Het gaat uit van een systeem in een stabiel evenwicht dat langzaam aan veerkracht verliest, doordat een externe omstandigheid geleidelijk verandert. Een voorbeeld is een helder meer waarin de hoeveelheid voedingsstoffen jaar na jaar toeneemt, tot het water op een dag troebel wordt.

Vlak voor zo'n kantelpunt herstelt het systeem steeds trager van kleine verstoringen. In een tijdreeks is dat terug te zien als:

• Toenemende autocorrelatie: de waarde op het ene moment gaat steeds meer lijken op die van het vorige moment, omdat het systeem zich minder snel herstelt
• Toenemende variantie: de schommelingen rond het gemiddelde worden groter
• Sterkere samenhang tussen variabelen die eerder betrekkelijk los van elkaar bewogen

In de GGZ is dit vooral onderzocht bij depressie, met name door de groep rond Marieke Wichers in Groningen (van de Leemput e.a., 2014; Wichers e.a., 2020). De resultaten zijn wisselend. In recent onderzoek gingen deze signalen slechts aan ongeveer een derde van de terugvallen vooraf (Smit e.a., 2025), en de onderzoekers pleiten zelf voor voorzichtigheid voordat de methode in de kliniek wordt ingezet (Helmich e.a., 2024).

Kritische fluctuaties

De synergetica, de theorie van Hermann Haken die Günter Schiepek naar de psychotherapie vertaalde, kijkt op een andere manier naar verandering. Een mens in therapie wordt hier niet opgevat als een systeem in rust, maar als een open systeem ver van evenwicht, dat voortdurend in beweging wordt gehouden: door de therapie, door relaties en door wat er in het leven gebeurt. Verandering is in dit perspectief geen langzaam wegglijden uit een evenwicht, maar een zelfgeorganiseerde overgang van het ene patroon naar het andere.

Aan zo'n overgang gaat dan geen vertraging vooraf, maar juist toenemende instabiliteit: sterkere en onregelmatiger schommelingen, die een groter deel van de mogelijke waarden bestrijken. Het oude patroon verliest zijn greep, terwijl het nieuwe zich nog niet heeft gevormd. In het Synergetic Navigation System wordt dit gemeten als dynamische complexiteit. Bij patiënten met een stemmingsstoornis bleken zulke kritische fluctuaties vooraf te gaan aan plotselinge verbeteringen en verslechteringen in de behandeling (Olthof e.a., 2020; Schiepek & Strunk, 2010).

Waarom het onderscheid ertoe doet

Beide benaderingen voorspellen onrust vóór een omslag, maar om verschillende redenen en met verschillende maten. Critical slowing down veronderstelt een systeem dicht bij evenwicht, een langzaam veranderende omgeving en lange, stabiele tijdreeksen. Een psychotherapie voldoet zelden aan die voorwaarden: de omstandigheden veranderen voortdurend mee en de reeksen zijn kort (Schiepek e.a., 2020). Wie de aannames van het ene model toepast op een systeem dat zich volgens het andere gedraagt, loopt het risico naar de verkeerde signalen te zoeken.

Wat het in de spreekkamer betekent

Een patiënt die wisselvalliger wordt, bij wie stemming en klachten heftiger heen en weer gaan, gaat niet per se achteruit. Het kan een teken zijn dat het systeem zich aan het herorganiseren is (zie ook kritische instabiliteit). Juist in zo'n periode kan een interventie meer effect hebben dan anders. Dat vraagt eerder om aandacht, en om samen met de patiënt te kijken naar wat er gebeurt, dan om de onrust zo snel mogelijk te dempen.

Het gaat er daarbij niet om de toekomst te voorspellen, want daarvoor is een mens te complex, maar om gevoeliger te worden voor de momenten waarop verandering mogelijk wordt.

Verder lezen:
Helmich, M. A., et al. (2024). Slow down and be critical before using early warning signals in psychopathology. Nature Reviews Psychology, 3, 767-780.
Olthof, M., Hasselman, F., Strunk, G., van Rooij, M., Aas, B., Helmich, M. A., Schiepek, G., & Lichtwarck-Aschoff, A. (2020). Critical fluctuations as an early-warning signal for sudden gains and losses in patients receiving psychotherapy for mood disorders. Clinical Psychological Science, 8(1), 25-35.
Scheffer, M., Bascompte, J., Brock, W. A., et al. (2009). Early-warning signals for critical transitions. Nature, 461, 53-59.
Schiepek, G., & Strunk, G. (2010). The identification of critical fluctuations and phase transitions in short term and coarse-grained time series. Biological Cybernetics, 102(3), 197-207.
Schiepek, G., Schöller, H., de Felice, G., et al. (2020). Convergent validation of methods for the identification of phase transitions in time series of empirical and model systems. Frontiers in Psychology, 11, 1970.
Smit, A. C., Helmich, M. A., Bringmann, L. F., Oldehinkel, A. J., Wichers, M., & Snippe, E. (2025). Critical slowing down in momentary affect as early warning signal of impending transitions in depression. Clinical Psychological Science.
van de Leemput, I. A., Wichers, M., Cramer, A. O. J., et al. (2014). Critical slowing down as early warning for the onset and termination of depression. PNAS, 111(1), 87-92.
Wichers, M., Smit, A. C., & Snippe, E. (2020). Early warning signals based on momentary affect dynamics can expose nearby transitions in depression. Journal for Person-Oriented Research, 6(1), 1-15.