El suicidio es la segunda causa principal de muerte en los EE. UU. Entre las personas de 15 a 34 años y, sin embargo, a pesar de años de investigación en salud mental, nuestra capacidad de predecir el comportamiento suicida es solo un poco mejor que la casualidad. Investigación de la Universidad de Pittsburgh Schoolof Medicine proporciona un nuevo enfoque para abordar el problema, mostrando que la fluctuación y la gravedad de los síntomas depresivos son mucho mejores para predecir el riesgo de conducta suicida en adultos jóvenes en riesgo que el uso de diagnósticos psiquiátricos solos.
Publicado hoy en Psiquiatría JAMA , los hallazgos, que incluyen la descripción de un nuevo puntaje de riesgo de predicción, pueden ayudar a los médicos a identificar mejor a los pacientes con riesgo de conducta suicida e intervenir antes.
"Predecir el comportamiento suicida es una de las tareas más desafiantes en psiquiatría, pero para un resultado que pone en peligro la vida, definitivamente no es aceptable que solo lo hagamos un poco mejor que el azar", dijo la autora principal Nadine Melhem,Ph.D., profesor asociado de psiquiatría en la Facultad de Medicina de Pitt e investigador en el UPMC Western Psychiatric Hospital.
Los médicos dependen en gran medida de los diagnósticos psiquiátricos cuando estiman el riesgo de suicidio, pero aunque son bastante útiles, los diagnósticos por sí solos no hacen un gran trabajo porque son etiquetas que a menudo no cambian. En cambio, Melhem quería desarrollar un modelo predictivo queidentificaría síntomas que pueden cambiar con el tiempo porque tal modelo, supuso, sería más preciso al señalar la probabilidad de comportamiento suicida en adultos jóvenes en riesgo.
En el estudio, Melhem junto con sus colegas David Brent, MD, profesor de psiquiatría en la Facultad de medicina de Pitt, y John Mann, MD, profesor de psiquiatría en la Universidad de Columbia, siguieron a 663 adultos jóvenes con alto riesgo de conducta suicida.porque sus padres habían sido diagnosticados con trastornos del estado de ánimo. Durante 12 años, los padres y sus hijos fueron evaluados periódicamente a través de evaluaciones estándar para diagnósticos psiquiátricos y síntomas de depresión, desesperanza, irritabilidad, impulsividad, agresión y agresión impulsiva.
Después de analizar los datos de todos estos síntomas, los investigadores encontraron que tener síntomas depresivos severos y una alta variabilidad de esos síntomas con el tiempo era el predictor más preciso del comportamiento suicida. La severidad y variabilidad en la impulsividad y la agresión con el tiempo no contribuyeron ael modelo de predicción
Al combinar esta medida de variabilidad en los síntomas depresivos junto con otros factores relevantes como la edad más joven, los trastornos del estado de ánimo, el abuso infantil y los antecedentes personales y paternos de intentos de suicidio, Melhem y su equipo desarrollaron un puntaje de riesgo de predicción. Llegaron a la conclusión de que un puntajede 3 o más de estos factores de riesgo indicaron un mayor riesgo de conducta suicida. Utilizando este umbral en la población de estudio, encontraron que la prueba predictiva era 87 por ciento sensible, mucho mejor que los modelos disponibles actualmente.
El modelo debe probarse y replicarse de forma independiente en diferentes poblaciones, y se necesitarán investigaciones futuras para incluir marcadores biológicos objetivos para que el puntaje de riesgo de predicción sea más preciso, señala Melhem.
"Nuestros hallazgos sugieren que cuando se trata a pacientes, los médicos deben prestar especial atención a la gravedad de los síntomas depresivos actuales y pasados y tratar de reducir su gravedad y fluctuaciones para disminuir el riesgo de suicidio", dijo Melhem. "El puntaje de riesgo de predicción es valiosoAdemás del conjunto de herramientas del médico para ayudar a predecir el riesgo de suicidio en personas de alto riesgo, y se puede hacer a un bajo costo porque la información necesaria ya se está recopilando como parte de las evaluaciones estándar ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por Universidad de Pittsburgh . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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