Nuevo algoritmo científico mejor para predecir suicidios militares

Un algoritmo científico basado en registros médicos y datos actuariales puede ayudar a identificar mejor a las personas con mayor riesgo de suicidio que otros métodos, según un nuevo estudio.

Investigaciones anteriores han encontrado que se descubrió que tales datos actuariales son un mejor indicador de los soldados con mayor riesgo de suicidio que el juicio clínico de un médico.

La tasa de suicidios en el Ejército de los EE. UU. Se mantiene en niveles récord y supera la tasa entre los civiles: casi 30 muertes por cada 100.000 personas (frente a 25 muertes por cada 100.000 en la población civil).

Los investigadores querían comprender mejor cómo podrían identificar a las personas con mayor riesgo de suicidio a fin de desarrollar mejores estrategias de prevención para ellos en el futuro. Al apuntar tales estrategias a los soldados con mayor riesgo, los investigadores creen que pueden ayudar a reducir la tasa de suicidios del Ejército.

Los investigadores examinaron los registros médicos y los datos actuariales de 53,769 hospitalizaciones psiquiátricas de soldados en servicio activo en el transcurso de cinco años desde 2004 hasta 2009. Observaron más de 130 variables diferentes relacionadas con el riesgo de suicidio, que van desde datos demográficos básicos (como edad y género) hasta cosas como si la persona tenía acceso a un arma o había recibido tratamiento psiquiátrico previo.

Los científicos descubrieron que 68 soldados se suicidaron en los 12 meses posteriores a su salida del hospital. El modelo propuesto por los investigadores podría identificar a 36 de esas personas.

Los investigadores encontraron que los predictores más fuertes de un mayor riesgo de suicidio incluían factores sociodemográficos como ser hombre, alistamiento tardío, delitos, posesión de armas, tendencias suicidas previas, aspectos del tratamiento psiquiátrico previo (como la cantidad de recetas de antidepresivos surtidos en 12 meses). ) y trastornos diagnosticados durante las hospitalizaciones.

Los soldados en el grupo de mayor riesgo de suicidio pronosticado tuvieron siete muertes por lesiones no intencionales, 830 intentos de suicidio y 3.765 hospitalizaciones posteriores dentro de los 12 meses posteriores al alta hospitalaria.

Más del 50 por ciento de los suicidios podrían explicarse en el estudio por solo el 5 por ciento de los soldados que, según el nuevo algoritmo, tenían el mayor riesgo de suicidio.

“La alta concentración de riesgo de suicidios y otros resultados adversos podría justificar la focalización de las intervenciones posteriores a la hospitalización ampliadas a los soldados clasificados como de mayor riesgo de suicidio posterior a la hospitalización”, anotaron los investigadores. "La alta concentración de riesgo de suicidio en el 5 por ciento de las hospitalizaciones de mayor riesgo es sorprendente".

El grupo de alto riesgo predicho por el nuevo modelo de los investigadores también tenía un mayor riesgo de sufrir otros eventos adversos, incluidos los reingresos al hospital, el intento de suicidio y la muerte por una lesión no intencional.

Se cree que si la investigación futura confirma la validez del algoritmo científico de los investigadores, las estrategias de prevención pueden dirigirse al grupo de mayor riesgo.

El grupo de investigación fue dirigido por Ronald Kessler, profesor de políticas de atención médica en la Escuela de Medicina de Harvard.

El estudio aparece en el último número de Psiquiatría JAMA.

Fuente: Psiquiatría JAMA