Un nuevo enfoque puede mejorar la predicción del riesgo de suicidio de adultos jóvenes

Aunque el suicidio es la segunda causa principal de muerte en los EE. UU. Entre las personas de 15 a 34 años, la capacidad de predecir el comportamiento suicida sigue siendo solo un poco mejor que el azar. Investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Pittsburgh creen que un nuevo método puede detectar mejor a las personas de alto riesgo al rastrear la fluctuación y la gravedad de los síntomas depresivos.

Los investigadores creen que la nueva estrategia es mucho mejor para predecir el riesgo de comportamiento suicida en adultos jóvenes en riesgo que usar solo diagnósticos psiquiátricos.

Sus hallazgos, que incluyen la descripción de un nuevo puntaje de riesgo de predicción, aparecen en Psiquiatría JAMA. Los investigadores creen que la nueva herramienta ayudará a los médicos a identificar mejor a los pacientes en riesgo de comportamiento suicida y facilitará una intervención más temprana que el estándar actual.

“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 estemos 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.

Los médicos dependen en gran medida de los diagnósticos psiquiátricos al estimar 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 que identificara síntomas que pueden cambiar con el tiempo porque tal modelo, supuso, sería más preciso para señalar la probabilidad de comportamiento suicida en adultos jóvenes en riesgo.

En el estudio, Melhem junto con su colega de Pitt, David Brent, M.D., y John Mann, M.D., profesor de psiquiatría en la Universidad de Columbia, siguieron a 663 adultos jóvenes que tenían un alto riesgo de comportamiento 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 graves y una alta variabilidad de esos síntomas a lo largo del tiempo era el predictor más preciso de la conducta suicida. La gravedad y variabilidad de la impulsividad y la agresión a lo largo del tiempo no contribuyeron al modelo de predicción.

El equipo de investigación combinó 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 parentales de intentos de suicidio para desarrollar una puntuación de riesgo de predicción.

Llegaron a la conclusión de que una puntuación de 3 o más de estos factores de riesgo indicaba un mayor riesgo de comportamiento suicida. Usando 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 tiene que ser probado de forma independiente y replicado en diferentes poblaciones, y se necesitarán investigaciones futuras para incluir marcadores biológicos objetivos para hacer que el Puntaje de Riesgo de Predicción sea más preciso, dijo Melhem.

“Nuestros hallazgos sugieren que al tratar a los 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.

"El puntaje de predicción del riesgo es una valiosa adición a la caja de herramientas del médico para ayudar a predecir el riesgo de suicidio en personas de alto riesgo, y se puede hacer a bajo costo porque la información necesaria ya se está recopilando como parte de las evaluaciones estándar".

Fuente: Universidad de Pittsburg / EurekAlert