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Los factores socioeconómicos afectan la respuesta al tratamiento de la depresión

Los pacientes que buscan tratamiento para la depresión que tienen ingresos y educación más bajos y aquellos que son miembros de poblaciones minoritarias tienden a tener peores resultados de tratamiento incluso cuando reciben el mismo acceso al tratamiento, según una nueva investigación de la Universidad de Cincinnati.

Dirigida por Jeffrey Mills, PhD, y Jeffrey Strawn, MD, la investigación colaborativa entre universidades de la UC se publicó recientemente en la revista Servicios Psiquiátricos.

Strawn, profesor del Departamento de Psiquiatría y Neurociencia del Comportamiento de la Facultad de Medicina de la UC y psiquiatra adolescente de UC Health, dijo que investigaciones anteriores han concluido que las personas que buscan tratamiento para la depresión con ingresos más bajos y menos educación tienen peores resultados debido a la falta de acceso a una atención médica de calidad, pero es difícil aislar los factores socioeconómicos, ya que a menudo están entrelazados.

El equipo de investigación analizó datos de un ensayo clínico muy grande conocido como CO-MED que inscribió a 665 pacientes que buscaban tratamiento para la depresión. En el ensayo aleatorizado, todos los pacientes tuvieron el mismo acceso al tratamiento sin diferencias por seguro médico o ingresos.

Resultados del estudio

Después de controlar el sexo, la edad y el tipo de tratamiento después de 12 semanas de tratamiento con medicamentos antidepresivos en el estudio, el análisis del equipo encontró que los pacientes que no eran blancos mejoraron un 11,3 % menos en comparación con los pacientes blancos. Aquellos que estaban desempleados vieron un 6,6% menos de mejora en comparación con los pacientes empleados. En comparación con los pacientes en el percentil 75 de la distribución de ingresos, los pacientes con ingresos en el percentil 25 redujeron la mejora en un 4,8 %.

Strawn anotó que los hallazgos aún son preliminares, pero que estaba particularmente interesado en encontrar que los pacientes sin un título universitario tenían un 9,6 % menos de mejoría en comparación con los graduados universitarios.

«Pensamos en estas cosas en términos de acceso, pensamos en ellas en términos de desigualdad de ingresos, y me doy cuenta de que la educación se relaciona con eso, pero solo tener un título universitario mientras se controlan todos estos otros factores todavía tuvo un impacto significativo «, dijo Strawn.

Los investigadores también examinaron el efecto de la combinación de factores socioeconómicos, ya que los factores individuales suelen estar correlacionados, dijo Mills. Los pacientes que no eran blancos, estaban desempleados sin título y tenían ingresos en el percentil 25 tuvieron un 26 % menos de mejoría en comparación con los pacientes que eran blancos, empleados con un título universitario y tenían ingresos en el percentil 75.

Mills dijo que los hallazgos no niegan el hecho de que la falta de acceso tiene un impacto en los resultados del tratamiento, pero sí muestra la importancia de incluir el entorno del hogar de los pacientes al analizar la efectividad del tratamiento.

«Si se va a casa a un vecindario rico con padres o cónyuge altamente educados, se puede decir que se encuentra en un ambiente mucho mejor para que el tratamiento sea efectivo que si se va a un vecindario pobre con otros problemas», dijo. Mills, profesor de economía en la Facultad de Negocios Carl H. Lindner de la UC.

Strawn dijo que otra investigación sugiere que los pacientes en entornos de escasos recursos pueden verse afectados por un mayor estrés variable crónico, lo que significa un alto estrés en un patrón que es intermitente y difícil de predecir. Otros estudios sugieren que el estrés crónico variable tiene un efecto peor en los pacientes que el estrés crónico sostenido que es más estable, dijo.

«Así que esto es: ‘Pude pagar mi alquiler este mes, pero no estoy seguro de poder hacerlo el próximo mes. Y tengo un trabajo en este momento, pero no sé si lo haré el próximo mes. ‘», dijo Strawn. «Entonces, es solo el impacto de todas esas cosas, además de tener familiares o hijos que tienen menos recursos educativos u otro estrés relacionado con el trabajo, o potencialmente otros problemas de salud, y aún te encuentras con las mismas barreras en términos de acceso. y el costo y el apoyo allí».

Aplicación de investigación

Los hallazgos del estudio tienen el potencial de impactar los ensayos clínicos al diseñar estudios que presten más atención a las variables socioeconómicas que pueden haberse pasado por alto anteriormente, dijo Strawn.

«Cuando no controlamos estas variables, lo que a menudo no hacemos en nuestros ensayos clínicos debido a las diferencias en las poblaciones, podemos pasar por alto la detección de un tratamiento efectivo porque su efecto está oscurecido», dijo Strawn. «Por lo tanto, puede poner en peligro el desarrollo de nuestro tratamiento al no tener en cuenta estos factores».

Strawn dijo que aquellos que tratan a los pacientes todos los días pueden usar el conocimiento del estudio en un enfoque más directo. Si bien es importante eliminar las barreras de acceso al tratamiento, dijo que los médicos también deben reconocer que el entorno socioeconómico de un paciente puede estar afectando su capacidad para mejorar con el tratamiento al medir el progreso y elaborar planes de tratamiento futuros.

Mills dijo que la investigación también tiene implicaciones importantes al diseñar e implementar políticas económicas, como el proyecto de ley de infraestructura recientemente aprobado o las discusiones en curso sobre el salario mínimo. El impacto de una política en el entorno socioeconómico de un individuo y, posteriormente, en su salud mental, generalmente no se considera, dijo.

«Alguien con un salario más alto tiene la oportunidad de mejorar su estado socioeconómico y su entorno, por lo que definitivamente es menos probable que tenga problemas de salud mental», dijo. «Si las personas con un nivel socioeconómico más alto tienen problemas de salud mental, lo que estamos mostrando es que es más probable que mejoren si reciben tratamiento».

ciencia de equipo

En el pasado, es posible que dos investigadores con diferentes especialidades en diferentes facultades dentro de una universidad nunca hayan trabajado juntos en una investigación como esta, pero la colaboración muestra el beneficio de lo que se llama ciencia en equipo, un enfoque transdisciplinario de la investigación.

Strawn explicó que la investigación multidisciplinaria tradicional a menudo parece un psiquiatra, un neurólogo y un psicólogo, todos dentro de la Facultad de Medicina trabajando juntos en un proyecto. Si bien eso tiene su lugar, la ciencia en equipo funciona en todas las disciplinas e involucra conjuntos de experiencia, conceptos y enfoques completamente separados.

«Pensamos en lo multidisciplinario como una especie de ensalada de frutas donde tienes tus uvas y tus plátanos, pero todo sigue siendo distinto», dijo Strawn. «Y luego está su transdisciplinariedad, donde las cosas realmente se mezclan y es difícil saber de quién son las contribuciones de quién. Eso es probablemente más como el batido de frutas de la integración disciplinaria. Creo que eso es lo que hemos logrado».

Mills dijo que anteriormente había visto a colegas que se esperaba que colaboraran estrechamente y que nunca publicaron un artículo juntos porque sus conjuntos de habilidades eran demasiado similares y no se necesitaban mutuamente para avanzar. Alternativamente, Mills y Strawn tienen interés en el campo del otro y aportan diferentes conjuntos de habilidades complementarias a la investigación.

«Es más que multidisciplinario, porque si me reúno con mis colegas, todavía tenemos una formación muy similar. Usamos la misma jerga, tenemos ideas similares», dijo Mills. «No hay la misma polinización cruzada en salir de su campo y pensar en otros temas y darse ideas y conceptos en los que quizás no hayan pensado».

En el futuro, los investigadores quieren continuar la investigación mediante la combinación de datos de otros ensayos de depresión para producir resultados más potentes con un conjunto de datos más grande.

Fuente

Escrito por Redaccion NM

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