Noua abordare poate îmbunătăți predicția riscului de sinucidere la tinerii adulți
Deși sinuciderea este a doua cauză principală de deces în SUA în rândul celor cu vârste cuprinse între 15 și 34 de ani, capacitatea de a prezice un comportament suicid este încă puțin mai bună decât întâmplarea. Cercetătorii de la Universitatea din Pittsburgh School of Medicine consideră că o nouă metodă îi poate detecta mai bine pe cei cu risc crescut, urmărind fluctuația și severitatea simptomelor depresive.
Cercetătorii consideră că noua strategie este mult mai bună la prezicerea riscului de comportament suicidar la adulții tineri cu risc decât la utilizarea diagnosticelor psihiatrice singure.
Descoperirile lor, care includ descrierea unui nou scor de risc de predicție, apar în Psihiatrie JAMA. Cercetatorii cred ca noul instrument va ajuta clinicienii sa identifice mai bine pacientii cu risc de comportament suicidar si sa faciliteze interventia mai devreme decat standardul actual.
„Prezicerea comportamentului suicidar este una dintre cele mai provocatoare sarcini din psihiatrie, dar pentru un rezultat care pune viața în pericol, cu siguranță nu este acceptabil că facem doar ceva mai bine decât șansa”, a spus autorul senior Nadine Melhem, Ph. D., profesor asociat de psihiatrie la Școala de Medicină din Pitt.
Medicii se bazează foarte mult pe diagnosticul psihiatric atunci când estimează riscul de sinucidere, dar, deși sunt destul de utile, numai diagnosticele nu fac o treabă excelentă, deoarece sunt etichete care adesea nu se schimbă.
În schimb, Melhem a dorit să dezvolte un model predictiv care să identifice simptomele care se pot schimba în timp, deoarece un astfel de model, a presupus ea, ar fi mai precis la semnalarea probabilității unui comportament suicidar la adulții tineri cu risc.
În cadrul studiului, Melhem împreună cu colegul David Brent, M.D., și John Mann, M.D., profesor de psihiatrie la Universitatea Columbia, au urmat 663 de tineri adulți cu risc crescut de comportament suicidar, deoarece părinții lor au fost diagnosticați cu tulburări de dispoziție.
Peste 12 ani, părinții și copiii lor au fost evaluați periodic prin evaluări standard pentru diagnostice psihiatrice și simptome de depresie, lipsă de speranță, iritabilitate, impulsivitate, agresivitate și agresivitate impulsivă.
După analizarea datelor pentru toate aceste simptome, cercetătorii au descoperit că prezența simptomelor depresive severe și o variabilitate ridicată a acestor simptome în timp a fost cel mai precis predictor al comportamentului suicidar. Severitatea și variabilitatea în impulsivitate și agresivitate în timp nu s-au adăugat la modelul de predicție.
Echipa de cercetare a combinat această măsură a variabilității simptomelor depresive împreună cu alți factori relevanți, cum ar fi vârsta mai mică, tulburările de dispoziție, abuzul în copilărie și istoricul personal și parental de încercări de sinucidere pentru a dezvolta un scor de risc de predicție.
Ei au concluzionat că un scor de 3 sau mai mulți dintre acești factori de risc a indicat un risc mai mare pentru un comportament suicidar. Folosind acest prag în populația studiată, au descoperit că testul predictiv este sensibil la 87%, mult mai bun decât modelele disponibile în prezent.
Modelul trebuie testat independent și reprodus în diferite populații, iar cercetările viitoare pentru a include markeri biologici obiectivi vor fi necesare pentru a face scorul de risc de predicție mai precis, a spus Melhem.
Descoperirile noastre sugerează că, atunci când tratează pacienții, clinicienii trebuie să acorde o atenție deosebită severității simptomelor depresive actuale și anterioare și să încerce să reducă severitatea și fluctuațiile acestora pentru a reduce riscul de sinucidere, a spus ea.
„Scorul de risc de predicție este un supliment valoros la setul de instrumente al medicului pentru a ajuta la prezicerea riscului de sinucidere la persoanele cu risc ridicat și se poate face cu un cost redus, deoarece informațiile necesare sunt deja colectate ca parte a evaluărilor standard.”
Sursa: Universitatea din Pittsburg / EurekAlert
