Es difícil predecir la recurrencia de los episodios depresivos en pacientes con depresión mayor, ya que la evidencia de numerosos factores de riesgo es inconsistente y la predicción general carece de algoritmos. Un estudio ha desarrollado un modelo de predicción de la recurrencia de episodios depresivos en mujeres utilizando una metodología mejorada.
Los investigadores emplearon los datos prospectivos de una muestra de 194 mujeres gemelas con un episodio de depresión mayor en el último año. Se analizó un amplio conjunto de predictores mediante regresión de riesgos proporcionales de Cox para encontrar un modelo de predicción de la recurrencia de los episodios depresivos. La precisión de la predicción del modelo se evaluó en una muestra independiente de prueba (n = 133), que fue limitada por la falta de disponibilidad de un número de predictores potencialmente relevantes (medidas biológicas, enfermedades somáticas crónicas y estado de tratamiento).
Una amplia variedad de factores de riesgo predijo la recurrencia de episodios depresivos en las mujeres: los síntomas depresivos y de ansiedad durante el episodio principal, el nivel de los síntomas en el momento de la entrevista, la historia psiquiátrica y la familia, acontecimientos vitales adversos tempranos y recientes, el estar soltero y el tener problemas económicos o con los amigos. Las curvas de estimación de supervivencia de Kaplan-Meier mostraron el modelo diferenciado entre pacientes con riesgo más alto y más bajo de recurrencia; el área estimada bajo la curva se encontraba en el rango de 0,61-0,79.
Los autores concluyen que la recurrencia de episodios de depresión mayor en mujeres es altamente multifactorial, lo que debe tenerse en cuenta para el desarrollo de algoritmos de predicción clínicamente útiles.
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