Desarrollo y validación de un algoritmo para predecir riesgo de depresión en consultantes de atención primaria en Chile.

Autores/as

  • Sandra Saldivia Departamento de Psiquiatría y Salud Mental, Universidad de Concepción, Chile
  • Benjamin Vicente Departamento de Psiquiatría y Salud Mental, Universidad de Concepción, Chile
  • Louise Marston Research Department of Primary Care and Population Health, UCL Medical School, Rowland Hill Street, London, NW3 2PF, UK.
  • Roberto Melipillan Departamento de Psiquiatría y Salud Mental, Universidad de Concepción, Chile
  • Irwin Nazareth Head of Department and Professor of Primary Care and Population Sciences. Research Department of Primary Care and Population Health, UCL Medical School, Rowland Hill
  • Juan Bellon-Saameño Department of Preventive Medicine, El Palo Health Centre, Malaga, Spain.
  • Miguel Xavier Department of Mental Health, Faculty of Medical Sciences, CEDOC, Lisboa, Portugal,
  • Heidi Ingrid Maaroos Department of Family Medicine, Faculty of Medicine, University of Tartu, Ülikooli 18, Tartu 500090, Estonia
  • Igor Svab Medical Faculty, Department of Family Medicine, Poljanski nasip 58, 1000 Ljubljana, University of Ljubljana, Slovenia.
  • M I Geerlings University Medical Center Utrecht, Julius Center for Health Sciences and Primary Care, Utrecht, Netherlands.
  • Michael King Research Department of Mental Health Sciences, UCL Medical School, Rowland Hill Street, London, NW3 2PF. UK.

Palabras clave:

Depresión, Prevención, Atención primaria

Resumen

Objetivo. Desarrollar un algoritmo para estimar el riesgo de ocurrencia de depresión mayor en consultantes de centros de atención primaria (APS).

Método. Estudio de cohorte, prospectivo con evaluaciones en línea base, seis y doce meses, sobre una muestra aleatoria de consultantes en centros de APS de la Provincia de Concepción, Chile. Se midieron 39 factores de riesgo conocidos para construir un modelo usando regresión logística. El algoritmo fue desarrollado sobre 2.133 pacientes no deprimidos en línea base y sus hallazgos contrastados con 5.216 consultantes europeos. La principal medida de resultado fue la incidencia de depresión mayor en el periodo de seguimiento.

Resultados. Ocho variables fueron identificadas, cuatro propias del paciente (sexo, edad, antecedentes de depresión y nivel educacional), y cuatro vinculadas con su situación actual (SF-12-salud física, SF-12-salud mental, satisfacción con la situación en su hogar y satisfacción con su relación de pareja). El C-Index fue de 0.746 (95%; CI=0,707-0,785), levemente inferior a la ecuación de los consultantes europeos 0.790 (95%; CI= 0.767-0.813) y españoles (0.82; 95%; CI=0.79-0.84).

Discusión. Cuatro de los factores no son modificables. Otros dos están directamente asociados con la red de apoyo primaria. Contar con un algoritmo de riesgo para la incidencia de depresión mayor provee de una herramienta que puede guiar los esfuerzos en el diseño, implementación y evaluación de la efectividad de intervenciones preventivas.

Biografía del autor/a

Sandra Saldivia, Departamento de Psiquiatría y Salud Mental, Universidad de Concepción, Chile

Sandra Saldivia PhD
Profesor Asociada
Departamento de Psiquiatría y Salud Mental
Universidad de Concepción
Casilla 160-C - Concepción, Chile
Teléfono 56-41-231 2799 / 220 4299
Fax 56-41-231 2799
ssaldivi@udec.cl

Benjamin Vicente, Departamento de Psiquiatría y Salud Mental, Universidad de Concepción, Chile

Casilla 160-C - Concepción, Chile/>Teléfono 56-41-231 2799

Louise Marston, Research Department of Primary Care and Population Health, UCL Medical School, Rowland Hill Street, London, NW3 2PF, UK.

Research Department of Primary Care and Population Health, UCL Medical School, Rowland Hill Street, London, NW3 2PF, UK.

Roberto Melipillan, Departamento de Psiquiatría y Salud Mental, Universidad de Concepción, Chile

Casilla 160-C - Concepción, Chile/>Teléfono 56-41-231 2799

Irwin Nazareth, Head of Department and Professor of Primary Care and Population Sciences. Research Department of Primary Care and Population Health, UCL Medical School, Rowland Hill

Dept Primary Care & Population Health, UCL Royal Free Site, Rowland Hill Street, London, NW3

Juan Bellon-Saameño, Department of Preventive Medicine, El Palo Health Centre, Malaga, Spain.

Department of Preventive Medicine, El Palo Health Centre, Malaga, Spain

Miguel Xavier, Department of Mental Health, Faculty of Medical Sciences, CEDOC, Lisboa, Portugal,

Campo Martires de Patria, 130, Lisboa

Heidi Ingrid Maaroos, Department of Family Medicine, Faculty of Medicine, University of Tartu, Ülikooli 18, Tartu 500090, Estonia

Department of Family Medicine, Faculty of Medicine, University of Tartu, Ülikooli 18, Tartu 500090, Estonia

Igor Svab, Medical Faculty, Department of Family Medicine, Poljanski nasip 58, 1000 Ljubljana, University of Ljubljana, Slovenia.

Medical Faculty, Department of Family Medicine, Poljanski nasip 58, 1000 Ljubljana, University of Ljubljana, Slovenia.

M I Geerlings, University Medical Center Utrecht, Julius Center for Health Sciences and Primary Care, Utrecht, Netherlands.

University Medical Center Utrecht, Julius Center for Health Sciences and Primary Care, Utrecht, Netherlands.

Michael King, Research Department of Mental Health Sciences, UCL Medical School, Rowland Hill Street, London, NW3 2PF. UK.

Research Department of Mental Health Sciences, UCL Medical School, Rowland Hill Street, London, NW3 2PF. UK.

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Publicado

2014-03-26

Cómo citar

Saldivia, S., Vicente, B., Marston, L., Melipillan, R., Nazareth, I., Bellon-Saameño, J., Xavier, M., Maaroos, H. I., Svab, I., Geerlings, M. I., & King, M. (2014). Desarrollo y validación de un algoritmo para predecir riesgo de depresión en consultantes de atención primaria en Chile. Revista Médica De Chile, 142(3). Recuperado a partir de https://mail.revistamedicadechile.cl/index.php/rmedica/article/view/3110

Número

Vol. 142 Núm. 3 (2014): MARZO 2014

Sección

Artículos de Investigación

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