Tres datos que los equipos de salud mental recogen de forma rutinaria –si hay antecedentes de suicidio en la familia, si existe un trastorno del estado de ánimo y si se consumen alcohol u otras sustancias– bastan para señalar el riesgo de conductas suicidas en personas con trastorno obsesivo-compulsivo (TOC). Así lo ha concluido un modelo de inteligencia artificial entrenado con los historiales de 199 pacientes seguidos durante una media de casi 18 años.

Sumario

 

El trabajo, publicado en la revista Psychiatry Research (1), lo firma un equipo de la Universidade de Santiago de Compostela (USC) –con María Tubío-Fungueiriño, del centro CIMUS, como primera autora–, del Hospital Universitari de Bellvitge, en L’Hospitalet de Llobregat, y del Hospital Álvaro Cunqueiro de Vigo. El modelo resultante alcanza una capacidad predictiva que el propio estudio califica de moderada.

 

Tres señales de la consulta diaria

 

El TOC es un trastorno mental que se asocia a un riesgo de suicidio mayor que el de la población general. Entre los factores que lo elevan, el estudio destaca la presencia de otros trastornos psiquiátricos, el trauma infantil, la gravedad de los síntomas obsesivo-compulsivos y distintas circunstancias del entorno social y familiar.

El modelo que mejor ha funcionado se apoya solo en tres variables: antecedentes familiares de suicidio, trastornos afectivos y consumo de sustancias

El modelo que mejor ha funcionado se apoya solo en tres variables: antecedentes familiares de suicidio, trastornos afectivos y consumo de sustancias. Por trastornos afectivos se entienden los del estado de ánimo, como la depresión, que aparecen junto al TOC; y el consumo incluye alcohol, cannabis, estimulantes, benzodiacepinas u opioides, pero no el tabaco, que quedó fuera del análisis (2).

Según el estudio, la presencia de cualquiera de esos tres factores basta para detectar el riesgo de conducta suicida. Como los tres se evalúan ya de forma habitual en la práctica clínica, los autores consideran que el modelo es un instrumento factible para la detección precoz del riesgo.

En cifras, el algoritmo ha alcanzado una sensibilidad del 71,4 % y una especificidad del 74,4 %. Dicho de forma sencilla: de cada diez personas que sí estaban en riesgo, ha reconocido a algo más de siete; y de cada cuatro que no lo estaban, ha descartado correctamente a unas tres.

Su resultado global, medido con la llamada área bajo la curva ROC, ha sido de 0,80 en una escala en la que 0,5 equivale a acertar por puro azar y 1, a una predicción perfecta. En la práctica, ante dos pacientes tomados al azar, uno con conductas suicidas y otro sin ellas, el modelo asigna más riesgo al primero en ocho de cada diez ocasiones.

 

Casi dos décadas de historiales

 

Para construir la herramienta, el equipo ha partido de una cohorte –un grupo de pacientes al que se sigue durante años– de 199 personas con TOC atendidas en una unidad especializada en este trastorno. El seguimiento medio ha sido de 17,8 años, con historias que abarcan desde 2 hasta 28 años.

Las conductas relacionadas con el suicidio quedaron anotadas en la historia clínica de cada participante en el momento en que se produjeron

Las conductas relacionadas con el suicidio quedaron anotadas en la historia clínica de cada participante en el momento en que se produjeron. Para este trabajo, un psiquiatra especializado ha revisado de forma sistemática todos esos registros para extraer con detalle qué tipo de conducta había presentado cada paciente.

Con esa información se han entrenado varios modelos de aprendizaje automático supervisado, una rama de la inteligencia artificial en la que el algoritmo aprende a partir de casos cuyo desenlace ya se conoce. Los datos de partida incluían la edad de inicio del trastorno, los años sin tratamiento, el sexo, otras enfermedades psiquiátricas y médicas y los antecedentes familiares de TOC y de suicidio (2).

A ellos se sumaron dos cuestionarios clínicos: la escala Y-BOCS, que mide la gravedad de los síntomas obsesivo-compulsivos, y el CTQ, que recoge experiencias traumáticas en la infancia. El riesgo se clasificó en tres niveles: sin conducta suicida, con ideas o pensamientos de muerte, y con intento de suicidio o muerte por suicidio.

Para comprobar su fiabilidad, se ha empleado la técnica conocida como leave-one-out –dejar uno fuera–: el algoritmo se entrena con todos los pacientes menos uno, intenta predecir el caso apartado y repite la operación hasta haber pasado por cada uno de los 199.

Los datos de la cohorte, presentados también en el 34.º Congreso Europeo de Psiquiatría, muestran la dimensión del problema: uno de cada cuatro pacientes tuvo ideas o conductas suicidas durante el seguimiento, y cinco de ellos –el 2,5 %– murieron por suicidio.

 

Un modelo útil, pero mejorable

 

Tan relevante como lo que el modelo incluye es lo que ha quedado fuera. Ni la gravedad del TOC, medida con la escala Y-BOCS, ni el trauma infantil han mejorado de forma significativa la capacidad de predicción, pese a figurar entre los factores de riesgo que el propio estudio enumera.

En el análisis del peso de cada variable, los antecedentes familiares de suicidio cuentan nueve veces más que la gravedad de los síntomas obsesivos

En el análisis del peso de cada variable, los antecedentes familiares de suicidio cuentan nueve veces más que la gravedad de los síntomas obsesivos. Con una puntuación de 0,36, encabezan la lista, seguidos de los trastornos afectivos (0,31) y el consumo de sustancias (0,25); la escala Y-BOCS y el trauma infantil se quedan en 0,04 cada uno(2).

Para el equipo, la lectura es práctica: el análisis basado en datos confirma y refuerza la evaluación psiquiátrica de siempre. Una exploración clínica cuidadosa, que recoja estos tres aspectos, sigue siendo la base de la detección temprana y de la prevención dirigida.

El estudio también reconoce sus límites. Su capacidad predictiva es moderada –el indicador F1, que combina la precisión y la capacidad de detección, se ha quedado en el 62,7 %– y se ha construido con una única cohorte de pacientes procedentes de una unidad especializada.

Por eso, los autores reclaman nuevas investigaciones con cohortes más amplias y diversas, que permitan afinar la precisión e incorporar biomarcadores –indicadores biológicos medibles en el organismo– para clasificar mejor el nivel de riesgo de cada paciente.

Mientras llegan esos trabajos, el estudio pone el foco en información que ya está al alcance de los equipos de salud mental: tres datos de rutina que, bien evaluados, pueden ayudar a identificar a tiempo a quienes necesitan una vigilancia preventiva más estrecha.

 

Si estás pasando por un momento difícil o tienes pensamientos suicidas, puedes llamar a la Línea 024 de atención a la conducta suicida, gratuita y disponible las 24 horas. En caso de emergencia, llama al 112.

 

Referencias

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