La pobreza y las enfermedades mentales no solo están relacionadas, sino que también existe una relación causal, según un estudio de investigadores de la Universidad Médica de Ámsterdam, la Universidad de Edimburgo y la Universidad de Módena que demuestra que, si bien ciertos problemas de salud mental pueden obstaculizar la estabilidad financiera, la pobreza también es uno de los factores causales que conducen a los problemas de salud mental.

«Este estudio indica que ciertos problemas de salud mental pueden hacer que la situación financiera de una persona sea incierta. Pero, a la inversa, también vemos que la pobreza puede conducir a problemas de salud mental», afirma el psiquiatra de Amsterdam UMC, Marco Boks.

Estudios anteriores han demostrado una fuerte correlación entre pobreza y enfermedad mental, pero es difícil desentrañar la relación causa-efecto. Las consecuencias de la enfermedad mental pueden afectar la situación financiera de una persona, por ejemplo, si esta no puede trabajar bien o tiene mayores costos de atención médica. Pero las circunstancias financieras difíciles también pueden causar problemas psicológicos.

Los investigadores del estudio, publicado en la revista Nature Human Behaviour, utilizaron datos del Biobanco del Reino Unido y del Consorcio Internacional de Genómica Psiquiátrica. «Descubrimos que la esquizofrenia y el TDAH contribuyen causalmente a la pobreza. A la inversa, la pobreza contribuye al trastorno depresivo mayor y a la esquizofrenia. El riesgo de anorexia nerviosa en realidad se reduce cuando hay pobreza», afirma Boks.

En primer lugar, se determinó una medida de pobreza en función de los ingresos familiares, los ingresos laborales y la privación social. A continuación, los investigadores utilizaron la información genética de los participantes mediante una técnica especial llamada aleatorización mendeliana para desentrañar la relación. La aleatorización mendeliana es un método para determinar la influencia de los factores de riesgo en una enfermedad, midiendo la variación de los genes que son más comunes en ciertos rasgos.

«Pudimos captar aspectos de la pobreza que comparten el individuo, el hogar y la zona en la que vive. Esto nos permitió identificar mejor los efectos causales de la pobreza en las enfermedades mentales», afirma el genetista estadístico de la Universidad de Edimburgo, David Hill.

Los resultados de esta investigación son importantes para la formulación de políticas y el enfoque de la pobreza y las enfermedades mentales. Al reconocer la influencia recíproca entre la pobreza y la salud mental, los responsables de las políticas pueden desarrollar intervenciones más eficaces destinadas a romper el ciclo de pobreza y problemas de salud mental. «La investigación proporciona pruebas sólidas de la necesidad de examinar también factores sociales como la pobreza, cuando se profundiza en el desarrollo de las enfermedades mentales», afirma Boks.

«Nuestros hallazgos sugieren que la reducción de las desigualdades podría conducir a ganancias sustanciales en la salud mental pública. A menudo existe confusión sobre el uso de datos genéticos para investigar la relación entre pobreza y enfermedad mental. Hacemos hincapié en que esto no significa que la pobreza sea genética. Al contrario, con los datos genéticos, pudimos identificar la pobreza como un factor ambiental modificable para la salud mental», añade la psiquiatra de la Universidad de Módena, Mattia Marchi.

15 julio 2024|Fuente: Europa Press |Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2024. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.|Noticia

Un método basado en tecnologías de aprendizaje automático y desarrollado por investigadores españoles permite identificar de forma precoz los síntomas de depresión analizando las palabras escritas en un texto. Este método ha sido desarrollado investigadores de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicaciones de la Universidad Politécnica de Madrid y las conclusiones de su trabajo se han publicado en la revista Applied Sciences.

La depresión, una de las enfermedades mentales más comunes y debilitantes, afecta a millones de personas, que sufren una muy importante disminución de su calidad de vida y de su bienestar, y su creciente prevalencia ha puesto de relieve la importancia y la necesidad de afrontar enfoques innovadores para detectar y abordar este trastorno.

Los investigadores han explicado que con este método se podría avanzar significativamente en la detección temprana de signos de depresión, introduciendo un enfoque basado en aprendizaje automático que consigue resultados prometedores en la detección de la depresión en los textos.  El investigador Sergio Muñoz, del Grupo de Sistemas Inteligentes de la Universidad Politécnica, ha destacado la relevancia que tendría la utilización de este método en ambientes, plataformas o foros educativos en las que los alumnos escriben y se comunican por escrito, y las posibilidades que podría tener para la detección temprana de los síntomas de depresión.

A largo plazo, y tras superar las diferentes fases experimentales, un método de estas características, ha señalado el investigador, podría integrarse en diferentes plataformas -redes sociales e incluso expedientes o informes médicos- para lograr una utilidad real y práctica que permitiera detectar de forma temprana esos síntomas de depresión.

Este enfoque no solo demuestra su eficacia en términos de rendimiento, sino que también se presenta, según los investigadores, como una solución práctica y accesible para la detección temprana de los signos depresivos. Los investigadores han explorado la eficacia de los métodos tradicionales de aprendizaje automático en la detección de la gravedad de los signos de depresión, y frente a modelos más complejos que requieren recursos computacionales más complejos, su enfoque consigue un equilibrio perfecto entre rendimiento y eficiencia.

Para ello, se ha introducido en la investigación un marco de trabajo muy completo de características basadas en recursos léxicos, que facilita la organización de las características textuales, integrando las señales lingüísticas, las expresiones emocionales y los patrones cognitivos para proporcionar una comprensión global de los indicadores lingüísticos asociados a la depresión. Para ello, se extrajeron un gran número de características y se organizaron en cuatro conjuntos: afectivas, temáticas, sociales y sintácticas. Los resultados sugieren que las características afectivas destacan en la clasificación de texto para la detección de la depresión, pero la inclusión de características sociales, sintácticas y temáticas mejora el rendimiento de manera significativa, han precisado los investigadores. La efectividad del enfoque que proponen los investigadores se ha evaluado con un estudio experimental utilizando dos conjuntos de datos públicos en inglés de plataformas de redes sociales.

Ver artículo completo: Muñoz S, Igleisis CA.  Detection of the Severity Level of Depression Signs in Text Combining a Feature-Based Framework with Distributional Representations. Appl. Sc[Internet]. 2023[citado 22 feb 2024], 13(21), 11695; https://doi.org/10.3390/app132111695

22 febrero 2024 | Fuente: EFE | Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2019. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A

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