Por Alessio Gaggero (@GaggeroAlessio), Joan Gil-Trasfí (@GilJoangil), Dolores Jiménez-Rubio (@RubLola), y Eugenio Zucchelli (@e_zucchelli)
Existen numerosas investigaciones recientes que sugieren la importancia de la información recibida sobre la propia salud individual como factor determinante de los estilos de vida. Por ejemplo, un área de estudio en creciente expansión es el de la información proporcionada por los dispositivos portátiles, que se argumenta que puede desencadenar cambios conductuales o de comportamiento que podrían incidir en última instancia en la salud personal. A modo de ejemplo se puede citar la ambiciosa iniciativa estadounidense "All of US", resumida en este blog, en la que se pretende involucrar a un elevado número de pacientes con objeto de desarrollar una medicina más personalizada y conseguir cambios en sus estilos de vida, tanto mediante la información sobre su salud como mediante pequeños incentivos. Otros estudios muy frecuentes sobre todo en la literatura médica también relacionados con la información recibida sobre la salud ponen el foco enel diagnóstico de tipos específicos de cáncer (por ejemplo, Jazieh et al., 2006; Burris et al., 2015). Más recientemente, la literatura económica ha comenzado a explorar el papel de la información sobre la salud, centrándose en el impacto causal del diagnóstico de enfermedades crónicas como la hipertensión y la diabetes, principalmente sobre las conductas saludables como la reducción del peso o la adopción de una alimentación más equilibrada (que son conductas altamente recomendadas como parte de un tratamiento no farmacológicos para este tipo de pacientes crónicos). Este tipo de estudios son ciertamente relevantes y de gran actualidad ya que un número creciente de trabajos en la ciencia económica experimental y del comportamiento están poniendo en tela de juicio la supuesta racionalidad de los individuos cuando toman decisiones de “inversión en salud” (e.j. Bhargava et al., 2017; Kettlewell, 2020, Arni et al., 2021).
Así por ejemplo, en un trabajo reciente que resumimos previamente en este blog (aquí), mostramos que tras el diagnóstico de la diabetes de tipo dos los pacientes pierden de media 1 punto del Índice de Masa Corporal, y que estos cambios se podían mantener durante al menos un periodo de tres años tras el diagnóstico.
Los estudios de evaluación causales en economía centrados en el impacto de la información sanitaria a consecuencia de un diagnóstico de una enfermedad crónica se han limitado por lo general al análisis de los estilos de vida, obviando potenciales efectos secundarios como los que podrían darse sobre la salud mental. De hecho, la relación entre el diagnóstico de una enfermedad crónica y la salud mental está bien documentada en la literatura, con numerosos trabajos que muestran una importante correlación entre ambas variables (Deschênes et al., 2015; Feng y Astell-Burt, 2017; Robinson et al., 2018). Además, la salud mental y la depresión en particular se han asociado muy frecuentemente a los estilos de vida. Numerosos estudios muestran cómo los individuos que adoptan conductas más saludables presentan menores niveles de trastornos psicológicos (e.j. Conway et al., 2016; Conry et al., 2011Scott and Happell, 2011).
El objetivo de nuestro trabajo es contribuir a la literatura científica mediante el estudio del impacto causal de un diagnóstico de diabetes de tipo dos (DMT2) en la salud mental como consecuencia de los cambios en los estilos de vida propiciados en los pacientes que son diagnosticados con diabetes mellitus. Este objetivo tiene además importantes implicaciones en política sanitaria ya que se centra en el estudio de dos patologías cuyo crecimiento entre la población es alarmante, hasta tal punto que en ambos casos podemos hablar de pandemias, que han sido objeto de extensos análisis en este blog (ver aquí y aquí). Por otro lado, tanto en el caso de la depresión, como sobre todo en la diabetes, la causa fundamental de muerte es además totalmente atribuible a factores de riesgo conocidos, destacando los riesgos conductuales, evitables o modificables, que causan más de un tercio de las muertes en España, tales como el tabaco y la dieta (en base a datos anteriores a la pandemia por COVID 19 y comentados previamente en este blog)
Para abordar nuestra hipótesis explotamos la discontinuidad en el punto de corte de un biomarcador, extensamente empleado en el diagnóstico de la DMT2, a través del método de regresión discontinua (RD) tipo fuzzy, y analizamos su impacto en la probabilidad de deprimirse tras recibir un diagnóstico de la enfermedad. En particular empleamos la hemoglobina glucosilada (HbA1c), que es el biomarcador convencionalmente utilizado para diagnosticar DMT2 cuando su valor es superior al 6,5%. La metodología empleada permite explorar la existencia de posibles discontinuidades en un determinado punto de corte en función de una variable de asignación continua y de otros factores. Esta metodología tipo fuzzy o borrosa es la que posiblemente se adapte mejor a nuestro caso de estudio, ya que es más que probable que los médicos no basen su diagnóstico únicamente en base a los valores de HbA1c. Por ejemplo, podrían tener en cuenta otras características de los pacientes, así como los antecedentes familiares relacionados con la DMT2 o si las personas pueden sufrir otras comorbilidades, como hipertensión o dislipidemia. Es decir, podría darse el caso de que algunos médicos puedan diagnosticar a personas con DMT2 con varias comorbilidades y un valor de HbA1c justo por debajo del 6,5 por ciento. En cuanto a la variable de resultados, empleamos medidas de depresión clínica validadas psicométricamente (Goldberg, Hamilton y la Escala de Depresión Geriátrica, GDS). La amplitud de la muestra usada nos permite además realizar análisis de heterogeneidad en base al género y los estilos de vida inducidos por el diagnóstico (ya que la modificación de los estilos de vida es precisamente uno de los tratamientos no farmacológicos más frecuentes de esta enfermedad, como comentamos más arriba).
Nuestros resultados apuntan a que, en general, un diagnóstico de diabetes tipo 2 aumenta la probabilidad de deprimirse de un año para otro (en torno al 2%, ver Tabla 1). Sin embargo, este efecto parece estar asociado principalmente al género, así como a los cambios en el peso que eventualmente ocurren después del diagnóstico de diabetes . Más específicamente, el incremento en la probabilidad de desarrollar depresión clínica después de un diagnóstico de diabetes parece darse exclusivamente entre las mujeres.
Los resultados también parecen diferir en base a los cambios en el estilo de vida inducidos por el diagnóstico de diabetes: mientras que las mujeres que no bajaron de peso tienen más probabilidad de desarrollar depresión (un 6% de media), los hombres que sí bajaron de peso presentan una menor probabilidad de estar deprimidos (un 8% aproximadamente). Curiosamente, esto puede sugerir un cierto “efecto protector” de la información de salud a través de la pérdida de peso para los pacientes con esta afección.
Tabla 1. Estimaciones “fuzzy” del impacto de un diagnóstico de diabetes en la probabilidad de tener depresión
En general, el resultado de que los individuos con patrones de comportamiento más saludables presentan niveles más bajos de trastornos de salud mental está ampliamente respaldado por la literatura médica (ej. Conway et al., 2016; Conry et al., 2011; Scott and Happell, 2011). Por otro lado, los efectos diferenciales en base al género podrían explicarse bien en base a factores biológicos , o a la mayor probabilidad de los hombres de estar infra diagnosticados con depresión (Deischinger, 2020). Estos efectos de género también podrían atribuirse al hecho de que la salud mental de los individuos, especialmente la de las mujeres, con un peso corporal de partida elevado puede no verse afectada significativamente por las pérdidas relativas de peso (Simon, 2010). Este es el caso de las mujeres diabéticas en nuestro estudio, que presentan por lo general niveles de obesidad en cualquier etapa de la enfermedad de DMT2 superiores a los de los hombres. De nuestros resultados se desprende que la implementación de estrategias que faciliten los contactos frecuentes entre pacientes y médicos que mejoren la adherencia a los tratamientos podría tener el doble efecto de asegurar mejoras tanto en salud física (vía cambios en los estilos de vida tales como la reducción de peso corporal), como en salud mental, generando por tanto importantes ahorros al sistema sanitario.
** Fuente imagen: www.freerange.com