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Un estudiante durante una cuarentena por COVID-19 en San Petersburgo, Rusia. Crédito: Alexander Demianchuk/TASS/Getty

Una crisis está creciendo en la salud mental a medida que los impactos generalizados de la pandemia de COVID-19 y las dificultades económicas que ha traído muerde más profundamente. En Japón, los suicidios aumentaron un 16% durante la segunda ola de la pandemia, de julio a octubre de 2020, en comparación con la tasa de años anteriores.1. En los Estados Unidos, el 25% de las personas de 18 a 24 años encuestadas en junio de 2020 informaron un aumento en el uso de sustancias para hacer frente al estrés relacionado con la pandemia.2.

Este año, el informe insignia de la organización benéfica de las Naciones Unidas para la infancia UNICEF,  El Estado Mundial de la Infancia,se centró por primera vez en la salud mental y el bienestar de los niños y adolescentes. Si no se toman medidas urgentes y efectivas, la escala prolongada y global de la interrupción de la pandemia arrojará una larga sombra sobre la salud mental, particularmente la de los jóvenes.

Décadas de investigación sugieren que la respuesta debe ser integral y a largo plazo. El hecho de que esto no sea factible ni asequible en muchos contextos da lugar a dos tipos de respuesta. Algunos gobiernos u organismos asignan los recursos disponibles a una gama demasiado amplia de programas y servicios basados en datos probatorios; sin la escala y la intensidad necesarias, estos no pueden lograr un impacto real y sostenido. Un ejemplo es la lucha de Australia, durante tres décadas, para cambiar la aguja en muchas condiciones de salud mental. Otros gobiernos y agencias adoptan un enfoque reactivo y ad hoc, como lo ejemplifica la respuesta de los Estados Unidos a la epidemia de sobredosis de opioides sintéticos. Ninguno de los dos enfoques será adecuado para abordar la crisis de salud mental actual.

En cambio, los responsables de la formulación de políticas deben tener en cuenta cómo la pandemia ha cambiado fundamentalmente el estado de la salud mental en toda la sociedad. Es hora de examinar las ideas preconcebidas sobre qué intervenciones son efectivas.

Se pueden aprender lecciones de la investigación de enfermedades infecciosas. Los modelos de sistemas permitieron a los investigadores predecir rápidamente la propagación de COVID-19, integrando datos de rastreo de contactos basados en patrones de desplazamiento y rastreadores de ubicación de teléfonos móviles. Aunque imperfectos, en algunos lugares estos modelos proporcionaron un campo de pruebas virtual para supuestos alternativos y para el momento y la escala de las estrategias de mitigación, incluidos los confinamientos, el uso de máscaras, el cierre de escuelas y la vacunación. Los modelos también explicaron la probabilidad cambiante de que las personas cumplan con tales medidas a medida que persista la pandemia. Cuando los responsables de la toma de decisiones trabajaron en estrecha colaboración y en cooperación con los modeladores, como en Australia, Nueva Zelanda o Taiwán, se utilizaron modelos para informar respuestas oportunas, decisivas y efectivas a la pandemia.3.

Argumentamos que se debe utilizar un enfoque similar de modelado de sistemas para abordar el desafío de la salud mental. Al reunir evidencia y datos cualitativos y cuantitativos, los modelos deben capturar los cambios provocados por la pandemia, como la pérdida de educación, la pérdida de empleo, la violencia doméstica, el aislamiento social, el miedo y la incertidumbre. Los modelos deben pronosticar la demanda de servicios comunitarios de salud mental y atención aguda, incluidas las presentaciones en el departamento de emergencias y las hospitalizaciones psiquiátricas, así como resultados como el comportamiento suicida (ver 'Pronóstico de salud mental').

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Se necesitan proyecciones creíbles de los resultados de salud mental de la población para poner a prueba nuevas políticas y estrategias de mitigación, desde programas de empleo hasta líneas de ayuda e inversiones en educación y readiestramiento. Antes de asignar inversiones significativas, se deben simular escenarios alternativos para revelar la combinación, la escala, la focalización, el momento y la duración de las políticas e iniciativas sanitarias, sociales y económicas que producirán los mayores impactos. Comprender qué combinaciones de intervenciones funcionan mejor en qué etapa es clave para reducir el daño.

Como expertos en modelado de sistemas y salud mental, describimos aquí cinco desafíos y cuatro prioridades para garantizar que los modelos se utilicen para guiar de manera confiable las políticas y asignar recursos.

Cinco desafíos

Cerrando la brecha de atención. En la mayoría de las sociedades, los sistemas de salud mental estaban infrafinanciados y fragmentados incluso antes de la pandemia.4. La brecha entre los que necesitan atención y los que la reciben es mayor en países donde hay conflictos, como Afganistán, y en países con tasas más altas de desempleo, distribución desigual de la riqueza y recortes presupuestarios, como Grecia. En los países de ingresos bajos, medios y altos existen importantes brechas de tratamiento entre las personas más privilegiadas y las más marginadas, como las poblaciones indígenas de Canadá, Nueva Zelanda, Estados Unidos y Australia.5.

Asignación de recursos. El interés y la inversión en salud mental están creciendo. Sea testigo del trabajo de la Organización Mundial de la Salud (OMS), UNICEF y organizaciones mundiales de la sociedad civil como la Comunidad Global Shapers del Foro Económico Mundial. En mayo de 2020, el secretario general de la ONU, António Guterres, pidió una acción más urgente sobre el tema.6, y la elevación de la salud mental y la prevención del suicidio en la agenda de desarrollo mundial en los últimos años será importante para la respuesta de salud mental a la COVID-197. El Grupo Banco Mundial ha comprometido hasta US$160.000 millones para ayudar a los países en desarrollo a enfrentar los impactos sanitarios, sociales y económicos de la pandemia, y los gobiernos de todo el mundo están comprometiendo billones de dólares a paquetes de ayuda social y económica. Sin embargo, sin buenas herramientas de planificación, los responsables de la toma de decisiones seguirán siendo desafiados por la complejidad de los factores causales, el atolladero de lo conocido y lo desconocido, y el caleidoscopio de voces y elecciones.

Ampliación del kit de herramientas. El enfoque predominante para la investigación sobre las enfermedades mentales y el comportamiento suicida utiliza datos retrospectivos para identificar factores de riesgo independientes, como el desempleo, el abuso de sustancias o el trauma infantil. Medio siglo de este tipo de estudio ha traído solo un progreso parcial hacia el impacto a nivel de la población, como señaló un metaanálisis reciente.8. Además, el análisis independiente de los factores de riesgo no tiene en cuenta sus efectos interactivos. Esto hace que las proyecciones sólidas de los resultados de salud mental de la población sean difíciles, si no imposibles.

Por el contrario, la epidemiología de las enfermedades infecciosas ha madurado en un campo interdisciplinario robusto a través de la expansión metodológica que hace un uso rutinario de las técnicas analíticas de la ciencia de sistemas complejos. Al comienzo de la pandemia de COVID-19, esto permitió a los equipos de investigación globales implementar y personalizar rápidamente los modelos de sistemas existentes. Los investigadores pudieron analizar y pronosticar las trayectorias de transmisión en diferentes condiciones, lo que permitió cuantificar la incertidumbre. A medida que se disponía de nueva información y datos sobre el virus y su transmisibilidad, los modelos se refinaron y proporcionaron a los gobiernos herramientas críticas para probar y sopesar el impacto de las respuestas, desde el uso de máscaras hasta las cuarentenas de viaje.

Abrazar ideas. El discurso sobre la mitigación de los impactos de la COVID-19 en la salud mental se ha centrado en gran medida en los programas de educación en salud mental, las líneas de ayuda para crisis, la mejora del acceso a los servicios virtuales y la modificación de los acuerdos existentes para mejorar el acceso a la atención de emergencia. Esta visión del sector de la salud no reconoce que las intervenciones de salud mental más potentes pueden ser sociales y económicas. Estos podrían incluir apoyo al empleo, moratorias de desalojo, educación y capacitación subsidiadas, o aumento del seguro de desempleo.9,10. Por ejemplo, un suplemento de ingresos que sacó a 14% de los hogares nativos americanos de la pobreza en Carolina del Norte vio una disminución del 32% en los síntomas psiquiátricos entre los niños de esos hogares.11.

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Un trabajador de un banco de alimentos en California: los programas económicos deben ser parte del conjunto de herramientas de políticas de salud mental. Crédito: Brian L. Frank

Grandes preguntas. No está del todo claro qué combinación de políticas, iniciativas o reformas se necesitan para responder eficazmente a la crisis de salud mental. ¿Qué impacto tendrá esa combinación en los diferentes resultados? ¿La combinación más efectiva será similar en diferentes contextos? ¿Qué orientación, calendario, escala, frecuencia e intensidad de las inversiones son necesarias? ¿Habrá efectos de rebote cuando se eliminen las estrategias temporales de mitigación, como el apoyo a los ingresos o las moratorias de desalojo? ¿Cuáles son las consecuencias de las acciones retrasadas? ¿Surgirán consecuencias no deseadas de medidas de mitigación bien intencionadas pero mal diseñadas o inoportunas?

La escala de estos desafíos nos lleva a tomar un camino de investigación más progresivo.8,12. Debemos reconocer los bucles de retroalimentación, los efectos umbral, la no independencia y la no linealidad que caracterizan a nuestro sujeto de estudio.13,14. Por ejemplo, un aumento en el desempleo aumenta tanto la prevalencia de la angustia psicológica (que puede conducir a un aumento del uso indebido de sustancias y el comportamiento suicida) como la violencia doméstica. La violencia doméstica aumenta las tasas de exposiciones adversas en la infancia y la angustia psicológica, lo que aumenta aún más las tasas de abuso de sustancias, etc.14. El modelado y la simulación pueden ayudarnos a controlar esta complejidad.

Oportunidad en crisis

Un cambio de paradigma en la investigación de la salud mental de la población está surgiendo en el momento justo. La complejidad y el alcance global de la crisis lo requieren, y las herramientas computacionales son lo suficientemente avanzadas y accesibles para hacerlo factible. En las últimas dos décadas se han realizado inversiones sustanciales en los sistemas de datos de los países de ingresos bajos y medianos, que abarcan el registro civil (la recopilación de estadísticas como nacimientos, matrimonios, divorcios, causas de muerte) e información de salud como la cobertura y la capacidad de los servicios, y los registros médicos.15,16. Un informe de 2021 de la OMS17 en 183 de sus Estados miembros destacó que 86 tienen datos de suicidio que se consideran de buena calidad (49 son países de altos ingresos y 37 son países de ingresos bajos y medianos). Y países como India, China y los Emiratos Árabes Unidos están recopilando datos que contribuirán a estimar la carga de la mala salud mental a través de encuestas nacionales y regionales. Estos podrían usarse como entradas de modelo. Por lo tanto, las herramientas avanzadas de modelización para apoyar las decisiones ya no son del dominio exclusivo de los países de altos ingresos.

Durante la crisis de COVID-19, el Centro del Cerebro y la Mente de la Universidad de Sydney, Australia, aprovechó años de experiencia para desarrollar una serie de modelos para informar las políticas y la planificación de los sistemas de salud mental regionales, estatales y nacionales del país. En los jóvenes y en la población en general, los modelos proyectan las trayectorias probables para una variedad de resultados que incluyen la prevalencia de angustia psicológica, las tasas de búsqueda de ayuda, los tiempos de espera, las presentaciones en el departamento de emergencias, las hospitalizaciones por autolesiones y las muertes por suicidio como resultado de la pandemia.10,18. Tales proyecciones proporcionan un banco de pruebas para sondear las compensaciones y las posibles sinergias de las medidas económicas y sociales, entre otras estrategias.

Por ejemplo, los modelos del Centro del Cerebro y la Mente sugirieron que entre las opciones inteligentes para Australia en el período de recuperación (2021-25) se encontraban las inversiones en cuidado infantil, programas de empleo y creación de empleo (particularmente para las mujeres), el seguimiento activo después de los intentos de suicidio y la expansión de los servicios especializados de salud mental coordinados digitalmente. Se pronosticó que estos evitarán aproximadamente el 6% de las hospitalizaciones por autolesiones y el 4.1% de las presentaciones en el departamento de emergencias relacionadas con la salud mental.10. Se proyectó que invertir en más camas de hospital psiquiátrico, campañas de concientización, líneas de ayuda o servicios independientes de atención primaria o especializados generaría poco impacto, a pesar de considerarse "basados en la evidencia".

También se están llevando a la marcha enfoques similares en los Estados Unidos. El Instituto Nacional de Salud Mental de los Estados Unidos (NIMH) lanzó recientemente el programa de centros de investigación Advanced Laboratories for Accelerating the Reach and Impact of Treatments for Youth and Adults with Mental Disease (ALACRITY). Estos centros aprovechan la ciencia de sistemas, los enfoques computacionales, la economía del comportamiento y la salud digital para probar métodos para sintetizar datos.

Aún así, hay que avanzar en varios frentes. La modelización de pandemias se benefició de niveles sin precedentes de cooperación intergubernamental e intersectorial en el intercambio de datos e información crucial, por ejemplo sobre patrones de movimiento, que se compartieron entre los organismos de telecomunicaciones, transporte y salud. Desafortunadamente, una cooperación similar es rara en torno al intercambio ético de datos que beneficiaría los esfuerzos para modelar la salud mental durante COVID, por ejemplo, en la salud, la educación, los servicios sociales y el sector económico.

Cuatro prioridades

Varios miembros australianos del Consejo Mundial del Futuro sobre Salud Mental del Foro Económico Mundial (para más detalles, véase Información complementaria) han pasado cinco años aplicando modelos de sistemas a la salud mental. Esta experiencia ha puesto de relieve las siguientes cuatro prioridades para el despliegue rápido y exitoso de modelos para mejorar la salud mental de la población y prevenir el suicidio. Es clave para:

Utilice un plano técnico. Para construir modelos de sistemas en diversos contextos, se necesita una imagen clara de cómo los factores sociales, económicos y de salud interactúan para impulsar la angustia psicológica y los resultados de salud mental. Este año se dará a conocer un plan ejemplar19, basado en la investigación sobre COVID-19 realizada por el Centro del Cerebro y la Mente y apoyado por el Foro Económico Mundial. Detalla cómo desarrollar un modelo nacional o regional de dinámica de sistemas de salud mental, incluidos los insumos, productos y procesos clave. El plan incluye directrices para analizar las proyecciones de los resultados de salud mental de la población. También ofrece orientación sobre el modelado del impacto de políticas como la inversión en empleos, el cuidado de los niños, la educación o la conexión social.

Construir equipos multidisciplinarios. La experiencia en ciencia computacional y de sistemas, epidemiología, psicología, psiquiatría, ciencias sociales, políticas y economía asegurará que los modelos tengan fundamentos válidos, robustos e interdisciplinarios y limiten el sesgo. El consorcio internacional de modelado COVID-19 (CoMo) es un ejemplo notable, que se basa en una amplia gama de disciplinas y conocimientos contextuales para proporcionar herramientas relevantes, confiables y personalizadas a más de 30 países.20.

Fortalecer los sistemas de datos. Mejorar el alcance, la calidad y la puntualidad de los datos recopilados y reevaluar continuamente los modelos a medida que surjan nuevos datos reducirá los límites de incertidumbre, ampliará los conocimientos que pueden provenir de la modelización de sistemas y mejorará la toma de decisiones. Además, un compromiso con la transparencia y el co-diseño multidisciplinario, y la presentación de los resultados de supuestos alternativos ayuda a protegerse contra la politización de los resultados del modelo para las políticas públicas.

Los datos que se necesitan dependen del alcance del modelo y de los indicadores de resultados de interés. Estos deben estar determinados por las prioridades nacionales, las aportaciones de las partes interesadas y la cuestión de investigación que se plantea. Los datos de series temporales utilizados para la calibración del modelo van desde estadísticas demográficas y de la fuerza laboral, como las tasas de nacimientos, mortalidad, migración y desempleo, hasta estimaciones de la prevalencia de angustia y trastorno mental y datos relacionados, como la presentación en el departamento de emergencias, la hospitalización y las tasas de autolesiones intencionales. Habrá que hacer ajustes en función del contexto local. En Australia, por ejemplo, se registran las hospitalizaciones por autolesiones, pero no los datos sobre intentos de suicidio; en Colombia se reportan intentos de suicidio. La parametrización del modelo también se basa en la evidencia de la investigación (incluidas las revisiones sistemáticas, los ensayos controlados aleatorios y los estudios de cohortes) y el consenso de los expertos.

Comprometerse con el co-diseño. Los modelos que se crean con partes interesadas multidisciplinarias y, lo que es más importante, aquellos con experiencia vivida de mala salud mental tienen una mejor credibilidad y validez. Un enfoque participativo ayuda a identificar las vías clave de referencia del sistema de servicios, los cuellos de botella y las barreras. Destaca las experiencias de los usuarios de retraso, desvinculación, brechas en el servicio e interrupciones en la continuidad de la atención14. Los sobrevivientes de autolesiones, por ejemplo, identificaron que los largos tiempos de espera hacían más probable que dejaran de buscar atención, prolongando su angustia y aumentando la probabilidad de comportamientos suicidas. Los datos cualitativos, triangulados con datos cuantitativos de servicios, ayudan a personalizar y aterrizar modelos.

Reconocer limitaciones

Por supuesto, el modelado no es una panacea política, solo mire el ritmo del caracol de mitigación del cambio climático. Existe un escepticismo necesario sobre el abismo entre las generalizaciones y los detalles granulares. Las previsiones útiles en los países de altos ingresos podrían no funcionar en los de bajos ingresos; y lo que ayuda a los privilegiados podría no ayudar a los desfavorecidos. Los críticos señalan que si no se abordan los determinantes sociales de la salud física, como ha sido tan obvio a partir de las dispares tasas de mortalidad y discapacidad por COVID-19, es ingenuo imaginar que de repente se abordarán para la salud mental una vez que haya un buen modelo disponible. Los críticos también señalan que los resultados son tan buenos como los insumos, advirtiendo sobre la escasez de datos y los peligros de las suposiciones incorrectas.

Sin embargo, a medida que la pandemia continúa, junto con tantos otros desafíos globales, nunca ha habido un momento más importante para luchar por lo que describimos aquí.

Naturaleza 597, 633-636 (2021)

doi: https://doi.org/10.1038/d41586-021-02581-9

Este artículo ha sido escrito en nombre del Consejo Global del Futuro sobre Salud Mental del Foro Económico Mundial.

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Descargar referencias

INFORMACIÓN COMPLEMENTARIA

  1. Lista completa de miembros del Consejo Mundial del Futuro del Foro Económico Mundial sobre Salud Mental

INTERESES CONTRAPUESTOS

IBH es codirector de salud y políticas en el Centro del Cerebro y la Mente (BMC), Universidad de Sydney, Australia. El BMC opera un servicio juvenil de intervención temprana en Camperdown bajo contrato con headspace. IBH también es el principal asesor científico y un accionista del 5% de InnoWell Pty Ltd. InnoWell fue formado por la Universidad de Sydney (45% de capital) y PwC (Australia; 45% de capital) para entregar el Proyecto Synergy financiado por el gobierno australiano de Aus $ 30 millones (2017-20; un programa de tres años para la transformación de los servicios de salud mental) y liderar la transformación de los servicios de salud mental a nivel internacional a través del uso de tecnologías innovadoras. PMD ha recibido subvenciones y/o se ha desempeñado como asesor de varias empresas de salud y tecnología; PMD posee acciones en varias empresas y es coinventor de patentes; PMD es miembro de las juntas directivas de los sistemas de salud y las organizaciones benéficas mundiales.

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