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# Ciencias de la Salud# Psiquiatría y Psicología Clínica

Evaluando trastornos mentales a través de la variabilidad de la frecuencia cardíaca

La investigación explora la variabilidad de la frecuencia cardíaca como un marcador de la gravedad de los trastornos mentales.

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Los trastornos mentales son un gran problema de salud global. Afectan cómo las personas piensan, sienten y actúan. Según un informe, alrededor de 1 de cada 8 personas en el mundo sufre de un trastorno mental, y muchos no reciben la ayuda que necesitan. Dos trastornos mentales importantes son la esquizofrenia y el Trastorno bipolar. Estas son condiciones serias que pueden durar mucho tiempo y afectar gravemente la calidad de vida de una persona. Se ven en alrededor del 1% de la población en países occidentales.

Características de la Esquizofrenia

La esquizofrenia es un trastorno mental complejo. Interfiere en cómo el cerebro procesa la información. Las personas con esquizofrenia pueden experimentar síntomas tanto positivos como negativos, además de dificultades cognitivas.

  • Síntomas Positivos: Son síntomas que agregan a la conducta de una persona. Pueden incluir delirios (creencias falsas), alteraciones en el pensamiento y alucinaciones (ver o escuchar cosas que no están).

  • Síntomas Negativos: Estos síntomas restan a la conducta normal. Pueden causar una falta de emociones, dificultad para formar conexiones emocionales, habla limitada y un retiro de situaciones sociales.

  • Déficits Cognitivos: Estos implican problemas con la atención, memoria, aprendizaje y funcionamiento intelectual en general.

Entendiendo el Trastorno Bipolar

El trastorno bipolar también tiene rasgos en común con la esquizofrenia. Las personas con este trastorno pueden tener episodios psicóticos como los que se ven en la esquizofrenia, pero principalmente experimentan cambios de humor que pueden alternar entre altos maníacos y bajos depresivos.

Razones para la Hospitalización

Las personas que sufren de esquizofrenia o trastorno bipolar a menudo terminan en hospitales psiquiátricos cuando sus síntomas positivos empeoran o cuando tienen dificultades con tareas diarias. El diagnóstico de estos trastornos se hace usando guías establecidas, pero depende del juicio de los profesionales de la salud. Sus sentimientos personales, expectativas y cualquier sesgo pueden afectar el proceso de diagnóstico, lo que podría llevar a diagnósticos erróneos o tratamientos ineficaces.

Actualmente, los doctores carecen de herramientas bien definidas que puedan medir objetivamente la gravedad de estos trastornos mentales. Aunque existen criterios para diagnosticar estas condiciones, la definición de remisión o gravedad a menudo no es clara.

Evaluando los Síntomas

Los doctores actualmente utilizan herramientas como la Escala de Síntomas Positivos y Negativos (PANSS) para evaluar qué tan graves son los síntomas. Sin embargo, este método es algo subjetivo y depende de las habilidades del clínico y del tiempo que pasa con el paciente. Las entrevistas estructuradas pueden no captar las circunstancias únicas de cada paciente, llevando a resultados variados en las evaluaciones.

El Rol de los Biomarcadores

Para obtener una imagen más clara de cuán severo es un trastorno mental, los investigadores están investigando el uso de biomarcadores. Estos son indicadores medibles que podrían ayudar en el diagnóstico y monitoreo del tratamiento. Sin embargo, la mayoría de los métodos que analizan biomarcadores requieren herramientas complejas como escáneres de RM o pruebas genéticas, que pueden ser caras y no se utilizan ampliamente en entornos clínicos.

Hay avances en el uso de métodos de aprendizaje automático automatizados para monitorear síntomas psiquiátricos, pero aún queda mucho por hacer para mejorar su precisión y efectividad.

Variabilidad de la Frecuencia Cardíaca como Biomarcador

Un enfoque prometedor es la variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC). La VFC es un indicador de cuán bien está funcionando el sistema nervioso autónomo. Este sistema controla funciones corporales involuntarias como la frecuencia cardíaca. Algunos estudios sugieren que la VFC podría ser un marcador útil para trastornos mentales graves como la esquizofrenia y el trastorno bipolar. Los dispositivos portátiles pueden medir la VFC fácilmente y proporcionar buenos datos para el análisis de aprendizaje automático.

La VFC se ve influenciada por dos partes del sistema nervioso: el simpático y el parasimpático. En personas con esquizofrenia, pueden surgir problemas en áreas específicas del cerebro que pueden llevar a una disminución en la VFC, indicando que el cuerpo está bajo estrés.

Problemas Prácticos con la Medición de la VFC

Aunque medir la VFC es prometedor, hay algunos desafíos. El dispositivo utilizado para medir la función cardíaca puede captar ruido debido al movimiento o si hay latidos irregulares. Para obtener los mejores resultados, es necesario un equipo de alta calidad. La correa de pecho Polar H10 ha demostrado funcionar bien en varias condiciones y proporciona lecturas confiables, siendo una opción adecuada para su uso en entornos ambulatorios.

Resumen del Estudio

En este estudio, los investigadores tenían como objetivo evaluar objetivamente la gravedad de la esquizofrenia y el trastorno bipolar utilizando datos de VFC y acelerómetros. Reunieron información de pacientes y un grupo de control, recolectando datos durante períodos prolongados para asegurar un análisis exhaustivo. El conjunto de datos se puso a disposición de otros para usar en su investigación.

Análisis Estadístico

Los investigadores realizaron análisis estadísticos sobre los datos recopilados para ver cómo los valores de VFC se correlacionaban con la gravedad de los síntomas medidos por el PANSS. Encontraron diferencias notables en la VFC entre pacientes y participantes de control.

  • Las pruebas estadísticas revelaron diferencias significativas, sugiriendo que los pacientes tenían una VFC más baja que aquellos sin trastornos mentales.

Movilidad y VFC

Los investigadores también observaron cómo la movilidad podría relacionarse con la VFC. Al analizar tanto la VFC como los datos de movimiento de un acelerómetro, esperaban encontrar patrones. Observaron que los pacientes con trastornos psiquiátricos podrían comportarse de manera diferente en comparación con individuos sanos respecto a la relación entre la VFC y la movilidad.

Los hallazgos mostraron que en la mayoría de los participantes sanos, la VFC disminuía a medida que aumentaba la movilidad, indicando un patrón normal. En contraste, para algunos pacientes, esta relación no era tan clara, lo que podría sugerir una respuesta única al movimiento en individuos con trastornos mentales.

Investigaciones Previas

Muchos estudios han investigado diferentes maneras de medir la VFC. Algunos se han centrado en períodos de medición cortos, mientras que otros han analizado duraciones más largas. La elección del método puede influir en los resultados. Estudios previos indicaron que los pacientes con esquizofrenia tienden a tener una VFC más baja en comparación con individuos sanos.

Esto apunta a posibles problemas en el funcionamiento del sistema nervioso autónomo en aquellos con trastornos psiquiátricos.

Participantes de la Investigación

El estudio incluyó a 30 pacientes adultos diagnosticados con esquizofrenia o trastorno bipolar y un grupo de control de 30 adultos sin problemas psiquiátricos actuales. Los participantes dieron su consentimiento antes de participar, y el estudio fue aprobado por un comité de ética.

Realizando el Experimento

A los participantes se les colocó un dispositivo Polar H10 y se les pidió que llevaran a cabo sus rutinas diarias. Se les animó a participar en actividades físicas como caminar como parte del experimento.

El objetivo era recolectar datos en diferentes situaciones para ver cómo variaban las frecuencias cardíacas con el movimiento y el descanso.

Recolección y Corrección de Datos

Se recopilaron los datos y los científicos los monitorearon en busca de inexactitudes. Utilizaron varios métodos para identificar y corregir errores en las lecturas.

Esto incluyó eliminar secciones de datos donde se detectaron artefactos o errores para asegurarse de que el análisis final se basara en mediciones limpias y confiables.

Analizando los Datos

Una vez que los datos fueron corregidos, los investigadores los dividieron en secciones más pequeñas para su análisis. Esto les permitió observar información durante intervalos de tiempo cortos. Calculaban cómo los valores de VFC se relacionaban con las puntuaciones de PANSS para ver cómo podrían conectarse a la gravedad de los síntomas.

Se hicieron comparaciones entre el grupo de tratamiento y el grupo de control, centrándose en los valores de VFC y los síntomas rastreados en la escala PANSS.

Hallazgos del Análisis

El análisis encontró que había una correlación estadísticamente significativa entre las puntuaciones generales de PANSS y la VFC. Sin embargo, las relaciones variaban según qué parte específica de la escala PANSS se estuviera considerando.

Se notó que, si bien había fuertes indicios de relaciones, otros factores también podrían influir en estos resultados.

Análisis de Movilidad

El estudio también examinó cómo la movilidad de una persona podría relacionarse con sus lecturas de VFC. Encontraron diferencias interesantes entre los participantes de control y aquellos con trastornos mentales.

Mientras que los individuos sanos generalmente mostraron una correlación negativa, lo que significa que una mayor movilidad se vinculaba a una menor VFC, esa conexión no fue tan fuerte entre algunos pacientes. Esto sugiere que la forma en que los trastornos mentales afectan la función cardíaca y la movilidad es más compleja.

Implicaciones Más Amplias

Los hallazgos coinciden con investigaciones previas que han indicado que las personas con esquizofrenia experimentan una VFC más baja que aquellas sin ella. Si bien los resultados brindan información valiosa, los investigadores señalaron que se necesitarían estudios más amplios con un mayor número de participantes para sacar más conclusiones.

La relación entre la VFC y la movilidad podría tener implicaciones prácticas para el diagnóstico y entendimiento de los trastornos mentales. Al entender mejor cómo se interconectan estos factores, los profesionales de la salud podrían mejorar los resultados y enfoques de tratamiento para los pacientes.

Conclusión

Esta investigación arroja luz sobre el potencial uso de la VFC y la movilidad como indicadores de la gravedad de trastornos mentales como la esquizofrenia y el trastorno bipolar. Aunque preliminares, las observaciones realizadas podrían señalar nuevas vías para el diagnóstico y tratamiento en psiquiatría.

La combinación del análisis de la frecuencia cardíaca y el movimiento podría ofrecer una manera más objetiva de evaluar a individuos que sufren de estas condiciones serias. Sin embargo, se necesita más investigación para refinar estos métodos y explorar su potencial completo en entornos clínicos.

Fuente original

Título: The analysis of heart rate variability and accelerometer mobility data in the assessment of symptom severity in psychotic disorder patients using a wearable Polar H10 sensor

Resumen: Background and ObjectiveAdvancement in mental health care requires easily accessible diagnostic and treatment assessment tools. There is an ongoing search for biomarkers that would enable objectification and automatization of the diagnostic and treatment process dependent on a psychiatric interview. Current wearable technology and computational methods make it possible to incorporate heart rate variability (HRV), an indicator of autonomic nervous system functioning and a potential biomarker of disease severity in mental disorders, into accessible diagnostic and treatment assessment frameworks. MethodsWe used a commercially available electrocardiography (ECG) chest strap with a built-in accelerometer, i.e. Polar H10, to record R-R intervals and activity of 30 hospitalized schizophrenia or bipolar disorder patients and 30 control participants for 1.5-2 hours time periods. We performed an analysis to assess the relationship between HRV and the Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS) test scores. The source code for the reproduction of all experiments is available on GitHub while the dataset is available in Zenodo. Results and ConclusionsMean HRV values were lower in the patient group and negatively correlated with the results of the PANSS general subcategory. For the control group, we also discovered the inversely proportional dependency between the mobility coefficient based on accelerometer data and HRV. This relationship was less pronounced for the patient group. This indicates that HRV and mobility may be promising markers in disease diagnosis.

Autores: Kamil Michał Książek, K. M. Ksiazek, W. Masarczyk, P. Głomb, M. Romaszewski, I. Stokłosa, P. Scisło, P. Debski, R. Pudlo, K. Buza, P. Gorczyca, M. Piegza

Última actualización: 2023-08-08 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.08.04.23293640

Fuente PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.08.04.23293640.full.pdf

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

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