Diferenças nas redes de sintomas de depressão a partir de escalas avaliadas pelo paciente e pelo clínico

Abstract

Introdução: O Transtorno Depressivo Maior (TDM) é heterogêneo, mas as classificações oficiais e as escalas mais usadas são baseadas na premissa de que o TDM é um único transtorno e que os sintomas são igualmente importantes na avaliação de sua gravidade. Além disso, pacientes e clínicos frequentemente divergem em como avaliam a gravidade do TDM. Para melhor entender as diferenças entre as escalas de TDM usadas por clínicos e pacientes no contexto da heterogeneidade do TDM, realizamos análise de redes de modo a focar na interação dos sintomas em vez do escore total. Métodos: A Escala de Depressão de Hamilton e o Inventário de Depressão de Beck com 21 itens (BDI) pontuadas pelo clínico e pelo paciente, respectivamente, foram utilizadas para estimar as redes baseadas em 794 pacientes com TDM. As redes foram estimadas por meio do software R 4.0.2 e Graphical LASSO, a detecção de comunidades de sintomas por clique percolation e mixed graphical models foram usados para avaliar a variância explicada de cada sintoma. Resultados: As redes apresentaram diferentes comunidades de sintomas e estrutura (M=0.177, p=0.0028). A força de conexão de culpa e sua associação com ideação suicida foi maior na rede BDI. Limitações: Dados transversais de pacientes com depressão severa, crônica e resistente a tratamento. Conclusões: O presente estudo sugere que a escala autoaplicada talvez tenha um melhor desempenho ao avaliar associação entre culpa e outros sintomas, especialmente ideação suicida. Comunidades de sintomas e conexões entre sintomas sugerem que insônia talvez seja um sintoma independente, portanto requerendo intervenções específicas. Alguns sintomas são similares e poderiam ser combinados.

Background: Major depressive disorder (MDD) is heterogeneous, but official diagnostic classifications and widely used rating scales are based on the premise that MDD is a single disorder and that symptoms are equally important to assess severity. Also, patients and clinicians frequently diverge in how they evaluate MDD severity. In order to better understand the differences between MDD scales used by clinicians and patients in the context of MDD heterogeneity, we performed a network analysis from an approach that focuses on the interaction of symptoms rather than total score. Methods: The Hamilton Depression Rating Scale (HDRS) and the Beck Depression Inventory with 21 items (BDI) scored by the clinician or patient, respectively, were used to estimate the networks based on 794 MDD patients. The networks were estimated using software R 4.0.2 and Graphical Lasso, identifying communities of symptoms by the clique percolation method, and the mixed graphical models were used to evaluate the explained variance of each symptom. Results: The networks presented different communities of symptoms and connection structure (M=0.177, p=0.0028). The guilt connection strength and its association with suicidal ideation was greater in the BDI network. Limitations: Transversal data from severe, chronic, or treatment resistant depression patients. Conclusions: The present study suggests that the self-rated scale may perform better when assessing association between guilt and other symptoms, especially suicidal ideation. Communities of symptoms and edges between symptoms suggest that insomnia may be an independent symptom, thus requiring specific interventions. Some similar items are strongly connected and could be collapsed.