Cuando alguien está en riesgo de suicidio, existe la posibilidad de que recurra a los sistemas de atención médica en busca de ayuda. Luego, los médicos pueden usar modelos de predicción estadística para determinar quién está en mayor riesgo, trabajando rápidamente para intervenir y brindar atención.
Sin embargo, un nuevo estudio sugiere que algunos de estos modelos exacerban las disparidades raciales y étnicas al predecir con mayor precisión las muertes por suicidio en algunos grupos en comparación con otros.
Específicamente, las tasas de predicción de muerte por suicidio para pacientes negros, indios americanos/nativos de Alaska (AI/AN) y pacientes sin una raza o etnia registrada fueron menos precisas que las de los pacientes blancos, hispanos y asiáticos. El estudio fue publicado en JAMA Psiquiatría a finales de abril.
«La implementación clínica de estos modelos exacerbaría las disparidades existentes en el acceso, el tratamiento y los resultados de la salud mental para las poblaciones negras, indias americanas y nativas de Alaska», dijo el autor principal del estudio. Dr. Yates Coley, bioestadística e investigadora del Kaiser Permanente Washington Health Research Institute, le dice a MEDSALUD. «Debemos evaluar las disparidades en la precisión y considerar las posibles consecuencias negativas, incluido el daño».
«Las tasas de suicidio de AI/AN son notablemente altas y se han mantenido así durante varias décadas», Lisa Wexler, PhD, MSW, profesor de la Escuela de Trabajo Social de la Universidad de Michigan que investiga la prevención del suicidio de los indios americanos/nativos de Alaska y la resiliencia de los jóvenes indígenas, pero que no participó en el estudio, le dice a MEDSALUD. «Para los jóvenes negros, en particular las niñas más jóvenes, el comportamiento suicida está creciendo a un ritmo acelerado. Las dificultades para identificar el riesgo en nuestros modelos dentro de estas dos poblaciones señalan un punto de reflexión importante que abordar».
Modelado Estadístico para la Predicción del Suicidio
De los más de 1,4 millones de pacientes incluidos en los datos, se registraron 768 muertes por suicidio dentro de los 90 días posteriores a 3143 visitas de salud mental. Al realizar los análisis, los investigadores se centraron en la cantidad de visitas de los que murieron por suicidio y descubrieron que las tasas de suicidio eran más altas para los pacientes:
- Sin registro de raza/etnia (313 visitas)
- Asiático (187 visitas)
- Blanco (2.134 visitas)
- Indio americano/nativo de Alaska (21 visitas)
- Hispano (392 visitas)
- Negro (65 visitas)
Independientemente de la tasa de suicidio o la cantidad de visitas a la atención médica, las pruebas estadísticas adicionales encontraron que los modelos de predicción eran más sensibles para los pacientes blancos, hispanos y asiáticos, y menos sensibles para los pacientes negros e AI/AN, y los pacientes sin raza/etnicidad registrada.
Esto significa que los modelos predictivos desarrollados para ayudar a los sistemas de atención médica a juzgar quién tiene mayor riesgo de suicidio pueden ser mejores para predecir para algunos grupos que para otros, con los pacientes negros e AI/AN en la mayor desventaja.
Los modelos utilizaron los siguientes parámetros para predecir el suicidio:
- Características demográficas
- comorbilidades
- Intentos previos de suicidio
- Diagnósticos de salud mental y consumo de sustancias
- Medicamentos psiquiátricos
- Encuentros previos de salud mental
- Responde a Cuestionario de salud del paciente 9
Estos datos ayudaron a predecir casi la mitad de los suicidios en pacientes blancos, pero solo el 7 % en pacientes AI/AN y negros.
«Muchas de las personas que murieron por suicidio accedieron a los servicios ambulatorios», dice Wexler, señalando que los que murieron fueron a una mediana de dos visitas, y algunos fueron a cinco. «Esto significa que existe una clara oportunidad de intervenir de manera significativa para prevenir las muertes por suicidio».
Para muchos expertos en el campo, estos resultados no son sorprendentes. «He estado estudiando el suicidio durante mucho tiempo», Kevin Early, doctorado, CCJS, CAADC, ICAADC, profesor de sociología en la Universidad de Michigan-Dearborn, le dice a MEDSALUD. Cuando miró los datos, dice, no se sorprendió en absoluto. «Refleja claramente un problema más profundo que está presente en la sociedad estadounidense, y es la desigualdad, la disparidad. No es solo la disparidad económica, política y social, sino también en el complejo médico-industrial».
Las disparidades existentes tienen un impacto
Si bien el estudio llama la atención sobre las disparidades raciales en los modelos de predicción, Dr. Raymond Tuckerprofesor de psicología en la Universidad Estatal de Luisiana, le dice a MEDSALUD que se necesita más investigación sobre grupos raciales y étnicos específicos para mejorar estos modelos.
«Hay una disparidad en la forma en que diagnosticamos las enfermedades psiquiátricas», dice. Esto es importante, considerando que uno de los principales parámetros de los modelos de predicción fue un diagnóstico psiquiátrico previo.
Por ejemplo, agrega Tucker, los hombres negros son sobrediagnosticados con esquizofrenia en comparación con los hombres blancos. «Así que hubo una disparidad en el interior y no debería sorprendernos que haya una disparidad en el exterior», dice Tucker.
Coley agrega que, si bien es difícil saberlo con certeza, está de acuerdo: el hecho de que las tasas de suicidio fueran más altas entre las personas con raza/etnia no registrada podría resaltar las disparidades históricas en la atención médica.
«Lo único que vimos en nuestros datos fue que las personas sin raza ni etnia registradas tenían una tasa más baja de factores comunes de riesgo de suicidio», dice Coley. Además del diagnóstico psiquiátrico, otros parámetros como intentos de suicidio previos, medicamentos y encuentros previos de salud mental podrían hacer que los modelos sean menos precisos para ciertos grupos. Es posible que estas personas no puedan acceder a la atención médica o que no opten por ella, lo que hace que los parámetros sean irrelevantes.
«Esto es algo en lo que debemos investigar más», agrega Coley. «Pero creemos que este hallazgo realmente subraya la necesidad de una auditoría exhaustiva de los modelos de predicción antes de implementarlos en la práctica clínica».
El estigma de la salud mental también puede influir en estos datos. «Los pacientes negros, indios americanos y nativos de Alaska tienen menos probabilidades de participar en la comunidad de salud mental que los blancos», dice Early. «Y una de las razones es porque hay un estigma».
Al mismo tiempo, Early ofrece conjeturas alternativas sobre por qué algunos no registraron su raza o etnia. «A menudo, las personas sienten que si me identifico, es menos probable que me traten o que reciban un tratamiento adecuado», dice.
Los modelos necesitan mejorar
Tucker destaca que estos modelos siguen siendo importantes en el entorno clínico; añaden otra herramienta a la atención del paciente.
Al mismo tiempo, estos modelos deben volverse más inclusivos entre los grupos raciales y étnicos. Entonces, ¿cómo pueden los sistemas de salud implementar estas herramientas necesarias mientras las hacen útiles para todos, independientemente de su raza o etnia?
«No creemos que deba ser responsabilidad de los médicos individuales o de los pacientes individuales preocuparse por estos modelos», dice Coley. «Es el papel de los sistemas de salud quienes eligen usar estos modelos de predicción para hacer la evaluación».
Para Coley, este estudio ofrece una guía para los sistemas de salud sobre cómo auditar sus modelos predictivos y hacerlos más equitativamente aplicables. «Para que los beneficios potenciales de los modelos de predicción clínica se materialicen en las poblaciones BIPOC, tiene que haber una inversión en infraestructura y recursos de datos de registros de salud electrónicos y sistemas de atención médica que atiendan a poblaciones más diversas desde el punto de vista racial y ético», dice Coley.
Wexler sugiere que puede haber algunas formas prácticas y económicas de mejorar los modelos. «Quizás una colaboración integrada con el sistema de apoyo actual de las personas y en formas culturalmente receptivas, tal vez en asociación con familias, iglesias, tribus, que aprovechen las fortalezas de las comunidades negras y AI/AN», dice Wexler.
Además de llegar a los sistemas de apoyo, para Wexler, predecir y prevenir el suicidio requiere involucrar a los trabajadores de la salud comunitarios para que realicen una promoción de la salud culturalmente sensible dentro de las comunidades. Eso podría verse como trabajar con miembros de la familia u otras partes del sistema de apoyo de alguien para garantizar que tengan acceso limitado a armas de fuego, por ejemplo. También podría implicar trabajar con líderes comunitarios de organizaciones, iglesias o tribus para reducir el estigma de la salud mental.
En general, Early ve el hallazgo como un síntoma de un problema más grande y profundamente arraigado. «No importa si está asegurado o no como persona de color. Aún es menos probable que reciba atención médica», dice. «E incluso si tiene seguro, la calidad de la atención médica que tiene no será tan buena como lo sería si no fuera una persona de color». Para cambiar estos patrones y desigualdades integrados, Early agrega: «Lo que me gustaría ver cambiado en Estados Unidos es la cultura estadounidense».