Los relojes inteligentes podrían detectar la gravedad de la depresión

Una investigación europea ha encontrado un vínculo entre la gravedad de la depresión y los cambios en la frecuencia cardíaca en individuos con antecedentes de trastorno depresivo mayor recurrente (MDD, por sus siglas en inglés). El estudio ha sido liderado por el Área de Salud Mental del CIBER (CIBERSAM) y para realizarlo se han utilizado relojes inteligentes que han permitido rastrear la evolución de la enfermedad durante dos años.

La investigación se denomina RADAR-MDD y se ha basado en datos de 510 personas que han sido recopilados a través de tres instituciones científicas internacionales: el Centro de Investigación Biomédica en Red (CIBER) en España, el Vrije Universiteit Medisch Centrum (VUmc) en Países Bajos y el King's College London (KCL) de Reino Unido.

Los resultados se han publicado en la revista Physological Medicine y muestran que la gravedad de la depresión, evaluada mediante el cuestionario PHQ-8, está relacionada positivamente con la frecuencia cardíaca media total durante el día, y negativamente con la desviación estándar de la frecuencia cardíaca.

El cuestionario PHQ-8 es un test de autoevaluación utilizado para medir la gravedad de los síntomas de depresión en una persona en el que, a través de ocho preguntas, se evalúan los síntomas principales de la depresión: el estado de ánimo, la pérdida de interés o placer en actividades, los problemas de sueño, la fatiga, la disminución de la concentración, los sentimientos de inutilidad o culpa, los cambios en el apetito o el peso, y los pensamientos de muerte o suicidio.

“Utilizar tecnología de monitoreo remoto para recopilar datos precisos y en tiempo real nos ofrece nuevas oportunidades para mejorar la detección y el manejo de la depresión”

De manera complementaria, se monitorizó a los participantes en el estudio a través de relojes inteligentes para recopilar datos de frecuencia cardíaca. De esta información, se seleccionaron siete características de la frecuencia cardíaca diaria, incluyendo la media y la variación estándar de la frecuencia cardíaca durante el día, los períodos de descanso y la noche.

Vínculo entre frecuencia cardíaca y gravedad de la depresión

Los resultados de ambas mediciones (el cuestionario PHQ-8 y la monitorización a través del reloj inteligente), revelaron que los cambios en la frecuencia cardíaca están asociados con la gravedad de la depresión. Exactamente, se identificaron dos tendencias: por lado, las personas con una menor variabilidad en su frecuencia cardíaca durante el día muestran síntomas depresivos más intensos y, por otro, aquellos que mostraban una frecuencia cardíaca más elevada durante la noche también experimentaron una mayor severidad en los síntomas de depresión.

Josep María Haro, investigador del CIBERSAM y del Parc Sanitari Sant Joan de Déu, explica que estos resultados “nos brindan una mejor comprensión de la relación entre la salud mental y los marcadores fisiológicos como la frecuencia cardíaca”, y añade que “la capacidad de utilizar tecnología de monitoreo remoto para recopilar datos precisos y en tiempo real nos ofrece nuevas oportunidades para mejorar la detección y el manejo de la depresión".

La Dra. Sara Siddi, primera autora de este manuscrito y coordinadora del estudio en España afirma que “desde una perspectiva clínica, estos hallazgos son muy relevantes, ya que indican que una mayor frecuencia cardíaca y una menor variabilidad de la frecuencia cardiaca diaria en reposo podría estar asociada con una mayor vulnerabilidad a la gravedad de la depresión. Es decir, que las personas con una FC más alta y menos fluctuante podrían ser más propensas a experimentar depresiones más intensas o recurrentes”.

Por lo tanto, “utilizar la FC como un biomarcador específico para monitorear las fluctuaciones en la gravedad de la depresión en personas vulnerables a través de la tecnología remota permitiría una alerta precoz en caso de una posible recaída y a la vez permitiría a los clínicos tomar medidas y adoptar un tratamiento con prontitud”.

Fuente: Área de Salud Mental del CIBER (CIBERSAM)