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Contesti ad alto stress mettono più a rischio le persone con bassa resilienza e i giovani. A due anni dalla prima ondata pandemica, è quanto emerge dallo studio del Dipartimento di Scienze Biomediche di Humanitas University, insieme al Centro per i Disturbi d’Ansia e di Panico di Humanitas San Pio X, appena pubblicato sul The Journal of Neuropsychiatry and Clinical Neurosciences dell’American Neuropsychiatric Association. Risultati ottenuti con un approccio Machine Learning.
Rozzano, 24 marzo 2022 – Le persone con minor esperienza nell’affrontare eventi stressanti sono state le più colpiti da disturbi depressivi (8%) e ansiosi (11%) durante le prime fasi della pandemia: è quanto emerge dallo studio realizzato da Humanitas University e dal Centro per i Disturbi d’Ansia e di Panico dell’ospedale Humanitas San Pio X pubblicato suThe Journal of Neuropsychiatry and Clinical Neurosciences.
L’obiettivo della ricerca, svolta applicando tecniche di Machine Learning, era identificare i gruppi di popolazione più vulnerabili allo scopo di potenziare le strategie e le campagne di interventi pubblici per mitigare gli effetti dannosi della pandemia sulla salute mentale come, ad esempio, il bonus psicologo 2022.
Lo studio “Predicting New-Onset Psychiatric Disorders Throughout the COVID-19 Pandemic: A Machine Learning Approach”, guidato dal prof. Giampaolo Perna e coordinato dalla dott.ssa Daniela Caldirola, si basa sui dati di un sondaggio online distribuito dai ricercatori tra la popolazione italiana durante le prime due ondate pandemiche di maggio-giugno 2020 e settembre-ottobre 2020. Dei 3532 partecipanti maggiorenni, 736, di cui l’80% donne, sono risultati idonei a partecipare in quanto persone che, prima della pandemia, non avevano mai sofferto per un disturbo mentale e non avevano contratto il Covid.
«I dati confermano l’impatto negativo della pandemia sul benessere psicologico – dichiara il prof. Giampaolo Perna, docente di Humanitas University e Responsabile del Centro per i Disturbi d’Ansia e di Panico di Humanitas San Pio X -. Hanno sviluppato un disturbo mentale rispettivamente il 16% e il 18,6% dei partecipanti nella prima e nella seconda ondata, manifestando soprattutto disturbi depressivi (8%) e ansiosi (11%). Inoltre si è registrato un aumento della difficoltà nella gestione dei figli rispettivamente nel 33% dei partecipanti nella prima ondata e nel 43% nella seconda, e della fatica legata all’attività lavorativa nel 27% e nel 24% durante rispettivamente la prima e la seconda ondata. Avere una bassa resilienza, cioè minori risorse per gestire lo stress, si è rivelato un fattore di fondo capace di favorire lo sviluppo di un disturbo mentale in risposta alla pandemia, così come l’aver vissuto con intenso stress la possibilità di diffondere il virus e le misure restrittive imposte, vivere da soli o aver smesso di praticare attività fisica durante la pandemia. Tuttavia, se l’aver contratto il Covid e l’aver avuto una storia di disturbi mentali sono fattori che incidono indubbiamente sulla salute mentale in risposta alla pandemia, il non aver mai avuto un disturbo psichiatrico e l’aver “scampato” il Covid sono tutt’altro che una garanzia per la nostra salute mentale».
«I dati dicono che la popolazione che ha sviluppato un disturbo mentale è più giovane di circa 8-10 anni rispetto a quella di chi non ha avuto problemi – spiega la dott.ssa Daniela Caldirola, psichiatra del Centro per i Disturbi d’Ansia e di Panico di Humanitas San Pio X e ricercatrice di Humanitas University -. L’età media dei partecipanti che hanno sviluppato un nuovo disturbo mentale è di 37,1 anni nella prima ondata e 31 anni nella seconda ondata, contro rispettivamente un’età media di 47 e 39,2 anni tra coloro che non hanno sviluppato alcun disturbo».
Il supporto del Machine Learning
Lo studio di Humanitas University e di Humanitas San Pio X ha identificato un modello predittivo di Machine Learning capace di evidenziare i fattori di rischio più importanti per la salute e il benessere mentale degli Italiani durante la pandemia. Grazie a un algoritmo che si auto-implementa e apprende attraverso un training basato sui dati ottenuti dalle risposte ai questionari online, i ricercatori sono riusciti a individuare molteplici fattori potenzialmente predittivi dello sviluppo di un disturbo mentale in persone senza preesistenti disturbi psichici e non colpite da Covid. Nel modello iniziale sono state incluse 46 variabili su aspetti individuali pre-pandemia ed esperienze personali legate alla pandemia (tra cui occupazione, stato civile, assunzione di farmaci e patologie, abitudini e stili di vita, gestione dei figli e del lavoro, sensazione relativa alla capacità di gestire lo stress e tempi di recupero della normalità), che durante il training di Machine Learning si sono ridotte alle 8 variabili più importanti che hanno portato ai risultati pubblicati.
Dai risultati alla pratica: cosa fare?
«I risultati di questo studio – sottolinea il prof. Giampaolo Perna – suggeriscono che la riduzione dello stress e dell’ansia, il potenziamento della resilienza, il combattere la solitudine e l’incoraggiamento dell’attività fisica e sportiva potrebbero avere un importante ruolo protettivo nel favorire il benessere mentale ed evitare la comparsa di disturbi psichiatrici in risposta a stress pandemico. Campagne informative e di sostegno psicologico su larga scala durante le emergenze di salute pubblica potrebbero aiutare questi gruppi di popolazione più suscettibili allo stress a superare e sostenere meglio tali sfide».
Salud mental en la era del Covid-19: la ansiedad y la depresión van en aumento
Los contextos de alto estrés ponen a las personas con baja resiliencia y a los jóvenes en mayor riesgo. A dos años de la primera ola pandémica, esto es lo que se desprende del estudio del Departamento de Ciencias Biomédicas de la Universidad Humanitas, junto con el Centro de Trastornos de Ansiedad y Pánico de Humanitas San Pio X, recién publicado en The Journal of Neuropsychiatry and Clinical Neurosciences. de la Asociación Americana de Neuropsiquiatría. Resultados obtenidos con un enfoque de Machine Learning.
Rozzano, 24 de marzo de 2022 – Las personas con menos experiencia en el manejo de eventos estresantes fueron las más afectadas por trastornos depresivos (8%) y ansiosos (11%) durante las primeras etapas de la pandemia: esto es lo que surge del estudio realizado por la Universidad Humanitas y por el Centro de Ansiedad y Trastornos de Pánico del hospital Humanitas San Pio X publicado el
Revista de neuropsiquiatría y neurociencias clínicas (bit.ly/3IxNu41).
El objetivo de la investigación, realizada mediante la aplicación de técnicas de Machine Learning, fue identificar los grupos de población más vulnerables para potenciar estrategias y campañas de intervención pública para mitigar los efectos nocivos de la pandemia en la salud mental como, por ejemplo, el bono psicólogo 2022.
La predicción de trastornos psiquiátricos de nueva aparición a lo largo de la pandemia de COVID-19: un estudio de enfoque de aprendizaje automático, dirigido por el prof. Giampaolo Perna y coordinado por la Dra. Daniela Caldirola, se basa en los datos de una encuesta en línea distribuida por investigadores entre la población italiana durante las dos primeras olas pandémicas de mayo-junio de 2020 y septiembre-octubre de 2020. De los 3532 participantes adultos, 736 , el 80% de las cuales eran mujeres, eran elegibles para participar como personas que, antes de la pandemia, nunca habían sufrido un trastorno mental y no habían contraído Covid.
“Los datos confirman el impacto negativo de la pandemia en el bienestar psicológico – dice el prof. Giampaolo Perna, profesor de la Universidad Humanitas y Jefe del Centro de Ansiedad y Trastornos de Pánico de Humanitas San Pio X -. El 16% y el 18,6% de los participantes en la primera y segunda ola desarrollaron un trastorno mental, respectivamente, manifestando principalmente trastornos depresivos (8%) y de ansiedad (11%). Además, hubo un aumento en la dificultad para manejar a los niños respectivamente en el 33% de los participantes en la primera ola y en el 43% en la segunda, y en la fatiga relacionada con la actividad laboral en el 27% y 24% durante la primera y segundo respectivamente onda. Tener una baja resiliencia, es decir, menos recursos para gestionar el estrés, ha demostrado ser un factor subyacente capaz de favorecer el desarrollo de un trastorno mental en respuesta a la pandemia, así como haber vivido con estrés intenso la posibilidad de propagar el virus y la medidas restrictivas impuestas, vivir solo o haber dejado de hacer ejercicio durante la pandemia. Sin embargo, si haber contraído Covid y haber tenido antecedentes de trastornos mentales son factores que indudablemente afectan la salud mental ante la pandemia, no haber tenido nunca un trastorno psiquiátrico y haber “escapado” del Covid son todo menos una garantía para nuestra salud mental».
“Los datos muestran que la población que ha desarrollado un trastorno mental es unos 8-10 años más joven que la de los que no han tenido problemas – explica la Dra. Daniela Caldirola, psiquiatra del Centro de Trastornos de Ansiedad y Pánico de Humanitas San Pio X e investigador de la Universidad Humanitas -. La edad promedio de los participantes que desarrollaron un nuevo trastorno mental fue de 37,1 años en la primera ola y de 31 años en la segunda, frente a una edad promedio de 47 y 39,2 años, respectivamente, entre los que no desarrollaron ningún trastorno”.
El soporte de Machine Learning
El estudio de Humanitas University y Humanitas San Pio X ha identificado un modelo predictivo de Machine Learning capaz de resaltar los factores de riesgo más importantes para la salud y el bienestar mental de los italianos durante la pandemia. Gracias a un algoritmo que se autoimplementa y aprende mediante entrenamiento a partir de los datos obtenidos de las respuestas a los cuestionarios online, los investigadores pudieron identificar múltiples factores potencialmente predictivos del desarrollo de un trastorno mental en personas sin trastornos mentales preexistentes y no afectados por Covid. En el modelo inicial se incluyeron 46 variables sobre aspectos individuales previos a la pandemia y experiencias personales relacionadas con la pandemia (incluyendo empleo, estado civil, consumo de medicamentos y condiciones médicas, hábitos y estilos de vida, manejo de hijos y trabajo, sentimiento relacionado con la capacidad de estrés y tiempos normales de recuperación), que durante el entrenamiento de Machine Learning se redujeron a las 8 variables más importantes que llevaron a los resultados publicados.
De los resultados a la práctica: ¿qué hacer?
«Los resultados de este estudio – subraya el prof. Giampaolo Perna – sugieren que la reducción del estrés y la ansiedad, la mejora de la resiliencia, la lucha contra la soledad y el fomento de la actividad física y deportiva podrían tener un papel protector importante en la promoción del bienestar mental y evitar la aparición de trastornos psiquiátricos en respuesta al estrés pandémico. Campañas de información y apoyo psicológico a gran escala durante emergencias de salud pública podrían ayudar a estos grupos de población más susceptibles al estrés a superar y afrontar mejor estos desafíos”.
