Mi paciente se deprime

[wolfbcn]

Para muchos pacientes con problemas médicos crónicos como depresión, dolor o diabetes, el patrón es predecible: cuanto más sufren, más se recluyen. Puede que los médicos no los vean hasta que estén en plena crisis.

Ahora ha aparecido una solución propia de la era digital. Cuando los pacientes se esconden, sus teléfonos móviles pueden servir para llegar a ellos. Los teléfonos usan una aplicación que hace un seguimiento de la frecuencia con que envían mensajes de texto, hacen llamadas y se mueven, y los sitios adonde van. Si sus costumbres y patrones se desvían de un modo que indica que se han vuelto retraídos, la aplicación avisa al médico.

El novedoso enfoque se basa en una tecnología que es cada vez más habitual en los teléfonos inteligentes: sistemas de localización global que pueden rastrear la ubicación y el movimiento.

"Es un sistema que podría servir de alerta humana temprana", dice Michael Seid, catedrático de pediatría en el Centro Médico del Hospital Infantil de Cincinnati. Desde el año pasado, 15 pacientes con problemas gastrointestinales han llevado encima los teléfonos para participar en una prueba. Los resultados hasta la fecha indican que algunos pacientes modifican claramente sus patrones de comunicación y movimiento antes de que se presenten síntomas graves. "Cuando el dolor aumenta, es menos probable que uno vaya a un parque o a un centro comercial", explica Seid.

Todavía se está probando el programa informático. Pero los expertos en salud mental y los investigadores aseguran que parece muy prometedor a la hora de detectar cambios de comportamiento que indiquen que alguien ha dejado de tomar su medicación o necesita una modificación de la dosis.

Adam I. Kaplin, catedrático de psicología y neurología en la Universidad Johns Hopkins, en Maryland, dice que hay aspectos de la nueva tecnología que le "preocupan", pero afirma "categóricamente que han acertado en cuanto a la necesidad de atender a esas personas antes de que se escondan en su madriguera".

Entre las preocupaciones de Kaplin se encuentra la duda de si estos sistemas podrían alertar de que alguien está enfermo cuando no lo está, como en el caso de personas que no están deprimidas ni tienen dolores sino que simplemente descansan o quizás tienen gripe. Y añade que los pacientes podrían sentirse excesivamente controlados.

Las empresas y los investigadores dicen que son conscientes de las inquietudes relacionadas con la privacidad. Pero señalan que los pacientes deben dar su consentimiento y que la información solo llega a los profesionales sanitarios o a los familiares elegidos.

La tecnología pertenece a un campo al que a menudo se denomina "grandes datos", en el que se recopila y criba una enorme cantidad de información para entender y prever mejor el comportamiento, como los patrones de compra, los movimientos del mercado de valores y las condiciones que pueden conducir a conflictos militares. En el ámbito de la salud, los investigadores intentan poner a punto una serie de tecnologías de grandes datos entre las que se encuentran métodos para evaluar mejor los comportamientos de los pacientes y medir la eficacia de los fármacos.

Uno de los principales centros de investigación en este campo ha sido el Laboratorio de Medios de Comunicación del Instituto Tecnológico de Massachusetts, donde Alex Pentland, catedrático de dinámicas humanas, supervisa el programa. Dice que la idea de registrar los movimientos y las comunicaciones de los pacientes podría proporcionar a los médicos pruebas más precisas acerca del comportamiento que las que obtienen mediante las descripciones de los pacientes.

Deborah Estrin, catedrática de informática de la Universidad de California, en Los Ángeles, trabaja con pacientes que sufren dolor crónico para averiguar si los datos extraídos de los teléfonos pueden mostrar si se han vuelto sedentarios repentinamente. Estrin dice que la investigación inicial apunta a posibilidades como los tratamientos personalizados basados en la evaluación de los patrones individuales de comportamiento. "Estoy entusiasmada, pero queda mucho trabajo por hacer", dice. Y añade: "Si la salud fuese algo sencillo, no enfermaríamos tanto".

FUENTE :http://tecnologia.elpais.com/tecnologia/2012/10/30/actualidad/1351625721_719927.html

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Para muchos pacientes con problemas médicos crónicos como depresión, dolor o diabetes, el patrón es predecible: cuanto más sufren, más se recluyen. Puede que los médicos no los vean hasta que estén en plena crisis.

Los teléfonos usan una aplicación que hace un seguimiento de la frecuencia con que envían mensajes de texto, hacen llamadas y se mueven, y los sitios adonde van. Si sus costumbres y patrones se desvían de un modo que indica que se han vuelto retraídos, la aplicación avisa al médico.

No me parece mal que se innove o que se desarrollen nuevas ideas, sobre todo si tienen una utilidad práctica como esta. Pero tener que llegar al punto de experimentar a diagnosticar depresiones según los datos del teléfono de un paciente no solo me parece un gesto de deshumanización sino, por qué no decirlo, también de mala praxis médica.

No es nada nuevo ni tampoco es algo muy difícil de imaginar que una enfermedad crónica, sobre todo si asocia dolor, es una causa de depresión. Sabiendo esto, y con las herramientas disponibles actualmente (las escalas de depresión) cualquier médico, ya sea de atención primaria o especialista, debería tenerlo presente y preocuparse en dedicarle dos minutos (porque realmente no se tarda más) a pasárselas a los pacientes de riesgo.

Pero claro, ni el médico tiene todo el tiempo que le gustaría tener para cada paciente, ni realmente está muy concienciado de la relevancia de la depresión en pacientes crónicos. Así que aunque el experimento me parece curioso creo sinceramente que hay formas más sencillas, más baratas y más humanas de saber si tu paciente está deprimido.

Tan sencillo como hacer una batería de preguntas que, como he dicho antes, no llevan más de dos minutos. Como por ejemplo:

Escala de depresión de Hamilton:
http://www.hipocampo.org/hamilton.asp

O para ancianos, escala de depresión geriátrica de Yesavage:
http://www.hipocampo.org/yesavage.asp