Relación entre los hot spots de depresión y la planificación en salud mental

Abstract

El estudio de patrones de distribución espacial de las enfermedades es un campo de investigación relevante hoy en día (Bithell, 2000). En una investigación previa, mediante un algoritmo multiobjetivo se detectaron las agrupaciones de valores altos de prevalencia o hot spot de la depresión en la escala municipal (Salinas-Pérez et al., 2012). Pero los estudios no deben quedarse solamente en este paso, una vez detectado estos patrones es importante analizar los factores de riesgo que fomentan este tipo de distribución, por lo que, este estudio se concibe como la segunda etapa del mismo, con el objetivo de buscar posibles relaciones que pueden explicar la aparición de estos grupos en ciertas zonas de la región. La depresión se ha relacionado con diferentes indicadores socioeconómicos (Fryers et al., 2003). Fortney et al. (2009) afirma que la prevalencia de depresión y los ingresos hospitalarios están relacionados con la pobreza, el desempleo, las minorías, el sexo o los bajos ingresos. También mencionan otros factores relacionados con el entrono, tales como, la ruralidad y los sistemas de salud. En otras investigaciones se señala otras como el urbanismo, el desempleo y el nivel educativo (Gabilondo et al., 2010; Sabes-Figuera et al., 2012). Por lo tanto, las variables socioeconómicas son clave, pero es necesario saber cómo influyen otros factores, tales como, planificación y las políticas de salud en la salud mental en este caso en particular. Hay que tener en cuenta, que la planificación sanitaria utiliza como unidad de gestión la pequeña área de salud mental atendida por un Centro de Salud Mental y el estudio de distribución espacial se realizo a escala municipal, por lo tanto, se analizaron dos unidades de diferentes niveles espaciales. Para el estudio de este tipo de datos es necesario metodologías concretas que permitan analizar las diferencias individuales y grupales en los niveles correspondientes. Los modelos multinivel son métodos que permiten estudiar variables de distintos niveles utilizando submodelos asociados a estos niveles dentro de un mismo modelo, y explorando la relación entre las unidades de observación que constituyen la estructura jerárquica (Raudenbush & Bryk, 2002; Goldstein, 2003). Utilizando dicha metodología se analizaron los 39 municipios que habían sido detectados como hot spot relacionándolos con los siguientes factores de riesgo: prevalencia, densidad de población, paro, ingresos y nivel de estudios. En las pequeñas áreas de salud mental incluidas en estos municipios se analizó la urbanidad, la disponibilidad de servicios, la accesibilidad a la atención y de adecuación de la misma. Los resultados obtenidos muestran relaciones significativas de la urbanidad, la densidad de población y el paro con la alta prevalencia de la depresión, sin embargo el nivel educativo no mostro la relevancia esperada. Coincidiendo, por tanto, estos resultados con los resultados de los estudios anteriormente citados. En cuanto a los factores de riesgo estudiados para pequeñas áreas de salud mental, el que más relación se ha encontrado con la prevalencia es la accesibilidad. En base a estos resultados se puede concluir que el análisis de datos espaciales y de datos sobre el uso de los servicios han permitido conocer la gestión sanitaria en el área de salud mental en esta región lo que ayuda a los planificadores y tomadores de decisión en su búsqueda de la eficiencia, la calidad y la igualdad en el atención de la salud mental.