Artículo/Investigación

Factores que influyen la comorbilidad entre trastorno de pánico y estrés postraumático después de terremotos

Factors that influence comorbidity from panic disorder and PTSD after earthquakes

Marcelo Leiva-Bianchi, Claudia Candia y Karla Montecino

¹ Facultad de Psicología. Universidad de Talca. Talca, Chile. marcleiva@utalca.cl; ccandiaa@alumnos.utalca.cl; karlamontecino1988@hotmail.com

Recibido 9 octubre 2013//Enviado para Modificación 22 Enero 2014/Aprobado 12 Marzo 2014

RESUMEN

Objetivo Después del terremoto y tsunami de Chile (27-F), estudiamosel efecto de factores socio-demográficos, de exposición al evento y de ayuda estatal recibida en la comorbilidad entre trastorno de pánico (CAP) y estrés postraumático (TEPT).

Método Encuestas que incluían la Escala de Trauma de Davidson(DTS)a 246 habitantes.

Resultados Se encontró19,1% de comorbilidad (r=,583; R2=,340; p<,01). Quienes tienen mayor riesgo de sufrir CAP y TEPT son las mujeresdueñas de casa. La ayuda estatal se asocia amás casos de CAP.

Conclusiones Diseñamos perfiles de riesgo/resistencia anteterremotos/tsunamis y uninstrumento (EP-TEPT) para detectar casos en riesgo de TEPT. Sugerimos pautas para que el Estado mejore su rol después de desastres.

Palabras Clave: Comorbilidad, prevalencia, estrés postraumático, trastorno de pánico, salud mental, salud pública, terremotos, tsunamis (fuente: DeCS, BIREME).

ABSTRACT

Objective After the earthquake and tsunami in Chile (F-27), we studied the effect of socio-demographic factors, exposure to the event, and state aid received on comorbidity from panic disorder (PD) and posttraumatic stress disorder (PTSD).

Method Surveys that include the administration of the Davidson Trauma Scale (DTS) to 246 inhabitants.

Results 19.1 % comorbidity was found (r=.583, R2=.340, p<.01). Females homeowners have a higher risk of PD and PTSD. State aid is associated with more cases of PD.

Conclusions We designed risk/resistance profilesagainst earthquakes/tsunamis and an instrument to detect cases at risk of PTSD. We suggest guidelines so that the government can improve its role after disasters.

Key Words: Comorbidity, prevalence, post-traumatic stress disorders, panic disorder, mental health, public health, earthquakes, tsunamis (source: MeSH, NLM).

Chilees la región más sísmica del planeta concentrando el 80% de los terremotos del mundo(1,2).El 27-F (27/02/2010), se produjo el segundo terremoto más fuerte de su historia (8,8° Richter), ocasionandopérdidas humanas, materiales y económicas(2,3). Eventos como ésteincrementanalgunos síntomas de psicopatologías(4), como CAP que aparece inmediatamente o hasta tres años después del evento (5)y TEPT que se manifiestano antes del mes y hasta dos años después (6). CAPes un miedo intenso, acompañado de síntomas somáticos y cognitivos de temor a morir(7). Su prevalencia diez días después del 27-F llegó a 3,1% (8). Pasado el evento la persona puede re-experimentarlo, evitar recordarlo y mantenerse muy alerta, lo que se clasificaría como TEPT si los síntomas se mantienen después de un mes (7). Suprevalencia, entre 12% y 36% después del 27-F(9).

La comorbilidad de CAP y TEPTantes del 27-F fue de 4,7%, solo menor a la existente entre TEPT y abuso de sustancias (10).Su asociación no ha sido suficientemente investigada después de desastres. Considerando los períodos de manifestación de síntomas, CAP sería una condición previa al TEPT explicando su aparición. Realizaremos ese pronóstico eneste estudio.

MÉTODOS

Participantes

Se seleccionaron por conveniencia 246 personasexpuestas directamente al 27-F, entre 18 y 65 años de edad(M=39; DT=11).Participaron voluntaria e informados sobre los objetivos y efectos de la investigación.

Instrumentos

Para medir CAP diseñamos una lista con 12 síntomas (0="ausencia" y 1="presencia") basada en el DSM-IV(7,11).Se considera un caso de CAP cuando se presenta al menos 4 (7).

Para medir TEPT utilizamos la DTSvalidada enChile(11).Está compuesta por 17 ítems que evalúan síntomas de TEPT según el DSM-IV. Cada ítem posee dos escalas: frecuencia (0="nunca", 1="a veces", 2="2-3 veces", 3="4-6 veces", 4="a diario") e intensidad (0="nada", 1="leve", 2="moderada", 3="marcada", 4="extrema") del síntoma.Puntajes mayores o iguales a 50 puntos indican presencia de TEPT.

Para conocerfactores socio-demográficosimportantes, preguntamos por el sexo (SX: 0="mujer", 1="hombre"), estado civil (EC: 0="soltero", 1="convive", 2="casado", 3="separado", 4="divorciado", 5="viudo"), creencias religiosas (CR: 0="católica", 1="protestante", 2="agnóstica", 3="atea", 4="otra") y actividad (AC: 0="profesor colegio", 1="dueña de casa", 2="trabajador centro salud", 3="funcionario público", 4="estudiante universitario"). Tambiénregistramos lugar de residencia (LR: 0="interior-Talca", 1="costa-Constitución"), tipo de daño en la vivienda (DV: 0="sin daños", 1="grietas", 2="caída de muros o techos", 3="pérdida total"), pérdida de enseres (PE: 0="sin pérdidas", 1="con pérdidas"), familiar (0="no", 1="sí") accidentado (FA), fallecido (FF) o desaparecido (FD),para acceder a información de exposición. Finalmente identificamos si había recibido ayuda del Estado (AE: 0="sin ayuda", 1="con ayuda").

Plan de Análisis

Tenemos un caso de CAP o TEPT (0="ausencia", 1="presencia") si el total decada instrumento es superior al punto de corte. Basados en eso, realizamos tablas de contingenciapara identificar la prevalencia y comorbilidad, comparando la presencia de CAP o TEPT para cada factor. Aquí, los residuos tipificados y corregidos(rtc<-2ortc>2)y el coeficiente de contingencia (CC) permiten reconocer una mayor proporción de casos comparados con sus respectivos totales y pautas de asociación significativas generales, respectivamente. Reportar una prevalencia como significativamente mayor (o menor) que otra puede llevar a confusión si el porcentaje no es mayor (o menor) que el de otro grupo en términos absolutos. Para evitar esto calculamos el porcentaje de casos entre el total del grupo.

Para identificar si el total de CAP explica el total de TEPT, realizamos un modelo de regresión lineal.Tendremos evidencia de relación causal si el modelo es significativo (p<,05) y si el tamaño del efecto es importante (R2>,20). Finalmente proponemos una escala para medir la predisposición al TEPT.

RESULTADOS

La población corresponde mayoritariamente a mujeres (n=200;81,3%). La ocupación principal es dueñas de casa (n=75; 30,5%). La mayor parte vive en la costa (n=162; 65,9%), sufriendo exposición directa al terremoto y tsunami.Un19,1% (n=47) presenta CAP y TEPT.Existe una pauta de asociación importante (rtc=6,2; CC=,368; p<,001) y una correlación significativa (r=,583; p<,01) entre CAP y TEPT.Un34% de la varianza de los síntomas de TEPT es explicada por CAP (R2=,340) (Tabla 1).

Existe un mayor porcentaje de mujeres (41,1%; n=101) que de hombres (4,5 %; n=11) con CAP (rtc=-3,3; CC=,182; p<,01). Lo mismo ocurre con el TEPT, la prevalencia en mujeres (21,5%; n=53; rtc=2,3) es mayor que en hombres (2%; n=5; rtc=-2,3). Aproximadamente 1 de 4 mujeres y 1 de 10 hombres presentaría TEPT. Las personas solteras tienen menos CAP (rtc=-2,6; CC=,212; p<,05).

Las prevalencias de CAP y creencias religiosasno presentan diferencias significativas (CC=,140; p>,05). Para el TEPT, solo la de agnósticos en esa condición es menor (0%; rtc=-2,1). Respecto de la actividad de los participantes encontramos significativamente más CAP entre dueñas de casa del litoral (rtc=3,6) y menos entre funcionarios públicos del centro (rtc=-2,1).Algo similar ocurre con TEPT (CC=,221; p<,05): prevalencia significativamente mayor entre las dueñas de casa del litoral (10,2%; n=25; rtc=2,4), y menor entre trabajadores del centro de salud costero (rtc=-2,2) y entre los estudiantes del centro de la región (rtc=-2,1). Así 1 de 3 dueñas de casas presentaría TEPT, mientras que los trabajadores de salud y estudiantes universitarios en esa condición no llegarían a 2 de 10.

La mayor proporción de CAP reside en la costa(33,3%; n=82; rtc=-2,2; CC=,141; p<,05). Sin embargo, la proporción de personas con TEPTno es suficientemente mayor en la costa (15,9%; n=39; rtc=0,3; CC=,016; p>.05). Por su parte, existen menos casos de CAP entre quienes no han sufrido daños en su vivienda (rtc=-2,8) y más entre quienes han sufrido grietas (rtc=2,9). No encontramos pautas de asociación significativas (CC=,094; p>,05) entre los casos de TEPT.

La prevalencia de CAP entre quienes perdieron enseres no presenta diferencias significativas (CC=,114; p>,05), al igual que para TEPT (CC=,027; p>,05). Lo mismo ocurre con los casos de CAP y TEPT entre quienes tuvieron familiares accidentados (CCCAP=,072; CCTEPT=,073; p>,05), fallecidos (CCCAP=,057; CCTEPT=,086; p>,05) o desaparecidos (CCCAP=,027; CCTEPT=,062; p>,05).

Un 57 % (n=35) de quienes recibieron ayuda del estado presentan CAP (rtc=2,1; CC=,135; p<,05). No ocurre lo mismo con TEPT (CC=,075; p>,05). Para profundizar, realizamos análisis de tablas de contingencia solo a esta variable (Tabla 2). El estado ayudó proporcionalmente más a personas que conviven, de religión católica, residentes en la costa, dueñas de casa o trabajadores de la salud; menos a protestantes, residentes del interior, funcionarios públicos o estudiantes universitarios.

Basados en lo anterior, identificamos perfiles de personas en riesgo y resistentes de sufrir TEPT. En riesgo están las mujeres, dueñas de casa, que conviven sin estar casadas; sumando la presencia de esas condiciones se explica el total DTS en un 4 % (R2=,036; p<,01). Serían resistentes los hombres, solteros, agnósticos, trabajadores de la salud o estudiantes universitarios; sumando esas condiciones explica un 9 % (R2=,090; p<,01) del total DTS. Ambos perfiles muestran pautas de asociación global y no relaciones causales. De ahí que expliquen porcentajes bajos de la variación del TEPT. Si alguien pertenece a los perfiles no necesariamente tendrá CAP o TEPT, solo marca una pauta de riesgo general. De hecho, un análisis detallado sugiere que son las dueñas de casa del litoral las más afectadas (Tabla 3).

Analizando las proporciones para las dueñas de casa, encontramos significativamente más casos de TEPT entre quienes conviven con su pareja en comparación con sus respectivos totales (Tabla 4).

Los perfiles presentados podrían servir a los equipos de salud en tareas pre y post-desastres y se sintetizan en la Escala para Evaluar la Predisposición al TEPT (EP-TEPT). Este modelo es significativo (F=69,899; p<,01) tanto para CAP (˜=5,172; p<,01) como para los factores de resistencia (˜=4,789; p<,05). Explica un 37% de la variación del total de síntomas de TEPT medidos con DTS (R2=,365), dejando un 63% a otras variables no controladas aquí (p.e. ansiedad, historia de eventos traumáticos (Cuadro 1).

DISCUSIÓN

La comorbilidad difiere de lo reportado antes del 27-F (10), porque la relación entre CAP y TEPT es más fuerte y evidente después de eventos psicológica y socialmente impactantes para la población (p.e. terremotos). Ambos conformaron los trastornos de ansiedad y es esperable que se produzcan en la misma persona, aunque en momentos diferentes (7,14).

Asimismo, los perfiles encontrados coinciden con otras investigaciones al identificar a las mujeres como grupo de riesgo (15-17). Conjeturamos que la explicación está en alguna de sus características: nivel socio-económico medio-bajo, trabajar en labores domésticas, tener hijos en edad escolar. Esto es coherente con lo señalado por otros estudios respecto de que son las mujeres (18) de niveles socio-económicos bajos las más afectadas por desastres(16,19). Para el grupo de mujeres dueñas de casa, aumenta el riesgo por las características de un trabajo no reconocido socialmente como tal. Esto concuerda con otros autores respecto de que las mujeres presentarían más problemas de salud mental después de desastres, por su rol en el mantenimiento de la familia (20–23). De ahí que el perfil de resistencia al TEPT incluya personas que ejercen un trabajo socialmente valorado.

Los perfiles de riesgo y resistencia al TEPT se sintetizan la EP-TEPT. El siguiente ejemplo puede facilitar su interpretación. Si inmediatamente después de un desastre una persona no presenta factores de resistencia al TEPT y sí presenta 5 síntomas de CAP, pronosticamos 50 puntos en la escala DTS (DTS=25+5*5–0) lo que se considera como TEPT. El diseño y uso de escalas específicas como EP-TEPT para medir el impacto psicológico de desastres es muy recomendable (24–27).

Respecto de la ayuda estatal, suponemos que ha sido entregada a aquellas personas que presentaron CAP y no que su presenciaaumenta esos casos, como sugieren los resultados. La ayuda del estado no coincide con los factores de riesgo o resistencia, como tampoco con más ayuda entre quienes recibieron daños en sus viviendas o perdieron enseres.Lo anterior es una oportunidad para mejorar la respuesta estatal. Al respecto, los expertos coinciden en seis mejoras antes, durante y después de desastres: a.Coordinación entre la red de salud ejecutora y las Secretarías Ministeriales planificadoras de la asistencia para detectar y alterar barreras de acceso (p.e. costos, normas) al servicio; b. Capacitar a profesionales de la salud en intervenciones basadas en la evidencia que incluyan diagnósticos y seguimientos con instrumentos válidos y fiables; c.Sistematizar la información surgida; d.Crear políticas públicas y planificar acciones basadas en cada comunidad y focalizadas en las habilidades e intereses de las personas; e.Generar y aplicar conocimientos expertos (p.e. universidades); y,f. Prevenir el impacto psicosocial de desastres (3,28-34). Es de suma importancia que quienes toman decisiones conozcan estos aspectos y generen políticas para implementar mejoras permanentes.

Agradecimientos: Al proyecto FONDECYT 11121330.

Conflicto de intereses: Ninguno.

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