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abordaje del síndrome de delirio (SD) en el contexto de la COVID-19, por lo cual se elaboró un consenso sobre su diagnóstico y tratamiento ante el contexto pandémico<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El SD se caracteriza por un cambio agudo en la atención, la conciencia y la cognición. Es una condición común en adultos mayores con enfermedad física o mental, que aumenta la morbimortalidad además de considerarse una emergencia geriátrica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0100"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>. Desde una perspectiva etiológica, los factores de riesgo de SD se pueden distinguir en factores predisponentes, es decir, que refuerzan la vulnerabilidad inicial al SD (p. ej., edad avanzada) y factores precipitantes, los cambios agudos que desencadenan el síndrome (p. ej., la infección por COVID-19)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Específicamente la asociación entre el SD y la COVID-19<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a> refiere mecanismos multifactoriales, como la invasión neurológica directa, la afección cerebrovascular y, más indirectamente, a través de la hipoxia, fiebre, deshidratación, inflamación (tormenta de citocinas proinflamatorias), medicamentos y alteraciones metabólicas. Por ello es importante comprender la interacción dinámica de los mecanismos que refuerzan dicha relación comórbida de mayor implicancia actual.</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La presente carta tiene como finalidad presentar el modelo de red de relaciones estadísticas (dirigidas o no dirigidas), compuesta por relaciones de orden cero o asociaciones parciales<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0105"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a> que conectan los nodos (variables) y estructuran el modelo dinámico. Este método es incluyente con diversas medidas clínicas vinculadas a la psiquiatría<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0110"><span class="elsevierStyleSup">4,5</span></a>: cognitivas y neuropsicológicas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>, neuroanatómicas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0125"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>, bioquímicas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0130"><span class="elsevierStyleSup">8,9</span></a>, genómicas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0140"><span class="elsevierStyleSup">10,11</span></a>, antropométricas y fisiológicas, entre otras<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0110"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>.</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La importancia esencial del análisis de red es que permite la interacción de la estructura fenotípica y los biomarcadores de los factores de riesgo del SD que predisponen (p. ej., fenotipo del síndrome de fragilidad<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0150"><span class="elsevierStyleSup">12,13</span></a> u otro diagnóstico clínico más comórbido, determinación del riesgo poligénico<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0145"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>), así como de factores precipitantes vinculados a la COVID-19 (p. ej., biomarcadores inflamatorios y citocinas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0130"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>) que afectan al sistema nervioso central y producen alteraciones neuropsiquiátricas. Asimismo, la inclusión de instrumentos de autoinforme: <span class="elsevierStyleItalic">Confusion Assessment Method for the Intensive Care Unit</span> y <span class="elsevierStyleItalic">Delirium Diagnostic Tool-Provisional,</span> referidas en el estudio de Franco et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a> para el diagnóstico del SD, en el sistema de red permiten evaluar y explorar nuevas hipótesis clínicas sobre los factores y moduladores de mayor implicancia clínica en la dinámica del SD y la COVID-19.</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Uno de los factores vulnerables de mayor relación en adultos con SD es el síndrome de fragilidad, el cual es de naturaleza multifactorial y se caracteriza por componentes de estrés social, físico y psicológico<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0155"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a>. Para la fragilidad, hay instrumentos de evaluación para los pacientes con SD que incluyen el índice de fragilidad o las características fenotípicas de este síndrome<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0150"><span class="elsevierStyleSup">12,13</span></a>.</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El modelo de red es un análisis multivariante compuesto por múltiples relaciones no lineales regularizadas (eliminación de relaciones más espurias mediante el estimador LASSO) después del control multivariado de los elementos de la red<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0105"><span class="elsevierStyleSup">3,4</span></a>. Esto favorece la inclusión de variables de diversa naturaleza que evalúen múltiples aspectos de salud y su condición comórbida, así como la concurrencia dinámica entre los diversos factores etiológicos y moduladores<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0105"><span class="elsevierStyleSup">3,4</span></a>. La representación gráfica facilita la interpretación de manera sencilla: cuanto más gruesa sea la conexión entre los nodos (variables), mayor será la relación estadística<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0105"><span class="elsevierStyleSup">3,4</span></a>.</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La estimación de los elementos puente de la red (altos índices de centralidad) refieren una mayor implicancia clínica en la muestra de estudio, esto es, de mayor requerimiento ante el contexto actual para explicar los vínculos fisiopatológicos esenciales que exacerban el funcionamiento de diversas condiciones comórbidas de salud vinculadas al SD. Estos elementos centrales de la red afectan a las interacciones de los componentes concomitantes, es decir, una mayor medida de este elemento puente aumenta la probabilidad de fortalecer las demás relaciones, y viceversa, es posible que su disminución o una menor medida reduzcan las demás conexiones e incluso generen un colapso en toda la estructura de la red<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0105"><span class="elsevierStyleSup">3,4</span></a>. Por ello este enfoque de red es primordial para la planificación y el desarrollo personalizado de programas de intervención psiquiátrica con mayor eficacia ante el impacto de la COVID-19.</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El método de red permite comparar 2 o más estructuras de red<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">6,8,10</span></a>; por ejemplo, según la condición clínica o el control de las covariables de red<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">6,8,10</span></a>. Otra utilidad de la estimación simultánea de redes es evaluar antes y después de una intervención <span class="elsevierStyleItalic">(pre-post test)</span> para determinar la variación dinámica entre esas redes en 2 o más momentos diferentes; esto permite precisar los efectos de un tratamiento reduciendo la conexión de los síntomas más centrales de la red<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a>.</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Otro estudio reciente evaluó 2 redes de síntomas de ansiedad y depresión en 2 tiempos: inicio del brote de COVID-19 y tras el umbral de contagio<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0165"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>. La estimación simultánea de redes es esencial para una mayor comprensión de la concurrencia interactiva entre los mecanismos y moduladores de diversas condiciones psiquiátricas por grupos específicos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0105"><span class="elsevierStyleSup">3,4</span></a> (p. ej., según subtipos de delirio). A su vez, también es posible estimar los cambios de la red a través del tiempo mediante redes dirigidas, el cual se ha utilizado para evaluar longitudinalmente la dinámica de los estados de ánimo durante los primeros 20 días de la cuarentena obligatoria por COVID-19 en España<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0170"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>.</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En conclusión, el análisis de red ofrece una valiosa contribución metodológica y práctica en la investigación psiquiátrica para brindar una mayor explicación del funcionamiento dinámico (patrones asociativos de influencia mutua) de los factores de riesgo de diversas condiciones de salud mental como el SD (en este síndrome permite afianzar nuevas vías de investigación de la hipótesis de insuficiencia cerebral) y la relación con las manifestaciones clínicas de la COVID-19. Estos resultados permiten implementar una mejor atención integral y elaboración de intervenciones específicas requeridas en pacientes con SD<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a> y otras enfermedades psiquiátricas de etiología compleja y multifactorial desde el enfoque de sistemas de modelos dinámicos de red<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0180"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a>.</p></span>" "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0015" "bibliografiaReferencia" => array:18 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0095" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Consenso del Comité de Psiquiatría de Enlace de la Asociación Colombiana de Psiquiatría sobre el diagnóstico y tratamiento del delirium en el contexto de la pandemia por COVID-19" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => true "autores" => array:6 [ 0 => "J.G. 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---|---|---|---|
2024 Noviembre | 7 | 1 | 8 |
2024 Octubre | 34 | 1 | 35 |
2024 Septiembre | 53 | 5 | 58 |
2024 Agosto | 63 | 12 | 75 |
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2024 Junio | 50 | 4 | 54 |
2024 Mayo | 46 | 7 | 53 |
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2024 Febrero | 61 | 14 | 75 |
2024 Enero | 38 | 12 | 50 |
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2023 Febrero | 21 | 3 | 24 |
2023 Enero | 27 | 4 | 31 |
2022 Diciembre | 48 | 18 | 66 |
2022 Noviembre | 46 | 8 | 54 |
2022 Octubre | 50 | 11 | 61 |
2022 Septiembre | 41 | 14 | 55 |
2022 Agosto | 36 | 11 | 47 |
2022 Julio | 40 | 12 | 52 |
2022 Junio | 41 | 11 | 52 |
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2022 Febrero | 56 | 9 | 65 |
2022 Enero | 39 | 10 | 49 |
2021 Diciembre | 40 | 16 | 56 |
2021 Noviembre | 72 | 23 | 95 |
2021 Octubre | 72 | 32 | 104 |
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2021 Julio | 0 | 22 | 22 |
2021 Junio | 0 | 11 | 11 |
2021 Mayo | 0 | 16 | 16 |
2021 Abril | 0 | 16 | 16 |