El suicido y las conductas suicidas son un problema de salud pública de primera magnitud. Anualmente fallecen cerca de un millón de personas por suicidio en todo el mundo1 y en torno a las 4.000 en España2. La prevalencia de la conducta suicida es variable geográficamente y hay muchos países con datos no fiables. Con todo es un problema global, no solo de sociedades avanzadas, de hecho, el 75% de los suicidios ocurren en los países con un nivel de desarrollo bajo y medio1. Hay que tener en cuenta que por cada suicidio se producen 20 intentos de suicidio1, lo que genera un importante sufrimiento en las personas allegadas y costes para el sistema sanitario.
Desde hace 40 años la investigación en el campo del suicidio supone el 10% de lo publicado en Psiquiatría (Pubmed). Sin embargo, no se está consiguiendo una disminución apreciable en la tasa de muerte por suicidio e intentos de suicidio. Urge por tanto, reflexionar sobre cómo se ha orientado la investigación en la conducta suicida de cara a encontrar estrategias que ayuden a su prevención. Cuatro aspectos en particular, por su importancia para la clínica, se abordan en este editorial: 1) la validez de la estrategia de estratificación del riesgo para identificar pacientes con riesgo suicida, 2) la validez de los instrumentos de valoración, 3) las medidas y tratamientos propuestos para evitar que los pacientes en riesgo cometan suicido y 4) desde una perspectiva más nihilista, si estamos investigando lo que de verdad tenemos que investigar y donde lo tenemos que investigar3.
Uno de los axiomas de la prevención de la conducta suicida, que ha centrado buena parte de la investigación, es que es posible clasificar a los pacientes como de bajo o alto riesgo a partir de identificar los factores de riesgo de suicidio. Esta premisa no la sustentan varios metaanálisis recientes4–6. Los factores de riesgo clásicos demuestran una especificidad muy baja y un escaso valor predictivo. Large et al., en un resumen del estado de la investigación en suicidio en los últimos 40 años, encuentran que el 95% de los pacientes catalogados de alto riesgo no mueren por suicidio, mientras que la mitad de los suicidios tienen lugar en pacientes que se clasificaron como de bajo riesgo6. Siendo el suicidio un evento poco frecuente y dada la poca sensibilidad de nuestra categorización del riesgo, nuestros sistemas de clasificación no identifican los suicidios en los grupos de bajo riesgo.
En segundo lugar, los instrumentos (escalas) con los que se evalúan el riesgo de repetición tras un intento de suicidio no son suficientemente válidos ni fiables y su valor predictivo es clínicamente insuficiente7,8. La mayoría de las escalas, que exploran los factores de riesgo antes señalados, no demuestran una validez mayor que la evaluación clínica o que modelos basados en datos administrativos y socio-demográficos recogidos en las historias clínicas7. En un metaanálisis de 2016, Chan et al. solo encontraron 7 estudios evaluando la eficacia del uso de escalas en la predicción del riesgo suicida, y la sensibilidad y la especificidad que demostraron en la prevención del suicidio fue escasa8.
En tercer lugar, se han postulado numerosas intervenciones para prevenir la conducta suicida en poblaciones clínicas, especialmente entre aquellos que han realizado intentos de suicidio. Los resultados de distintos tratamientos son limitados, siendo la intervención «Brief Intervention and Contact» de la Organización Mundial de la Salud la única que ha demostrado eficacia en un reciente metaanálisis9.
Finalmente, hay que constatar que nuestros modelos de riesgo de suicidio provienen del estudio de muestras de países desarrollados, donde hay inversión en investigación, mientras que las mayores tasas de suicidio están en las zonas rurales de países de ingresos bajos y medios3. En este sentido, es más llamativo que los estudios se realizan sobre muestras clínicas en medios académicos, cuando un porcentaje importante de los suicidios consumados no han consultado con servicios especializados10,11. Por todo esto, es cuestionable si los modelos que se han construido para explicar la conducta suicida son generalizables.
Llegados a este punto, hay que asumir que el estado actual de la investigación no nos permite predecir el suicidio y que la prevención que las distintas intervenciones alcanzan es escasa. Pero más allá de hacernos caer en el nihilismo, la situación descrita nos plantea un interesante reto y pone de manifiesto la necesidad de un cambio en la aproximación al problema del estudio del suicidio.
Franklin et al. han propuesto acertadamente evolucionar desde estudiar factores de riesgo a definir algoritmos de riesgo, e incluso hacer un seguimiento de los pacientes en periodos más cortos de tiempo5. Con respecto a la primera propuesta, la clave es el empleo de nuevas técnicas de análisis que emplean una aproximación inductiva como las técnicas de machine learning. Nuestro grupo ha usado estas técnicas con resultados interesantes en el estudio del peso de distintos factores de riesgo en pacientes con intentos de suicidio12 y en pacientes repetidores13, mientras que Kessler et al.14, los han empleado en un estudio prospectivo de suicidio en soldados estadounidenses y Liu et al.15 en la creación de un algoritmo para predecir la recurrencia de ideación suicida en personas con bajo estado de ánimo. Con respecto al seguimiento y monitorización de pacientes, la ubicuidad y el uso de smartphone nos va a facilitar esta labor. Sin duda van a hacer factible y aceptable para los pacientes la implementación de las técnicas de Ecological Momentary Assesment (EMA) en el estudio del suicidio. El EMA va a permitir realizar un seguimiento en tiempo real de los pacientes, evaluar los factores de riesgo de forma repetida en el tiempo y caracterizar de una forma más precisa y personalizada la conducta suicida16. Resultan especialmente prometedoras las medidas EMA no intrusivas. Hay trabajos que están empleando la información que recogen los distintos sensores de los smartphone de los pacientes y analizando patrones de uso, 2 estudios recientes han descrito cambios conductuales que se pueden correlacionar con síntomas depresivos17,18. El uso de estas técnicas aplicadas al estudio del suicidio nos va a permitir identificar patrones personales de cambio en momentos de riesgo.
A lo que nos estamos acercando con estas propuestas, con las particularidades y dificultades propias de nuestro campo de estudio, es a una medicina personalizada y no estratificada, que ya está proporcionando resultados prometedores en otros campos de la medicina como la oncología19. Acercarnos a la formulación del riesgo de suicidio desde la medicina personalizada implicaría integrar conocimientos de distintas áreas como la psiquiatría, la genética o la ingeniería entre otras.
En conclusión, los resultados de la investigación tradicional en el campo del suicidio nos plantean un importante reto. Es necesario una evolución en la aproximación a este fenómeno pasando del estudio de los factores de riesgo y estratificación al de los algoritmos de riesgo e individualización, con una perspectiva personalizada que exprima el potencial que nos ofrecen las tecnologías existentes.
FinanciaciónTrabajo parcialmente financiado por: Instituto de Salud Carlos III (ISCIII PI13/02200; PI16/01852), Delegación del Gobierno para el Plan Nacional de Drogas (20151073); American Foundation for Suicide Prevention (AFSP) (LSRG-1-005-16).