Introdução. A depressão é uma síndrome clínica heterogênea caracterizada por perfis sintomatológicos distintos. Contudo, raros são os estudos que investigaram subtipos depressivos na comunidade e seus correlatos sociodemográficos e clínicos, diferenciando-os quanto à apresentação de acordo com o gênero. Métodos. Utilizou-se o banco de dados do Estudo São Paulo Megacity. Entraram na análise 1.212 sujeitos (869 mulheres e 343 homens) que responderam sobre a presença ou ausência dos sintomas constantes no módulo de depressão do questionário WMH-CIDI. Foi usado o método de análise de classes latentes (ACL). Critérios estatísticos (como o Critério de Informação Bayesiano [BIC] e a entropia) foram empregados para a determinação do número de classes que melhor classificava os sujeitos. Após a obtenção dos modelos mais adequados, as classes foram validadas por correlatos sociodemográficos e clínicos, utilizando-se regressão logística multinomial. Posteriormente, examinou-se a associação entre os subtipos depressivos e a utilização dos serviços de saúde ao longo da vida. Todas as análises foram realizadas no programa Mplus 6.12. Resultados. O melhor modelo de ACL para a amostra geral foi o de 3 classes denominadas Melancólica (37,8%), Atípica (17,83%) e Leve (44,37%). Os sujeitos da classe Atípica apresentaram elevada probabilidade de irritabilidade (81,8%) e ansiedade (90,7%). No modelo final ajustado, pertencer à classe Melancólica associou-se significativamente com: transtorno do espectro bipolar; transtorno de ansiedade; dependência de álcool e drogas; maior incapacitação; e maior escolaridade. Mulheres na classe Atípica foram mais propensas a ter maior escolaridade e comorbidade com transtorno do espectro bipolar e transtorno de ansiedade. Na análise da subamostra de mulheres, o melhor modelo de ACL foi o de 3 classes, semelhantes ao modelo da amostra total: Melancólica (39,34%), Atípica (19,53%) e Leve (41,13%). No modelo final ajustado para o sexo feminino, a classe Melancólica associou-se significativamente com: transtorno do espectro bipolar; transtorno de ansiedade; dependência de álcool e drogas; transtorno disfórico pré-menstrual; e maior incapacitação. Mulheres desta classe, comparadas com às das outras classes, foram mais propensas a ter maior escolaridade e estarem separadas, divorciadas ou viúvas. A classe Atípica associou-se significativamente com: transtorno do espectro bipolar; transtorno de ansiedade; dependência de álcool e drogas; e maior escolaridade. Para o sexo masculino, o melhor modelo de ACL foi também o de 3 classes: Melancólica (40,37%), Agitada (19,56%) e Leve (40,07%). Praticamente todos os homens pertencentes à classe Agitada apresentaram agitação e ansiedade, e uma grande proporção (ao redor de 84%), irritabilidade. Ainda, os sujeitos desta classe apresentaram as maiores proporções de pensamento acelerado (43,9%), aumento de energia (10,6%) e tentativa de suicídio (10,5%), em um perfil de sintomas semelhante aos estados mistos. A classe Agitada associou-se significativamente com os transtornos do espectro bipolar, embora esta associação não tenha permanecido no modelo ajustado. A classe Melancólica entre os homens associou-se com transtorno de ansiedade e dependência de nicotina. Mesmo os sujeitos das classes mais sintomáticas relataram baixo uso de serviços ao longo da vida. Conclusões. Nosso estudo confirma que subtipos depressivos, como melancólico, atípico e agitado podem ser identificados em amostras da população geral, corroborando a heterogeneidade sintomatológica do construto de depressão das classificações atuais. Tanto os perfis sintomatológicos, como as comorbidades com outros transtornos psiquiátricos, como espectro bipolar, ansiedade e dependência de substâncias, têm implicações na escolha do tratamento. Estes resultados podem também contribuir para a determinação de melhores critérios e especificadores dos subtipos depressivos nas próximas edições do DSM e da CID / Introduction. Depression is a heterogeneous clinical syndrome characterized by distinct symptom profiles. However, few studies have investigated depressive subtypes in the community and their sociodemographic and clinical correlates, differentiating them on the presentation according to gender. Methods. Data comes from the São Paulo Megacity Mental Health Survey. One thousand two hundred and twelve subjects (869 women and 343 men) entered in the analysis and responded to the presence or absence of symptoms of the depression module of the WMH-CIDI questionnaire. Latent class analysis (LCA) was used. Statistical criteria (such as the Bayesian Information Criteria [BIC] and entropy) were applied to the determination of the number of classes that best classified the subjects. After obtaining the most suitable models, the classes were validated by clinical and sociodemographic correlates, using multinomial logistic regression. We also later examined the association between depressive subtypes and lifetime health service utilization. All analyses were performed in the program Mplus 6.12. Results. The best LCA model for the overall sample was a 3-class model, which were named Melancholic (37.8%), Atypical (17.83%) and Mild (44.37%). Those in the Atypical class had a high probability of irritability (81.8%) and anxiety (90.7%). In the final adjusted model, being in the Melancholic class was significantly associated with: having a bipolar spectrum disorder; an anxiety disorder; alcohol and drug dependence; greater disability; and higher education. Women in the Atypical class were more likely to have higher education and comorbidity with bipolar spectrum disorder and anxiety disorder. In the analysis of the subsample of women, the best LCA model was a 3-class model, with classes similar to the model of the overall sample: Melancholic (39.34%), Atypical (19.53%) and Mild (41.13%). In the final adjusted model for females, the Melancholic class was significantly associated with: bipolar spectrum disorder; anxiety disorder; alcohol and drug dependence; premenstrual dysphoric disorder; and greater disability. Women in this class, as compared to those in other classes, were more likely to have higher education and be separated, divorced or widowed. The Atypical class was significantly associated with: bipolar spectrum disorder; anxiety disorder; alcohol and drug dependence; and higher education. For males, the best LCA model was also a 3-class model: Melancholic (40.37%), Agitated (19.56%) and Mild (40.07%). Virtually all men belonging to Agitated class endorsed agitation and anxiety, and a large proportion (around 84%), irritability. In addition, respondents belonging to this class presented the highest proportions of racing thought (43.9%), increased energy (10.6%), and suicide attempt (10.5%), in a symptom profile similar to mixed states. The Agitated class was significantly associated with bipolar spectrum disorders, although this association did not remain in the adjusted model. The Melancholic class among men was associated with anxiety disorder and nicotine dependence. Even subjects of more symptomatic classes reported low lifetime use of services. Conclusions. Our study confirms that depressive subtypes such as melancholic, atypical and agitated can be identified in samples from the general population, corroborating the symptomatologic heterogeneity of the construct of depression of current classifications. Both symptom profiles and comorbidity with other psychiatric disorders, such as bipolar spectrum, anxiety and substance dependence, have implications for the choice of treatment. These results may also contribute to establishing better criteria and specifiers of depressive subtypes in future editions of DSM and ICD
Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-01102012-162421 |
Date | 31 August 2012 |
Creators | Silva Junior, Clovis Alexandrino da |
Contributors | Andrade, Laura Helena Silveira Guerra de |
Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
Source Sets | Universidade de São Paulo |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | Tese de Doutorado |
Format | application/pdf |
Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
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