Representación de sistemas asociativos de red: el caso del miedo y la ansiedad por COVID-19 / Representation of associative network systems: the case of fear and anxiety by COVID-19

Un estudio de revisión de la presente revista refiere que la rápida propagación de la COVID- 19 por todo el mundo y las medidas para contener el impacto sin precedentes de esta pandemia, devenida en emergencia sanitaria internacional,1 han generado también problemas de salud mental como el estrés, la ansiedad, los síntomas depresivos, el insomnio, la negación, la ira y el miedo.2 Para atender la demanda de atención psicológica a los afectados,3 las herramientas empíricas, como las escalas validadas y los cuestionarios, son esenciales entre las medidas que ayudarían en el ejercicio de los profesionales de las ciencias clínicas en este dramático contexto sanitario.4 Entre las medidas psicológicas de mayor uso es la Fear of COVID-19 Scale (FCV-19S; 7 items), de Ahorsu y otros.5 y The Coronavirus Anxiety Scale (CAS; 5 ítems).6 En un estudio metanalítico integrado por 23 estudios y 19 978 participantes, se escogieron estos instrumentos debido a que el miedo y la ansiedad han sido reportados como las reacciones psicológicas más frecuentes,7 con una relación fuerte (r = 0,55) entre ambas, y cuyas magnitudes fueron mayores en comparación a otras variables de sintomatología psiquiátrica.7 Entre los factores externos prevalentes en relación con ambas variables destaca el sexo femenino, atribuible a las diferencias conocidas en los sistemas de respuesta al estrés en relación con los varones. En el sexo femenino se reporta un aumento mayor a las respuestas endocrinas, afectivas y de excitación al estrés que genera una mayor vulnerabilidad a la angustia psicológica,8 en especial en el personal sanitario, sector donde además predomina. Según una investigación...(AU)

Una alternativa de análisis de redes en la exploración de los estados de salud mental, condiciones crónicas y COVID-19

El análisis de redes es una técnica estadística gráfica que permite visualizar e interpretar intuitivamente asociaciones entre síntomas y múltiples variables vinculadas al funcionamiento y espectro de diversas condiciones de salud. Siendo de relevancia clínica en el contexto actual de la pandemia de COVID-19, y ante su poca difusión en Sudamérica, se tuvo como objetivo un análisis narrativo de este modelo de red durante la pandemia. Se realizó una revisión narrativa de los estudios empíricos publicados desde mayo de 2020 a julio de 2021 en la base de datos de PubMed y ScienceDirect. Se seleccionaron las investigaciones que utilizaron redes psicométricas de correlación parcial en participantes evaluados durante la pandemia de COVID-19. Esta revisión reporta 13 estudios de red que utilizaron mayormente síntomas relacionados a la ansiedad (7 estudios), depresión (6 estudios) y estrés (6 estudios). La información resultante se agrupa en 3 grupos (publicaciones en revistas de psiquiatría, ciencias psicológicas, medicina y afines). La revisión presentada refiere que este análisis de red permite una nueva forma de identificar aspectos clínicos importantes como la comorbilidad, concurrencia de los síntomas y medidas no sintomatológicas, agrupaciones de síntomas con otras variables de naturaleza latente u observable que comparten una causa común, la exploración de nuevas hipótesis clínicas holísticas con variables epidemiológicas, psicológicas, biomédicas y contextuales de mayor interés, como la comparación de sistemas de asociación causal de variables de múltiples niveles en el proceso psicobiológico y sus factores de riesgo y protección en varios periodos de tiempo.

Summary Network analysis is a graphical statistical technique that allows visualizing and intuitively interpreting the spectrum of various health conditions, being of clinical relevance in the current context of the COVID-19 pandemic. Given its limited dissemination in South America, we aimed at a narrative analysis of this network model during the pandemic. A narrative review of empirical studies published from May 2020 to July 2021 in the PubMed and ScienceDirect database was performed. We selected research that used partial correlation psychometric networks in participants assessed during the COVID-19 pandemic. This review reports 13 network studies that used mostly symptoms related to anxiety (7 studies), depression (6 studies) and stress (6 studies). The resulting information is grouped into 3 clusters (publications in psychiatry, psychological sciences, medicine and related journals). The presented review refers that this network analysis allows a new way of identifying important clinical aspects such as comorbidity, concurrence of symptoms and nonsymptomatologic measures, groupings of symptoms with other variables of latent or observable nature that share a major common cause, the exploration of new holistic clinical hypotheses with epidemiological, psychological, biomedical and contextual variables of major current interest such as the comparison of causal association systems of multilevel variables in the psychobiological process, and their risk and protective factors in various time periods.

Beneficios de la conversión de los tamaños de efecto y el factor Bayes en investigaciones de ciencias de la salud / Benefits of effect size and Bayes factor conversion in health science investigations

Sr. director: Los investigadores médicos, comúnmente, informan los efectos de un tratamiento o describen relaciones entre variables. Los efectos o asociaciones entre dos variables se pueden cuantificar utilizando medidas como diferencias de medias, proporciones de riesgo o correlaciones. Las pruebas de significación de hipótesis nulas (NHST, siglas en inglés) basados en valores p<0,05 se han utilizado sin algún otro criterio para reportar conclusiones clínicas; sin embargo, estas se han cuestionado, pues se requiere proporcionar información sobre la magnitud o importancia del efecto. Por lo tanto, se debe reforzar la estadística con estimaciones más plausibles como el tamaño de efecto (TE) en la investigación en ciencias de la salud.1,2 Concretamente, los TE cuantifican la presencia del fenómeno analizado. En general, se utilizan las magnitudes de efecto estandarizadas como el coeficiente de correlación (r) o la diferencia de media estandarizada (d) cuando se incluyen diferentes escalas de medición entre los estudios, mientras que los tamaños de los efectos no estandarizados como el coeficiente...(AU)

El análisis de red en la investigación clínica de la patogenia comórbida del COVID-19 / Network analysis in the clinical investigation of the comorbid pathogenesis of COVID-19

Señor editor: Un estudio publicado en la presente revista ha destacado el impacto de la infección provocada por la COVID-19 y un mayor riesgo de mortalidad en pacientes con diabetes mellitus (DM) e hipertensión arterial (HA), lo cual es incluso más grave en aquellas personas con ambas condiciones comórbidas. Estos pacientes presentan mayores niveles de enzima convertidora de angiotensina 2 (ECA2) que interactúa con los componentes de la enfermedad de COVID-19 lo cual afianza un mayor riesgo de un síndrome de dificultad respiratoria aguda

Mr. Editor: A study published in the present journal has highlighted the impact of COVID-19-mediated infection and an increased risk of mortality in patients with diabetes mellitus (DM) and hypertension (HA), which is even more severe in those with both comorbid conditions. These patients have increased levels of angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2) interacting with the disease components of COVID-19, which supports an increased risk of acute respiratory distress syndrome.

El análisis de red en la evaluación del impacto psicológico por la COVID-19 / Social Network Analysis on the Psychological Impact Due To COVID-19

En el artículo denominado Estudio del impacto psicológico de la COVID-19 en estudiantes de Ciencias Médicas, Los Palacios1, publicado en el volumen 46 de la Revista Cubana de Salud Pública, se reportó niveles altos de estrés en la muestra de estudio. A su vez, otro estudio sistemático, también publicado en esta revista refiere la importancia de las estrategias de afrontamiento al estrés para minimizar los efectos negativos de la pandemia de la COVID-19.2 A pesar de haberse evaluado mayormente la relación entre ambos conceptos, no hemos encontrado en la literatura consultada estudios durante la COVID-19 que evalúen los mecanismos etiológicos (fisiológicos y psicológicos) que refuerzan un mayor nivel de estrés, y precisen cuáles son las estrategias de afrontamiento más...(AU)