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

ABSTRACT

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 mportantes 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.Alternate 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 thisnetwork 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 participantsassessed during the COVID-19 andemic. This review reports 13 network studies that used mostly ymptoms related to anxiety (7 studies), depression (6 studies) and stress (6 studies). The resulting information is grouped into 3 clusters (publications in sychiatry, psychological sciences, medicine and related journals). The presented review refers that this network analysis allows a new way of identifying important clinical aspects uch as comorbidity, concurrence of symptoms and nonsymptomatologic measures, groupings of symptomswith other variables of latent or bservable nature that share a major common cause, the exploration of new holistic clinical hypotheses with pidemiological, 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.