Perfil psicológico diferencial entre dolor torácico de causa no cardiológica y enfermedad coronaria: un estudio controlado / Different psychological profiles in non-cardiac chest pain and coronary artery disease: a controlled study

RESUMEN

El objetivo del trabajo es identificar variables que permitan diferenciar el dolor torácico de causa no cardiológica (DTCNC) de la enfermedad coronaria (EC). Se realizó un estudio observacional, de casos (pacientes con DTCNC, n = 40) y controles (pacientes con EC, n = 40). Se analizaron variables sociodemográficas, médicas y psicológicas. No existían diferencias en personalidad, excepto en el rasgo «control emocional», menor en DTCNC. Estos enfermos presentaron mayor alexitimia y empleaban más frecuentemente dos estrategias de afrontamiento la religión y la búsqueda de ayuda médica. Cuando se realizó un análisis multivariable, el modelo compuesto por las siguientes cuatro variables alexitimia, calidad de vida y afrontamientos basados en la religión y en la búsqueda de ayuda médica muestra una sensibilidad del 85,4% y una especificidad del 80%. Este modelo predictivo podría emplearse como test de screening para diferenciar ambos trastornos (AU)

ABSTRACT

The objective of the study was to identify clinical characteristics that enable non-cardiac chest pain to be differentiated from coronary artery disease. An observational case-control study was carried out in 40 patients with non-cardiac chest pain and a control group of 40 patients with coronary artery disease. Sociodemographic, medical and psychological variables were assessed. There was no difference in personality except in «emotional control», which was less in patients with non-cardiac chest pain. These patients had greater alexithymia and more frequently used coping strategies, such as religion and seeking medical help. Multivariate analysis showed that a predictive model comprising four variables (i.e., alexithymia, quality of life, and coping based on religion and seeking medical help) had a sensitivity of 85.4% and a specificity of 80.0%. This predictive model could be used as a screening test to discriminate between the two conditions (AU)