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Marcadores computacionales de toma de decisiones arriesgadas para la identificación de ventanas temporales de vulnerabilidad al uso de opioides

  • Autor/autores: Anna B. Konova, Silvia Lopez-Guzman, Adelya Urmanche...(et.al)



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Artículo | Fecha de publicación: 07/01/2020
Artículo revisado por nuestra redacción

La adicción a los opioides es un importante problema de salud pública. A pesar de la disponibilidad de tratamientos basados ​​en evidencia, la recaída y el abandono son resultados comunes. Se necesitan esfuerzos para identificar el riesgo de reutilización y obtener una comprensión más precisa de los mecanismos que confieren vulnerabilidad de reutilizac...

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La adicción a los opioides es un importante problema de salud pública. A pesar de la disponibilidad de tratamientos basados ​​en evidencia, la recaída y el abandono son resultados comunes. Se necesitan esfuerzos para identificar el riesgo de reutilización y obtener una comprensión más precisa de los mecanismos que confieren vulnerabilidad de reutilización.


El objetivo de este estudio es utilizar herramientas de la psiquiatría computacional y la neurociencia de decisión para identificar cambios en los procesos de toma de decisiones que preceden a la reutilización de opioides.


Se estudió longitudinalmente a una cohorte de individuos con trastorno por consumo de opioides en un entorno de tratamiento basado en la comunidad durante hasta 7 meses (1-15 sesiones por persona). En cada sesión, los pacientes completaron una tarea de toma de decisiones arriesgada susceptible de modelación computacional y evaluaciones clínicas estándar. Se utilizaron análisis de regresión logística de efectos mixtos con retardo de tiempo para evaluar la probabilidad de uso de opioides entre sesiones (t a t + 1; dentro de las siguientes 1-4 semanas) a partir de los datos adquiridos en la sesión actual (t). Una cohorte de participantes de control completó procedimientos similares (1-5 sesiones por persona), sirviendo tanto como un grupo de comparación de referencia como una muestra independiente en la que evaluar la confiabilidad de la prueba de prueba-prueba. Los datos se analizaron entre el 1 de enero de 2018 y el 5 de septiembre de 2019.


Se derivaron dos marcadores de comportamiento basados ​​en modelos individuales de la tarea completada en cada sesión, capturando la tolerancia actual de un participante de los riesgos conocidos y la ambigüedad (riesgos parcialmente desconocidos). La ansiedad actual, el deseo, la abstinencia y la falta de adherencia se evaluaron a través de entrevistas y registros clínicos. El uso de opioides se determinó a partir de pruebas aleatorias de toxicología urinaria y autoinformes.


Setenta pacientes (edad media [EE], 44, 7 [1, 3] años; 12 mujeres y 58 hombres [82, 9% hombres]) y 55 participantes de control (edad media [EE], 42, 4 [1, 5] años; 13 mujeres y 42 hombres [ 76. 4% hombres]) fueron incluidos. De las 552 sesiones completadas con pacientes (media [SE], 7. 89 [0. 59] sesiones por persona), 252 (45. 7%) precedieron directamente a los eventos de uso de opioides (media [SE], 3. 60 [0. 44] sesiones por persona). A partir de los parámetros de la tarea, solo la tolerancia a la ambigüedad se asoció significativamente con mayores probabilidades de uso prospectivo de opioides (odds ratio ajustado, 1. 37 [IC 95%, 1. 07-1. 76]), lo que indica que los pacientes eran más tolerantes específicamente a los riesgos ambiguos antes de estos eventos de uso. La asociación de la tolerancia a la ambigüedad con el uso prospectivo fue independiente de los factores clínicos establecidos (odds ratio ajustado, 1. 29 [IC 95%, 1. 01-1. 65]; P = . 04), de modo que un modelo que combina estos factores explicaba más variación en el riesgo de reutilización. No se observaron diferencias significativas en la tolerancia a la ambigüedad entre los pacientes y los participantes de control, que completaron 197 sesiones (media [SE], 3. 58 [0. 21] sesiones por persona); sin embargo, los pacientes fueron más tolerantes a los riesgos conocidos (B = 0. 56 [IC 95%, 0. 05-1. 07]).


Los enfoques computacionales pueden proporcionar información mecanicista sobre los factores cognitivos subyacentes a la vulnerabilidad a la reutilización de opioides y pueden ser prometedores para el uso clínico.


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