Introducción El trastorno depresivo mayor (TDM) sigue siendo uno de los principales retos de salud pública a escala global por su contribución a la discapacidad, el sufrimiento subjetivo y el impacto socioeconómico. Sin embargo, el “peso” del TDM no se distribuye de forma homogénea: varía entre países y grupos de edad en función ...
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El trastorno depresivo mayor (TDM) sigue siendo uno de los principales retos de salud pública a escala global por su contribución a la discapacidad, el sufrimiento subjetivo y el impacto socioeconómico. Sin embargo, el “peso” del TDM no se distribuye de forma homogénea: varía entre países y grupos de edad en función de contextos socioculturales, determinantes económicos, patrones demográficos y capacidad de los sistemas sanitarios.
Con el objetivo de aportar una lectura comparada y longitudinal, un análisis reciente utiliza los datos del estudio Global Burden of Disease (GBD) 2021 para comparar la carga del TDM en China, India y Estados Unidos entre 1990 y 2021, incorporando además proyecciones hasta 2035. El trabajo combina métricas epidemiológicas (prevalencia y años vividos con discapacidad, YLD) con herramientas de análisis temporal —incluyendo enfoques edad-periodo-cohorte— para identificar patrones robustos y diferencias relevantes para la planificación sanitaria.
GBD emplea indicadores pensados para comparar países con estructuras demográficas distintas. En este estudio se utilizan:
- Prevalencia: número de personas que viven con TDM en un periodo dado.
- YLD (Years Lived with Disability): años vividos con discapacidad, un indicador clave cuando la mortalidad directa no es el componente principal del impacto.
- ASPR (Age-Standardized Prevalence Rate) y ASYR (Age-Standardized YLD Rate): tasas estandarizadas por edad para comparar tendencias temporales sin que el envejecimiento poblacional “distorsione” la lectura.
Este enfoque es especialmente útil cuando se analizan países con transiciones demográficas muy distintas: el envejecimiento acelerado de China, la estructura poblacional más joven de India y la evolución socioeconómica y sanitaria de Estados Unidos.
El estudio utiliza una combinación de métodos:
- Joinpoint regression para detectar cambios de tendencia en series temporales.
- Modelización bayesiana edad-periodo-cohorte (BAPC) para separar el efecto de la edad (ciclo vital), el periodo (factores históricos o coyunturales que afectan a toda la población) y la cohorte (generación de nacimiento).
- AAPC (Average Annual Percentage Change) para resumir la dirección e intensidad del cambio anual medio.
En términos prácticos, este tipo de análisis ayuda a responder preguntas relevantes para salud pública: ¿aumenta el TDM porque la población envejece, porque hay un cambio reciente que afecta a todos, o porque determinadas generaciones están más expuestas a riesgos?
El hallazgo más directo es que el número absoluto de casos de TDM aumenta en los tres países entre 1990 y 2021, algo esperable en contextos de crecimiento poblacional y envejecimiento. La diferencia crítica aparece al mirar tasas estandarizadas:
- China: el estudio describe descensos modestos en ASPR y ASYR en el conjunto del periodo, con una reducción más marcada en grupos jóvenes, pero con incrementos en edades avanzadas, destacando el grupo 70–74 años.
- India: muestra una mayor estabilidad en las tasas estandarizadas a lo largo del tiempo, aunque con aumento de casos absolutos por dinámica demográfica.
- Estados Unidos: presenta un incremento pronunciado tanto de prevalencia como de YLD, con un patrón ascendente más consistente en el periodo analizado.
Esta lectura es importante para evitar interpretaciones simplistas: que “suban los casos” no significa automáticamente que el riesgo poblacional suba al mismo ritmo; y, al contrario, que las tasas se mantengan no elimina el impacto asistencial si el volumen de población crece.
En los tres países, el estudio observa que las mujeres presentan mayor prevalencia y mayor carga (YLD) que los hombres a lo largo de grupos de edad y puntos temporales. Este patrón, consistente con la literatura epidemiológica previa, tiene implicaciones tanto para investigación (mecanismos biopsicosociales y determinantes) como para planificación sanitaria (accesibilidad, identificación de necesidades y enfoque de equidad).
Desde una perspectiva clínica y de servicios, estos resultados refuerzan la conveniencia de interpretar la demanda asistencial de depresión con una lente de género, sin reducirla a explicaciones monocausales.
Edad y envejecimiento: el peso creciente en mayores y la lectura por cohorte
Uno de los aportes del análisis edad-periodo-cohorte es mostrar que el TDM no se distribuye igual a lo largo del ciclo vital y que la tendencia puede divergir entre países. En China, la combinación de descenso en jóvenes y aumento en mayores apunta a un escenario en el que el envejecimiento y la carga en edades avanzadas adquieren un peso creciente para el sistema sanitario.
En India, la estabilidad relativa en tasas estandarizadas no debe interpretarse como ausencia de problema: el volumen de población y la necesidad de servicios puede aumentar por inercia demográfica. En Estados Unidos, el patrón ascendente sostenido sugiere que, además de la demografía, podrían estar operando factores de periodo y cohorte que desplazan la carga hacia arriba.
Proyecciones hasta 2035: divergencia entre países
Las proyecciones del estudio señalan trayectorias distintas:
- Estados Unidos: la carga de TDM seguiría aumentando hasta 2035.
- China: se anticipa un ligero descenso.
- India: se proyecta una estabilidad relativa.
Estas proyecciones no son predicciones deterministas, sino estimaciones basadas en tendencias históricas y supuestos del modelo. Aun así, son valiosas para orientar escenarios de planificación: recursos humanos, capacidad comunitaria, integración con atención primaria y priorización de grupos vulnerables (por edad y por sexo).
Implicaciones para gestión sanitaria, investigación y formación clínica
Desde el punto de vista de sistemas de salud, el estudio sugiere tres mensajes operativos:
1. No basta con una lectura global: China, India y EE. UU. requieren interpretaciones y respuestas adaptadas a su estructura poblacional, tendencias por edad y perfiles de desigualdad.
2. Envejecimiento y depresión: el incremento en grupos mayores (especialmente señalado en China) obliga a integrar la evaluación del estado de ánimo en rutas asistenciales de cronicidad y fragilidad, y a reforzar capacidades en geriatría, atención primaria y salud mental comunitaria.
3. Carga en YLD: cuando el impacto principal se expresa como discapacidad, ganan relevancia los modelos de atención continuada, la coordinación socio-sanitaria y el seguimiento longitudinal.
En investigación, la comparación internacional ayuda a formular hipótesis sobre determinantes socioculturales (estigma, acceso, alfabetización en salud mental), económicos (desigualdad, precariedad) y sanitarios (capacidad de detección, cobertura). En formación, refuerza el valor de comprender métricas poblacionales como ASPR/ASYR y de interpretar cambios temporales con herramientas como APC.
La carga del TDM aumentó en número absoluto en China, India y Estados Unidos entre 1990 y 2021, pero con patrones divergentes en tasas estandarizadas: descensos modestos en China con incremento en mayores, estabilidad relativa en India y aumento marcado en Estados Unidos.
En los tres países, las mujeres soportan una mayor carga. Las proyecciones hasta 2035 apuntan a un crecimiento continuado del TDM en Estados Unidos, con estabilidad en India y ligero descenso en China. Estos hallazgos refuerzan la necesidad de análisis contextuales y de planificación sanitaria basada en evidencia poblacional y dinámica demográfica.
Resumen y adaptación editorial: Virginia Candelas García (Cibermedicina / Psiquiatria.com)
Fuente original: https://www.frontiersin.org/journals/psychiatry/articles/10.3389/fpsyt.2025.1686919/full
Texto completo disponible en:Cross−national comparison of major depressive disorder burden in China, India, and the United States of America: an age−period−cohort analysis of GBD 2021 - Front. Psychiatry, 20 January 2026Sec. Mood DisordersVolume 16 - 2025
Este contenido es un resumen adaptado. La autoría científica corresponde a los autores originales.
Artículo distribuido bajo licencia Creative Commons según la fuente original.
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