Autor/autores:
s Ryan Smith, Sahib S. Khalsa yMartín P. Paulus
La adherencia a la medicación antidepresiva es uno de los problemas más importantes de la asistencia sanitaria en todo el mundo. Las intervenciones diseñadas para aumentar la adherencia han fracasado en gran medida, lo que apunta hacia una necesidad crítica de comprender mejor los procesos de toma de decisiones subyacentes que contribuyen a la adherencia. Un modelo comp...
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La adherencia a la medicación antidepresiva es uno de los problemas más importantes de la asistencia sanitaria en todo el mundo. Las intervenciones diseñadas para aumentar la adherencia han fracasado en gran medida, lo que apunta hacia una necesidad crítica de comprender mejor los procesos de toma de decisiones subyacentes que contribuyen a la adherencia. Un modelo computacional de toma de decisiones que integre datos empíricos con un principio fundamental de selección de acciones podría ser pragmáticamente útil para 1) hacer predicciones a nivel individual sobre la adherencia y 2) proporcionar un marco explicativo que mejore nuestra comprensión de la no adherencia.
Aquí formulamos un modelo de proceso de decisión de Markov parcialmente observable basado en el marco de inferencia activo que puede simular varios procesos que influyen de manera plausible en las decisiones de adherencia.
Usando simulaciones de modelos de las decisiones diarias para tomar un inhibidor selectivo de la recaptación de serotonina prescrito, mostramos que varios parámetros distintos en el modelo pueden influir en las decisiones de adherencia de manera predecible. Estos parámetros incluyen diferencias en la profundidad de la política (es decir, qué tan lejos en el futuro se considera al decidir), incertidumbre en la decisión, creencias sobre la predictibilidad (estocasticidad) de los síntomas, creencias sobre la magnitud y el curso temporal de las reducciones de síntomas y efectos secundarios, y la fuerza de los hábitos de toma de medicamentos que uno ha adquirido.
Aclarar estos factores influyentes será un primer paso importante hacia la determinación empírica de los factores que contribuyen a la falta de adherencia a los antidepresivos en pacientes individuales. El modelo también se puede extender sin problemas para simular la adherencia a otros medicamentos (incorporando la reducción de síntomas conocida y las trayectorias de efectos secundarios de esos medicamentos), con la promesa potencial de identificar qué tratamientos pueden ser los más adecuados para diferentes pacientes.
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