Mapping depression heterogeneity: towards an understanding of symptom configurations
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Date
2024
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Abstract
Depression is one of the most prevalent mental health problems: it affects 16% of the world's population and represents the main contributing factor to global disability. However, the heterogeneity of depression as a disorder has presented obstacles for research concerning its etiology, genetic, endophenotypes, the effectiveness of antidepressants and the efficacy of psychotherapies. Depression heterogeneity must be parsed out and better understood in order to advance basic research as well as enhance treatment options. So far, depression heterogeneity research has mainly used latent variable modeling, describing symptoms as observable variables and as consequences of the latent variable of depression. A noteworthy limitation of this factorial approach to depression heterogeneity research is that it assumes independence between the variables, ignoring the relationship between the symptoms, which might be interacting and reinforcing each other. Consequently, this kind of data analysis has led to an understanding of heterogeneity based on identifying subgroups associated with overall symptom severity. A better comprehension of depression heterogeneity, from a symptomatic point of view, is thus necessary. This study aims to describe, analyze, and compare profiles of depressive symptoms present in clinical-community and treatment-seeking samples in Chile. These data was analyzed in four steps. First, theoretical symptom profiles were determined using algorithmic analysis; second, the frequency of theoretical symptom profiles were identified in the samples; third, a network analysis for the most prevalent theoretical symptom profiles were carried out to identify centrality and covariance of symptoms within profiles; and fourth, networks between the in clinical-community and treatment-seeking samples were compared. In addition, a simulation study was carried out to estimate sample sizes for future studies.
La depresión es uno de los problemas de salud mental más prevalentes: afecta al 16% de la población mundial y representa el principal factor contribuyente a la discapacidad global. Sin embargo, la heterogeneidad de la depresión como trastorno ha presentado obstáculos para la investigación sobre su etiología, genética, endofenotipos, efectividad de la farmacoterapia y eficacia de la psicoterapia. La heterogeneidad de la depresión debe ser analizada y mejor entendida para avanzar en la investigación básica así como para mejorar las opciones de tratamiento. Hasta ahora, la investigación sobre la heterogeneidad de la depresión ha utilizado principalmente el modelado de variables latentes, describiendo los síntomas como variables observables y como consecuencias de la variable latente de la depresión. Una limitación notable de este enfoque es que asume independencia entre las variables, ignorando la relación entre los síntomas, que podrían estar interactuando y Reforzándose mutuamente. En consecuencia, este tipo de análisis ha llevado a una comprensión de la depresión basada en la severidad general de los síntomas. Por lo tanto, es necesaria una mejor comprensión de la heterogeneidad de la depresión, desde un punto de vista sintomático.Este estudio tiene como objetivo describir, analizar y comparar perfiles de síntomas depresivos presentes en muestras clínicas-comunitarias y de personas que buscan tratamiento en Chile. Estos datos fueron analizados en cuatro pasos. Primero, se determinaron perfiles teóricos de síntomas utilizando un análisis algorítmico; segundo, se identificó la frecuencia de los perfiles teóricos de síntomas en las muestras; tercero, se llevó a cabo un análisis de red para los perfiles teóricos de síntomas más prevalentes para identificar la centralidad y la covarianza de los síntomas dentro de los perfiles; y cuarto, se compararon las redes entre las muestras clínicas-comunitarias y las de personas que buscan tratamiento. Adicionalmente, se realizó un estudio de simulación para estimar los tamaños de muestra de los perfiles más prevalentes para futuros estudios.
La depresión es uno de los problemas de salud mental más prevalentes: afecta al 16% de la población mundial y representa el principal factor contribuyente a la discapacidad global. Sin embargo, la heterogeneidad de la depresión como trastorno ha presentado obstáculos para la investigación sobre su etiología, genética, endofenotipos, efectividad de la farmacoterapia y eficacia de la psicoterapia. La heterogeneidad de la depresión debe ser analizada y mejor entendida para avanzar en la investigación básica así como para mejorar las opciones de tratamiento. Hasta ahora, la investigación sobre la heterogeneidad de la depresión ha utilizado principalmente el modelado de variables latentes, describiendo los síntomas como variables observables y como consecuencias de la variable latente de la depresión. Una limitación notable de este enfoque es que asume independencia entre las variables, ignorando la relación entre los síntomas, que podrían estar interactuando y Reforzándose mutuamente. En consecuencia, este tipo de análisis ha llevado a una comprensión de la depresión basada en la severidad general de los síntomas. Por lo tanto, es necesaria una mejor comprensión de la heterogeneidad de la depresión, desde un punto de vista sintomático.Este estudio tiene como objetivo describir, analizar y comparar perfiles de síntomas depresivos presentes en muestras clínicas-comunitarias y de personas que buscan tratamiento en Chile. Estos datos fueron analizados en cuatro pasos. Primero, se determinaron perfiles teóricos de síntomas utilizando un análisis algorítmico; segundo, se identificó la frecuencia de los perfiles teóricos de síntomas en las muestras; tercero, se llevó a cabo un análisis de red para los perfiles teóricos de síntomas más prevalentes para identificar la centralidad y la covarianza de los síntomas dentro de los perfiles; y cuarto, se compararon las redes entre las muestras clínicas-comunitarias y las de personas que buscan tratamiento. Adicionalmente, se realizó un estudio de simulación para estimar los tamaños de muestra de los perfiles más prevalentes para futuros estudios.
Description
Tesis (Doctor of Philosophy)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2024