Tendências de ação e prognóstico no transtorno depressivo maior

O desenvolvimento de marcadores clínicos e psicológicos que caracterizem o grande subgrupo de pacientes com depressão maior que não se beneficiam dos antidepressivos serotoninérgicos oferecidos como tratamento de primeira linha é de extrema importância clínica, mas até agora não foi alcançado. Indicadores clínicos e psicológicos seriam ideais para prever a não resposta aos medicamentos antidepressivos, dada a sua ampla disponibilidade. Até agora, no entanto, essas medidas falharam em fornecer previsões precisas no nível individual. Novos preditores de prognóstico e resposta ao tratamento no transtorno depressivo maior (TDM) podem agregar valor ao desenvolvimento de tratamentos direcionados e abordagens estratificadas para melhorar os resultados de longo prazo de indivíduos com TDM.

Os fundamentos psicológicos da resposta dos pacientes ao tratamento têm sido uma importante direção de pesquisa. Conforme proposto pelo modelo revisado do desamparo aprendido, uma vulnerabilidade cognitiva central ao MDD é a tendência de se culpar excessivamente por eventos negativos que ocorrem em sua vida. Consistente com a teoria, estudos anteriores demonstraram a importância do viés de autoculpabilização tanto como fator de vulnerabilidade quanto como sintoma de depressão. Por exemplo, foi demonstrado que indivíduos com TDM remitido tinham vieses de autodesprezo aumentados em comparação com participantes de controle saudáveis ​​em um estudo recente. Como o MDD é um diagnóstico ao longo da vida, entender as diferenças entre MDD remitido e controles saudáveis ​​pode ajudar a identificar traços de vulnerabilidade associados ao MDD. Assim, a descoberta de vieses de autoculpabilização em MDD remitido demonstra o papel potencial da autoculpa como um traço de vulnerabilidade e um novo marcador cognitivo para MDD que permanece presente durante a remissão e possivelmente constitui vulnerabilidade para recorrência. No entanto, uma limitação em estudos anteriores é que as pessoas podem ter dificuldades em distinguir suas emoções morais, como vergonha e culpa, sob certas circunstâncias. Medidas anteriores avaliando essas emoções dependiam em grande parte da classificação subjetiva dos participantes e, portanto, são problemáticas em termos de diferenciação das emoções morais.

Além disso, essas medidas não abordam a natureza adaptativa ou mal-adaptativa das emoções morais. Conforme proposto por Tangney, as emoções morais podem ser tanto adaptativas quanto desadaptativas, e essa diferença é possivelmente determinada pelas diferentes tendências de ação de um indivíduo associadas às suas emoções morais. As tendências de ação descrevem um estado cognitivo e motivacional implícito antes que uma ação seja executada. Sugeriu-se que tendências de ação adaptativa, como sentir vontade de pedir desculpas, estavam associadas a emoções de autoculpa, como culpa, e tendências de ação mal-adaptativas, como sentir vontade de se esconder e criar distância de si mesmo, estavam associadas à vergonha. No entanto, falta uma investigação empírica das associações entre tendências de ação e emoções de autoculpabilização. Investigações adicionais sobre esse tópico são importantes para entender o papel potencial das tendências de ação como uma nova medida de autoculpa e sua associação com a vulnerabilidade ao TDM. É importante desenvolver medidas de tendências de ação com alta validade ecológica. Em estudos anteriores, nosso grupo de pesquisa desenvolveu uma tarefa computadorizada que mede as tendências de ação e a utilizou para prever o prognóstico no TDM. Verificou-se que esta tarefa pode prever o risco de recorrência em pessoas com MDD, mostrando um grande tamanho de efeito (Cohen's d=0,96). No entanto, havia duas limitações principais. Primeiro, a tarefa usada em formato verbal e incluía descrições abstratas de cenários (por exemplo, "Você age mesquinhamente com seu amigo"), o que torna a tarefa dependente de quão bem os participantes podem imaginar os cenários. Em segundo lugar, a falta de imersão da tarefa dificultou o envolvimento, o que pode limitar a validade ecológica da tarefa.

A avaliação baseada em realidade virtual (VR) é um novo paradigma para avaliação cognitiva em comparação com a avaliação tradicional de papel e lápis ou computadorizada. Os cenários de RV foram sugeridos como ferramentas promissoras para avaliações cognitivas e demonstraram ser seguros para a avaliação de transtornos de ansiedade e depressão. É importante ressaltar que a natureza interativa e imersiva da realidade virtual torna possível desenvolver uma tarefa cognitiva envolvente e com maior validade ecológica, o que seria ideal para identificar novos marcadores cognitivos de resultados de TDM. Assim, este estudo terá como objetivo empregar uma tarefa de realidade virtual para medir tendências de ação relacionadas à culpa.

Existem três grandes questões de pesquisa deste estudo

1. O MDD está associado a uma maior propensão a tendências de ação desadaptativas, como autodistanciamento e ocultação, em comparação com um grupo de controle não-MDD?
2. As tendências de ação mal-adaptativas relacionadas à autoculpa estão associadas a um mau prognóstico para o transtorno depressivo maior atual quando tratadas como de costume na atenção primária?
3. As tendências de ação mal-adaptativas relacionadas à autoculpa podem ser usadas para prever o prognóstico no TDM no nível individual quando combinadas com outros preditores usando um modelo de regressão duplamente validado regularizado por rede elástica aninhada? (https://github.com/AndrewLawrence/dCVnet). Isso usará preditores primários e secundários no mesmo modelo.

Nossos preditores primários propostos de prognóstico para transtorno depressivo maior são os seguintes (estes serão usados ​​em um modelo de regressão múltipla não regularizado):

1. Porcentagem de tentativas durante as quais o esconderijo foi escolhido conforme medido pela tarefa de RV
2. Porcentagem de tentativas durante as quais o autodistanciamento foi escolhido conforme medido pela tarefa de RV
3. Pontuação total de autonomia medida pelo Inventário de Estilo Pessoal
4. Pontuação total de sociotropia medida pelo Inventário de Estilo Pessoal
5. Pontuação total do modelo de encenação de Maudsley
6. Adesão ao tratamento medida em uma escala ordinal (com que regularidade você tomou seus antidepressivos no último mês na dose prescrita? 0=Nunca, 1=Algumas vezes, 2=Mais da metade das vezes, 3=A maior parte das vezes, 4=Quase todos os dias, 5=Todos os dias)
7. Apoio social recebido medido pela Escala de Apoio Social
8. Pontuação basal de depressão medida pelo Inventário Rápido de Sintomatologia Depressiva Auto-avaliado (QIDS-SR-16) e o Questionário de Saúde do Paciente Modificado por Maudsley -9 (MM-PHQ-9, dois modelos separados serão executados para usar o QIDS- SR-16 ou o MM-PHQ-9 como variável de resultado).
9. Sintomas de ansiedade de linha de base medidos pela avaliação do Transtorno de Ansiedade Generalizada
10. Otimização da medicação antidepressiva durante o período de acompanhamento em uma escala ordinal (0=nenhum novo antidepressivo/interromper o antidepressivo atual ou diminuir sua dose, 1=aumentar da dose eficaz para uma dose mais alta, 2=aumentar da dose ineficaz para a eficaz/ou mudar para outro antidepressivo em dose efetiva)

Outros preditores potenciais em análises secundárias para um modelo de regressão não regularizado:

1. Mecanismo de enfrentamento medido pelo Breve COPE
2. Tipo de tratamento obtido durante os quatro meses (ex. ISRS ou não ISRS)
3. Labilidade Afetiva
4. Trauma precoce
5. Comorbidade física
6. Idade
7. Gênero
8. Educação
9. Idade de início
10. Número de episódios anteriores