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May 25, 2023

Predictores del cliente de abandono de la terapia en un entorno de atención primaria: un estudio de cohorte prospectivo

Volumen de Psiquiatría de BMC

BMC Psychiatry volumen 23, Número de artículo: 358 (2023) Citar este artículo

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Detalles de métricas

El abandono de la terapia plantea un gran desafío. Se ha realizado una investigación considerable sobre los predictores de abandono escolar, sin embargo, ninguna en el contexto de los servicios primarios de salud mental en Noruega. El propósito de este estudio fue investigar qué características de los clientes pueden predecir la deserción del servicio Atención Inmediata de Salud Mental (PMHC).

Realizamos un análisis secundario de un ensayo controlado aleatorio (ECA). Nuestra muestra consistió en 526 participantes adultos que recibieron tratamiento PMHC en los municipios de Sandnes y Kristiansand, entre noviembre de 2015 y agosto de 2017. Usando regresión logística, investigamos la asociación entre las características de nueve clientes y la deserción.

La tasa de abandono fue del 25,3%. El análisis ajustado indicó que los clientes mayores tenían una razón de probabilidad (OR) más baja de abandono en comparación con los clientes más jóvenes (OR = 0,43, [IC del 95 % = 0,26, 0,71]). Además, los clientes con educación superior tenían una probabilidad más baja de abandonar los estudios en comparación con los clientes con niveles de educación más bajos (OR = 00,55, IC del 95 % [0,34, 0,88]), mientras que los clientes que estaban desempleados tenían más probabilidades de abandonar los estudios. comparó los empleados regulares (OR = 2,30, [IC 95% = 1,18, 4,48]). Finalmente, los clientes que experimentaron un apoyo social deficiente tuvieron una mayor probabilidad de abandonar en comparación con los clientes que informaron un buen apoyo social (OR = 1,81, [IC del 95 % = 1,14, 2,87]). El sexo, el origen inmigrante, el funcionamiento diario, la gravedad de los síntomas y la duración de los problemas no predijeron la deserción.

Los predictores encontrados en este estudio prospectivo podrían ayudar a los terapeutas de PMHC a identificar a los clientes en riesgo de abandono. Se discuten estrategias para prevenir la deserción escolar.

Informes de revisión por pares

En Noruega, la prevalencia anual de trastornos mentales en la población es de alrededor del 20 % [33]. Esto indica que 1 de cada 5 adultos tendrá un trastorno mental en un año determinado. La ansiedad, la depresión y la adicción a las drogas son los trastornos más comunes.

La ansiedad y la depresión a menudo se informan como razones de la capacidad reducida para trabajar, las licencias por enfermedad y las prestaciones por discapacidad en Noruega [32]. Entre los que recibieron beneficios por discapacidad en 2016, el 36,8% lo hizo debido a un diagnóstico primario de un trastorno mental o del comportamiento. En general, esto representó la mayor proporción de personas que reciben beneficios por discapacidad [32].

El sistema de salud noruego se divide en diferentes unidades, denominadas servicios primarios, secundarios y terciarios. Los servicios primarios a menudo tienen un mandato preventivo y de promoción de la salud. Esto incluye todos los servicios que los clientes pueden usar sin una remisión y, a menudo, son gratuitos. El tratamiento en los servicios secundarios requiere una remisión del servicio primario, y los clientes son admitidos en función de una mayor gravedad de los síntomas. Los servicios de salud terciarios requieren una derivación del servicio secundario, ya que están más especializados en ciertos trastornos.

Prompt Mental Health Care (PMHC), en noruego llamado Rask Psykisk Helsehjelp (RPH), es un modelo de tratamiento de atención primaria basado en la Terapia Cognitiva Conductual (CBT). PMHC se basa en la mejora del acceso a las terapias psicológicas (IAPT), un programa implementado por el gobierno del Reino Unido en 2008. IAPT ha mostrado resultados de tratamiento sólidos y ha demostrado que brinda beneficios públicos masivos [5]. Hoy en día, existen servicios similares a IAPT en un número creciente de países, como Noruega, Australia, Japón y Suecia [49].

Un objetivo importante de PMHC es mejorar el acceso al tratamiento basado en la evidencia para adultos con ansiedad y depresión de leves a moderadas, problemas para dormir y problemas emergentes de uso de sustancias [46]. Un objetivo secundario es mejorar la participación en el trabajo. PMHC es de fácil acceso porque es gratuito, está ubicado en la comunidad local y es accesible sin la remisión de un médico general (GP). El tratamiento se basa en un modelo de atención mixto, lo que implica la aplicación de una combinación de modalidades de tratamiento con varias intensidades. Estas modalidades van desde la autoayuda guiada de baja intensidad, los cursos y los grupos hasta la terapia individual de más alta intensidad a corto plazo. Los servicios son proporcionados por equipos interdisciplinarios formados en TCC [46]. Las evaluaciones han mostrado efectos sólidos de PMHC [24, 25, 40, 46].

A pesar de los efectos de recuperación bien documentados, es un hecho que la terapia no brinda resultados deseables para todos [6, 15, 50]. Una proporción considerable de clientes termina la terapia prematuramente por varias razones. Este grupo a menudo se denomina abandonos [1, 13, 48, 52]. La deserción se ha convertido en un campo de interés dentro de la investigación durante los últimos cincuenta años, con la esperanza de implicaciones que puedan proporcionar cursos de terapia significativos y eficientes para más personas.

La deserción se define de varias maneras en la literatura [1, 13, 48, 52]. En todas las definiciones, la deserción suele operacionalizarse de tres formas, destacando uno o más de los siguientes aspectos: 1) El número de sesiones a las que se asiste, 2) Terminación prematura, entendida como terminación antes de la recuperación, o 3) Terminación unilateral, entendida como falta de la colaboración del terapeuta en la decisión de terminación.

Los metanálisis y las revisiones de la literatura han encontrado que la prevalencia promedio de abandono escolar varía debido a las diferencias en las definiciones, los diseños de los estudios y los entornos de los servicios [10, 52, 54]. Para la psicoterapia en general, los metanálisis han mostrado una tasa de abandono promedio promedio de aproximadamente 19 a 46% [48, 52]. En cuanto a los estudios de TCC exclusivamente, los metanálisis y las revisiones de la literatura han informado una tasa de abandono promedio de entre el 15 y el 26 % [13, 19], Linardon et al., 2018, [41]. Dentro del entorno de tratamiento de IAPT, un metanálisis no publicado encontró una tasa de abandono promedio del 31 % en todos los estudios [16]. Hubo diferencias notables entre las tasas de abandono informadas en los estudios, que oscilaron entre aproximadamente el 10% y el 50%.

La deserción puede tener amplias consecuencias para el cliente y el servicio. En primer lugar, disminuye las posibilidades de recuperación clínica, en términos de una mayor gravedad de los síntomas para los abandonos en la terminación en comparación con los que completaron [4, 14, 43, 54]. Los síntomas subumbrales residuales son un factor de riesgo de recaída, lo que aumenta la posibilidad de un mal resultado a largo plazo y varios cursos de terapia [4, 34, 54]. También hay consecuencias negativas para el sistema nacional de salud y los servicios locales en términos de pérdida de tiempo, recursos y pérdidas económicas [10, 30]. En particular, la deserción no siempre es equivalente a resultados negativos para los clientes. Parece que para algunos clientes unas pocas sesiones pueden ser suficientes para sentirse mejor y posteriormente abandonar [30].

En la literatura se han identificado varios predictores de abandono, sin embargo, algo inconsistentes [1, 41, 48, 52]. Existe evidencia de que una cantidad considerable de la varianza de la deserción del cliente se explica a nivel del terapeuta con resultados que oscilan entre el 5,7 % y el 12,6 % [42, 55]. Además, se encuentra que la alianza terapéutica está relacionada con el abandono [17, 22, 45], y algunos afirman que la alianza terapéutica es más predictiva que los factores del cliente y del terapeuta por separado [52]. Además, la deserción puede predecirse hasta cierto punto por las diferencias entre los servicios. Di Bona et al. [10] y Reneses et al. [39] informaron que pertenecer a diferentes municipios o estar asignado a diferentes servicios proporcionó diferentes tasas de deserción. No obstante, la mayor parte de la investigación se ha realizado sobre predictores clínicos y sociodemográficos de la deserción de los clientes.

La severidad alta de los síntomas se ha presentado como un predictor de la deserción del cliente, especialmente los altos niveles de depresión y ansiedad [3, 13, 21, 42, 51]. Curiosamente, los estudios también han encontrado que la baja gravedad de los síntomas y la alta función diaria son predictores de abandono [10, 12, 54]. Los hallazgos sobre la gravedad baja y alta de los síntomas como predictores de abandono podrían representar una modalidad bimodal. Los dos opuestos pueden llevar potencialmente a que los clientes perciban el tratamiento como inmanejable o innecesario porque uno está demasiado bien.

De manera similar a la bimodalidad de la gravedad de los síntomas, se ha encontrado que la duración es predictiva si el episodio ha persistido durante mucho tiempo (> 2 años) o bastante poco tiempo (< 1 mes) [10].

La mayoría de los metanálisis y revisiones de la literatura concluyen con resultados inconsistentes y mixtos para el sexo como predictor [1, 48, 54]. Un cuerpo dominante de investigación ha encontrado que una edad más temprana predice la deserción [11, 12, 22, 39, 42, 54].

En estudios de Barrett et al. [1] y Fenger et al. [12], el nivel socioeconómico más bajo (SES) se presentó como el predictor demográfico más importante de la deserción. Esto se encuentra en varios indicadores SES, incluyendo privación económica o pobreza [3, 14, 52], niveles más bajos de educación [12, 23, 41, 52], altos niveles de privación social [18, 44].

El desempleo también ha sido identificado como un predictor de abandono escolar [12, 14]. Sajón et al. [42] encontró que el desempleo fue el predictor más fuerte investigado tanto de la deserción como del deterioro. Curiosamente, Zieve et al. [54] no encontró que el desempleo sea un predictor de abandono en un entorno clínico privado. Fenger et al. [12] encontraron que los clientes con licencia por enfermedad tenían una mayor frecuencia de asistencia al tratamiento. Se especula que la baja por enfermedad puede disminuir la posibilidad de abandono porque el horario diurno del cliente está más abierto para las sesiones de tratamiento [12]. Esto está respaldado por el hecho de que el compromiso laboral se menciona comúnmente como una razón para la deserción [3, 17].

Los estudios han proporcionado resultados mixtos para el origen inmigrante como predictor de abandono escolar. Algunos estudios han encontrado una asociación entre el origen inmigrante y la deserción [1, 8, 51, 52], sin embargo, los hallazgos no son consistentes en todo el campo.

Como se ha demostrado, existe un gran cuerpo de investigación sobre el abandono de la psicoterapia. Los hallazgos sobre los predictores de abandono son algo inconsistentes, especialmente en relación con los factores del cliente. Hay un campo de investigación cada vez mayor que documenta y respalda el efecto de la prevención de la salud a través de los servicios de atención primaria [38]. Sin embargo, existe una investigación limitada sobre la deserción de los servicios primarios de salud mental. Con los datos proporcionados por el Instituto Noruego de Salud Pública (NIPH), nuestro estudio tuvo como objetivo investigar si una serie de factores del cliente podrían predecir el abandono del servicio PMHC en Noruega. No se había realizado previamente ninguna investigación sobre la deserción escolar en este entorno de servicio. Nos enfocamos exclusivamente en los factores del cliente, ya que nuestro conjunto de datos consistía en las características iniciales del cliente. Con base en la literatura, seleccionamos los siguientes nueve factores del conjunto de datos que teníamos a mano: edad, sexo, nivel de educación, estado laboral, origen inmigrante, apoyo social, gravedad de los síntomas, duración de los problemas y función diaria.

Los datos fueron proporcionados por NIPH. Se obtuvo del brazo de tratamiento PMHC de un ensayo controlado aleatorio pragmático (ECA) realizado en dos municipios noruegos, Sandnes y Kristiansand. Analizamos los predictores de abandono entre los que recibieron la intervención, por lo que se convirtió en un diseño de estudio de cohorte prospectivo. Las descripciones de sujetos, materiales y métodos se describieron por primera vez en la evaluación principal del RCT por Knapstad et al. [24].

Los participantes en este estudio fueron reclutados entre noviembre de 2015 y agosto de 2017 [24]. Se encontró que los sitios de prueba eran relativamente similares entre sí, así como representativos de la población noruega en varias variables sociodemográficas, por ejemplo, tasas de origen inmigrante, educación superior y desempleo [24].

Los psicólogos tenían la responsabilidad profesional del servicio en cada sitio. En el estudio actual se incluyeron diez terapeutas. El número de clientes por terapeuta osciló entre ocho y 90 clientes (m = 52). La mayoría de los clientes comenzaron con un curso psicoeducativo de cuatro sesiones. Los programas de autoayuda de baja intensidad fueron accesibles hasta cierto punto durante el período de prueba. La mayoría de los clientes recibieron solo tratamiento de baja intensidad en términos de psicoeducación grupal (36,5 %) o una combinación de intervenciones de baja y alta intensidad (33 %). Además, el 29,4% recibió principalmente tratamiento de alta intensidad. Solo el 1% recibió autoayuda guiada [28].

La información sobre el estudio se transmitió a través de una carta de información del NIPH a todos los médicos de la zona y directamente de los servicios en las reuniones de la asociación local de médicos de cabecera. Los ciudadanos podían obtener información sobre el estudio de su médico de cabecera, a través de la página web del municipio, los periódicos locales y la radio local. Las personas que contactaron a PMHC en Sandnes o Kristiansand obtuvieron una cita para una evaluación inicial. Esta evaluación consistió en una entrevista clínica para evaluar los problemas de salud mental del cliente y la motivación para el tratamiento, además de brindar información sobre el estudio.

Hubo criterios de inclusión y exclusión predefinidos para evaluar la elegibilidad de los participantes para PMHC durante el período de prueba. Se suponía que los criterios se parecían a la atención ordinaria. El criterio de inclusión principal fue la ansiedad y/o la depresión leve a moderada. El Cuestionario de Salud del Paciente (PHQ-9) y la Escala de Trastorno de Ansiedad Generalizada (GAD-7) se utilizaron como instrumentos de detección con puntos de corte predeterminados (PHQ-9 > = 10 y/o GAD-7 > = 8) [24]. No se predefinieron los puntos de corte superiores para la escisión de la gravedad, ya que la gravedad también se basó en el juicio clínico en la entrevista clínica. Otros requisitos eran una edad mínima de 18 años, lugar de residencia en los municipios pertinentes y dominio básico del idioma noruego.

Las personas fueron excluidas si cumplían con los criterios de problemas mentales más profundos, como trastorno alimentario, riesgo suicida grave, trastorno bipolar, depresión grave, ansiedad incapacitante, síntomas psicóticos, abuso de sustancias o trastorno de personalidad. Otro criterio de exclusión fue dos o más intentos previos de tratamiento en los servicios secundarios, sin resultado satisfactorio. También se excluyó a las personas con graves problemas de salud física como su principal desafío. Aquellos que no se consideraron elegibles para PMHC fueron derivados a su médico de cabecera, servicios secundarios u otros servicios adecuados para su desafío principal.

A aquellos que cumplieron con los criterios de inclusión se les pidió que participaran, dieron su consentimiento por escrito y se registraron en un portal seguro de datos en línea. El portal fue desarrollado por los Servicios de Datos de Ciencias Sociales de Noruega (NSD) y se utilizó para recopilar todos los datos y cuestionarios de clientes y terapeutas. También se usó para aleatorizar a los clientes al tratamiento PMHC o al tratamiento habitual (TAU) [24, 40]. Hubo 774 participantes que se incluyeron en el ensayo, de los cuales 526 fueron asignados al azar al tratamiento PMHC [24, 40]. Los datos de los participantes del grupo PMHC se utilizaron para el análisis en este documento.

El abandono en el contexto de este estudio se definió como el abandono que ocurre antes de completar seis sesiones de tratamiento. Se eligieron seis sesiones porque se considera el número mínimo de sesiones recomendadas para el tratamiento de la ansiedad y la depresión en IAPT [31]. Los clientes que lograron sus objetivos de tratamiento antes de las seis sesiones y terminaron de acuerdo con el terapeuta, no fueron clasificados como abandonos. Los terapeutas informaron sobre la finalización o el abandono, el número de sesiones a las que asistieron y los motivos de la terminación.

Cuando los clientes se registraron, autoinformaron sus respuestas a una variedad de preguntas en un cuestionario de referencia. Las preguntas iban desde la salud mental y física hasta la demografía y el estilo de vida. Todas las variables continuas se dicotomizaron para facilitar la interpretación y aumentar la utilidad clínica de los resultados del estudio.

PHQ-9 le pide al respondedor que evalúe nueve elementos que describen cada criterio para la depresión según el DSM-V. Las opciones de respuesta varían de 0 (nada en absoluto) a 3 (casi todos los días), lo que permite una puntuación total máxima de 27. La casuística se definió como una puntuación mínima de 10. Una puntuación superior a 14 se definió como síntomas moderados a graves de depresión. Las puntuaciones se codificaron en tres categorías diferentes, a saber, por debajo del límite (0–9), depresión leve (10–14) y depresión moderada a grave (15–27). La variable por debajo del punto de corte se utilizó como categoría de referencia. El PHQ-9 ha sido probado como una medida fiable y válida para realizar diagnósticos de depresión basados ​​en criterios, evaluar la gravedad de los síntomas y controlar los cambios a lo largo del tiempo [27]. La confiabilidad interna de PHQ-9 ha sido medida y evaluada, mostrando una excelente confiabilidad test-retest y un α de Cronbach entre 0,86 y 0,89 [27]. El α de Cronbach basado en nuestros datos fue de 0,80.

GAD-7 mide la frecuencia de siete síntomas comunes de ansiedad general. Similar a PHQ-9, las opciones de respuesta varían de 0 (nada) a 3 (casi todos los días). La puntuación suma máxima es 21. La casuística se fijó en 8 y una puntuación superior a 14 se definió como síntomas graves de ansiedad. Las puntuaciones de GAD se codificaron en tres categorías, a saber, por debajo del límite (0–7), ansiedad leve a moderada (8–14) y ansiedad severa (15–21). Por debajo del límite se utilizó como categoría de referencia. Se ha encontrado que GAD-7 tiene buena validez y confiabilidad para medir la ansiedad general. El instrumento se puede utilizar tanto para evaluar la gravedad de los síntomas como para controlar el cambio a lo largo del tiempo [24, 47]. Ha mostrado una excelente fiabilidad test-retest y un α de Cronbach de 0,92 [47]. El α de Cronbach basado en nuestros datos fue de 0,83.

La Escala de ajuste social y laboral (WSAS) mide el deterioro de la función diaria mediante la evaluación de cinco elementos en una escala que va de 0 (nada) a 8 (muy grave). Las respuestas se basan en la función en el trabajo y en las relaciones sociales durante el último mes [53]. Las puntuaciones totales informadas se convirtieron en una variable binaria. Las puntuaciones dentro del tercil más alto se codificaron como 1 (estado funcional bajo), mientras que las puntuaciones en los dos terciles más bajos se codificaron como 0 (estado funcional alto). WSAS se ha utilizado en evaluaciones anteriores de PMHC [46]. Además, WSAS tiene una fiabilidad, sensibilidad y validez discriminante comparables a PHQ-9 y GAD-7 [53].

La duración de los problemas se midió en meses. La variable fue recodificada en tres categorías: menor o igual a 6 meses, entre 7 y 24 meses y mayor a 24 meses. La categoría intermedia se utilizó como referencia en base a los hallazgos de la revisión de la literatura.

Las preguntas sociodemográficas se utilizaron como variables binarias. Estas preguntas incluían sexo (mujer: sí/no), educación superior (universidad/colegio: sí/no) y antecedentes migratorios (inmigrante de primera o segunda generación: sí/no). El empleo se evaluó mediante dos preguntas de respuesta múltiple sobre el estado laboral actual y la fuente de ingresos. Según sus respuestas, los participantes fueron codificados en cinco categorías diferentes. Estos eran empleados, empleados mientras recibían beneficios, desempleados, estudiantes y otros (por ejemplo, jubilados, pensionistas de invalidez total). La categoría de empleado se utilizó como categoría de referencia. La edad también se utilizó como variable binaria (más de 30 años: sí/no), ya que la literatura sugiere que las personas más jóvenes corren el riesgo de abandonar los estudios. Aunque siempre hay un grado de arbitrariedad al elegir un punto de corte, nuestros datos observados sugirieron una marcada caída en la probabilidad de abandonar después de los 30 años.

Las preguntas sobre el estilo de vida y las variables sociales también se informaron mediante respuestas binarias. Lo más relevante para este análisis fue la cuestión del apoyo social. La Escala de Apoyo Social de Oslo de 3 ítems (OSSS-3) cubre el número de confidentes cercanos, el sentido de preocupación mostrado por los demás y la disponibilidad percibida de ayuda práctica de los vecinos [26]. Se calculó una puntuación total que oscilaba entre 3 y 14. Los clientes con una puntuación de 3 a 8 se codificaron como 1 (apoyo social bajo), mientras que aquellos con una puntuación de 9 a 15 se codificaron como 0 (apoyo social medio a alto). Se ha informado que la validez y la confiabilidad de OSSS-3 son satisfactorias [26]. El α de Cronbach del OSSS-3 fue relativamente bajo según nuestros datos (0,58).

Se realizaron análisis preliminares para preparar las técnicas estadísticas específicas para abordar la pregunta de investigación. Todas las variables se verificaron en busca de errores, valores atípicos, normalidad de distribución, varianza y datos faltantes. Dentro de las variables educación superior, duración de los problemas y origen inmigrante, encontramos algunos datos faltantes (< 3%). Los datos faltantes se manejaron mediante la eliminación por listas en los análisis de regresión. La regresión logística se consideró el análisis más apropiado ya que la variable dependiente era dicotómica [35].

Para examinar las posibles relaciones entre la deserción como variable dependiente y los factores del cliente como variables independientes, primero hicimos análisis de regresión logística bivariada para nueve variables de relevancia según la literatura. De las variables sociodemográficas, estas fueron edad, sexo, origen inmigrante, situación laboral, nivel de educación y apoyo social. De las variables clínicas, estas fueron la gravedad de los síntomas, la duración de los problemas y la función diaria.

Las variables independientes que alcanzaron valores de p < 0,05 en los análisis de regresión logística se incluyeron posteriormente en un modelo de regresión logística multivariable. Si la fuerza de una asociación cambiaba cuando se incluía en el análisis multivariado, se realizaban más análisis para comprender qué explicaba la variación en la variable de resultado. Esto se hizo explorando diferentes combinaciones de variables mediante análisis de regresión logística y observando posibles cambios. Los terapeutas y los municipios se incluyeron en todos los análisis como efectos fijos. Todos los análisis estadísticos se realizaron con IBM SPSS Statistics, versión 28.0.1.0.

En este estudio actual, 133 (25,3%) participantes abandonaron la terapia. Mientras tanto, 393 (74,7%) participantes completaron la terapia. Los terapeutas informaron las siguientes razones para la terminación de la terapia para el grupo que abandonó: no poder contactar al cliente (36,1 %), falta de motivación (19,5 %), cambio a otro servicio (15,1 %), efecto insatisfactorio (4,5 %). mudanza de municipio (3%), otros motivos (4,5%) y desconocido (17,3%). El número medio de sesiones a las que asistió el grupo de abandono fue de 2,36 (DE = 1,67). Para el grupo de los que completaron fue de 7,37 (DE = 4,5) sesiones. La deserción ocurrió con mayor frecuencia entre la evaluación y la primera sesión (20,0%) y entre la cuarta y quinta sesiones (21,8%).

Los análisis descriptivos de la muestra se pueden encontrar en la Tabla 1. El número total de participantes fue de 526, de los cuales aproximadamente dos tercios eran mujeres. La edad media de la muestra fue de 34,95 (DE = 12) y el 60% de la muestra tenía más de 30 años. Dentro de la muestra, el 12,0% tenía un origen inmigrante de primera o segunda generación y el 44,3% informó tener educación superior. La mayoría de la muestra estaba empleada (29,5%) o empleada mientras recibía beneficios (35,7%). El resto de la muestra eran desempleados (14,3%) o estudiantes (14,3%). Dentro de la muestra, el 32,5% informó tener poco apoyo social.

En cuanto a las características clínicas, la media de PHQ-9 fue de 13,9 (DE = 5), mientras que la media de GAD-7 fue de 11,3 (DE = 4,6). Para PHQ-9, la mayoría (46%) de los clientes puntuaron dentro de los síntomas moderados a severos de depresión. Para GAD-7, la mayoría (50,6%) de los clientes puntuaron dentro de los síntomas leves a moderados de ansiedad. La mayoría de la muestra había experimentado su problema de salud mental durante más de seis meses (85,9%). Un grupo de 36,1% informó experiencia de baja función diaria.

Los resultados de los primeros análisis de regresión logística bivariada se presentan en la Tabla 2. Hubo asociaciones independientes significativas entre la deserción y la edad más joven, el apoyo social deficiente, los niveles más bajos de educación y ser estudiante (todos los valores de p < 0,05).

La Tabla 2 muestra que los participantes mayores de 30 años tenían un cociente de probabilidad menor de abandono en relación con los participantes menores de 30 años (OR = 0,36, [IC del 95% = 0,23, 0,55]). Los participantes con educación superior tenían una probabilidad más baja de abandono en comparación con aquellos con niveles de educación más bajos (OR = 0,41, [IC 95% = 0,26, 0,64]). Con respecto al estado laboral, los participantes que informaron estar desempleados o estudiantes tenían una mayor probabilidad de abandonar los estudios en comparación con aquellos que tenían un trabajo regular (OR = 2.75, [IC 95% = 1.44, 5.24] resp. OR = 2.16, [95 % IC = 1,14, 4,10]). Los participantes que informaron un apoyo social deficiente tenían más probabilidades de abandonar en comparación con aquellos que informaron un buen apoyo social (OR = 1,83 [IC del 95% = 1,19, 2,81]). Las variables identificadas como significativamente asociadas con la deserción en los análisis de regresión logística se incluyeron posteriormente en el modelo multivariado.

Los resultados del análisis multivariado se presentan en la Tabla 3. La edad más joven, estar desempleado, el apoyo social deficiente y los niveles más bajos de educación siguieron siendo predictores significativos de abandono escolar (todos los valores de p < 0,05), mientras que ser estudiante no lo fue.

Cabe señalar que el uso de predictores continuos en lugar de binarios no alteró sustancialmente los resultados presentados anteriormente. Además, la inclusión de todos los predictores en el análisis multivariante tampoco alteró sustancialmente los resultados.

Nuestro objetivo fue investigar si una serie de factores sociodemográficos y clínicos del cliente podrían predecir el abandono de un entorno de atención primaria, según las indicaciones de la literatura previa. Esto no se había estudiado en el contexto del servicio PMHC hasta ahora. Nuestros resultados respaldan en parte los hallazgos previos de la literatura de que factores sociodemográficos específicos pueden predecir la deserción. Estos eran edad más joven, estar desempleado, niveles más bajos de educación y apoyo social deficiente. Otros factores sociodemográficos identificados con resultados mixtos en la literatura no fueron predictores significativos en este contexto, como el sexo y el origen inmigrante. Contrariamente a nuestras expectativas, los factores clínicos como la gravedad de los síntomas, la duración de los problemas y la función diaria no fueron predictores significativos de abandono. La tasa general de deserción del 25,3% estuvo de acuerdo con las tasas anteriores informadas en la literatura, especialmente en el extremo inferior.

Nuestros resultados mostraron que los clientes menores de 30 años tenían un mayor riesgo de abandono, lo cual está de acuerdo con investigaciones anteriores [12, 22, 39, 48, 52]. Fenger et al. [12] explican el vínculo entre la edad más joven y la deserción por problemas de adherencia más profundos y desafíos con el compromiso. Las habilidades cognitivas menos desarrolladas pueden reducir la capacidad de autorreflexión y la mentalidad psicológica, que son beneficiosas en la terapia [1, 34]. La edad adulta joven también se caracteriza por situaciones sociales y personales menos estables [12]. Un horario impredecible podría aumentar la posibilidad de no presentarse. Además, la afiliación al grupo se vuelve más importante para la autoevaluación. Por lo tanto, sentirse diferente y experimentar el estigma puede convertirse en una barrera para completar la terapia. Por el contrario, el conocimiento y el acceso al tratamiento de salud mental están más disponibles hoy en día en comparación con las generaciones anteriores. Esto podría reducir el umbral para buscar tratamiento y, al mismo tiempo, reducir el umbral para abandonar cuando experimentar que el tratamiento no funciona. Finalmente, las características descritas de los clientes más jóvenes podrían dificultar el establecimiento de una buena alianza terapéutica, lo que en sí mismo es un predictor de abandono [22].

De acuerdo con la literatura previa, encontramos que el nivel de educación influyó en la probabilidad de abandono [12, 52]. Los niveles más bajos de educación pueden estar relacionados con la deserción en base a las habilidades cognitivas, las dificultades para estructurar la vida y un bajo sentimiento de dominio [7, 12]. Por lo tanto, puede que no sea la educación en sí misma la que sea decisiva, sino la capacidad de adquirir nuevos conocimientos. Sharf et al. [45] encontraron en su metanálisis que la asociación entre la alianza terapéutica y la deserción era más fuerte bajo la condición de niveles más bajos de educación. Esto puede deberse a que los clientes educados son más similares a sus terapeutas, lo que podría facilitar una buena alianza terapéutica [45]. Además, los niveles más bajos de educación pueden tener consecuencias secundarias, como ingresos más bajos y peores condiciones de trabajo, lo que puede aumentar el estrés vital percibido. Cuando se lucha por satisfacer las necesidades básicas, puede ser difícil encontrar tiempo para las citas o recordarlas. Varios casos de no presentarse seguidos, independientemente de la causa, pueden resultar en el rechazo del tratamiento y definir al cliente como un abandono.

Encontramos en nuestro modelo que la fuerza de la relación entre los niveles más bajos de educación y la deserción se redujo un poco al agregar la edad al modelo. La relación entre los niveles más bajos de educación y la deserción podría explicarse en cierta medida por la edad, ya que más personas de menor edad aún no tienen un título educativo.

Se encontró que el apoyo social deficiente predecía la deserción, de acuerdo con investigaciones anteriores [18, 44]. El apoyo social ha sido identificado como un factor habilitador para el uso de los servicios de salud por parte de una persona [1]. Por el contrario, un apoyo social deficiente puede hacer que se sienta solo con los problemas propios y que sea más difícil mantener la motivación durante el tratamiento. Estos hallazgos subrayan que la capacidad del cliente para presentarse al tratamiento está influenciada por factores externos al consultorio del terapeuta.

Otra hipótesis es que los patrones relacionales del cliente pueden mantener un apoyo social deficiente. Estos patrones podrían transferirse a la alianza terapéutica. Se ha descubierto que los rasgos de personalidad como la evitación, la hostilidad, la agresividad y la baja mentalidad psicológica influyen negativamente en la alianza terapéutica [1, 22]. Una mala alianza terapéutica puede vincularse posteriormente a la deserción.

Encontramos que ser estudiante era una variable estadísticamente significativa para el estado laboral en nuestro primer análisis de regresión logística. Sin embargo, al incluir esta variable en la regresión multivariante, la significancia se atenúa. Explorando esto más a fondo, encontramos que la relación entre ser estudiante y abandonar los estudios se redujo al agregar la edad al modelo. Esto probablemente se deba al hecho de que los estudiantes tienden a ser más jóvenes. Con base en estos resultados, las posibles explicaciones de la asociación entre la deserción y la edad también se aplican a la asociación entre ser estudiante y la deserción.

Encontramos una asociación entre la deserción y el desempleo en este estudio, que estaba en línea con los hallazgos de estudios anteriores [12, 14, 42]. Los clientes desempleados tienden a tener niveles de ingresos más bajos, lo que puede explicar parte de la asociación con la deserción cuando la terapia no es gratuita. Sin embargo, este no es el caso de PMHC y, por lo tanto, se justifican otras explicaciones. Los clientes desempleados pueden, en promedio, tener menos recursos y, por lo tanto, pueden encontrar más difícil hacer el esfuerzo suficiente para beneficiarse de la terapia. También puede darse el caso de que estos clientes tengan menores expectativas de que sus propios esfuerzos produzcan resultados en la terapia. Para los terapeutas, valdría la pena ser conscientes de estos problemas y abordarlos al principio de la terapia.

No encontramos asociación entre el abandono escolar y el resto de factores sociodemográficos como el origen inmigrante y el sexo. La literatura previa ha proporcionado resultados algo mixtos sobre estos predictores. Además, no encontramos ningún efecto para las variables clínicas del cliente, contrario a investigaciones previas. La falta de asociación entre la deserción y la alta gravedad de los síntomas podría deberse a que nuestra muestra proviene de un servicio de atención primaria. Esto implica que el grupo objetivo eran clientes con depresión y/o ansiedad de leve a moderada. Las personas con problemas más complejos y graves fueron derivadas a atención de salud especializada. Por lo tanto, los clientes de nuestra muestra generalmente tenían una gravedad de los síntomas más baja y homogénea.

La falta de asociación entre la menor gravedad de los síntomas y la deserción podría explicarse por la naturaleza del servicio y la definición de deserción en PMHC. A diferencia de otros servicios, PMHC no sigue un protocolo determinado que incluye un mínimo o un máximo de sesiones para el cliente. El número de sesiones está más bien determinado por las necesidades de los clientes. Además, la definición de abandono en nuestro estudio se basó en la evaluación del objetivo del tratamiento por parte del terapeuta.

Nuestro estudio tiene varios puntos fuertes. Al recopilar los datos, se utilizaron cuestionarios y mediciones para cubrir una amplia gama de información de referencia sobre los clientes. Con datos faltantes limitados (< 3 %) y un tamaño de muestra relativamente grande (N = 526), ​​pudimos realizar análisis exhaustivos con factores de referencia relevantes identificados a través de la literatura.

Nuestros instrumentos fueron estandarizados y validados con puntos de corte reconocidos para las medidas centrales de ansiedad (GAD-7) y depresión (PHQ-9). La única excepción fue el OSSS-3 con un alfa de Cronbach de 0,58. Esto podría implicar que el instrumento carecía de cierta coherencia entre las preguntas de esta muestra y potencialmente subestimó la asociación entre el apoyo social y la deserción. Los diversos instrumentos utilizados en este estudio se aplican dentro del servicio PMHC, lo que hace posible comparar los resultados de PMHC dentro y entre países con otros servicios similares como IAPT. Esto contribuye a fortalecer la validez externa y la generalización de nuestros resultados.

Al realizar el análisis, incluimos terapeutas y municipios como efectos fijos. De esta manera, excluimos las variaciones que podrían atribuirse a estos factores y, por lo tanto, reducimos el potencial de error de Tipo I.

Los resultados de este estudio deben considerarse en el contexto de algunas limitaciones. En primer lugar, nuestro estudio solo investiga un grupo de factores, a saber, los factores del cliente. Esto se debió a la naturaleza de nuestro conjunto de datos. Los factores del cliente por sí solos no pueden explicar el abandono, que es más bien una interacción compleja entre el cliente, el terapeuta, la alianza terapéutica y el servicio [52]. Por lo tanto, nuestros resultados deben complementarse con hallazgos de otros grupos de factores.

En segundo lugar, nuestro estudio tenía datos limitados sobre el abandono de la autoayuda guiada, solo utilizada por el 1% de nuestra muestra. Esta es una limitación, ya que la autoayuda guiada es un componente importante del modelo de atención mixta [28]. Por lo tanto, este estudio no puede proporcionar información sólida sobre la deserción de esta modalidad de tratamiento.

Una debilidad con respecto a nuestra comprensión de la deserción es que solo teníamos a mano la perspectiva del terapeuta. La experiencia de los clientes podría haber diferido de lo que informaron los terapeutas, debilitando así la confiabilidad [52].

Los terapeutas deben saber que existe un mayor riesgo de abandono entre los clientes de menor edad, desempleados, con menor nivel educativo o bajo apoyo social. Cuando los terapeutas identifican estos predictores, deben alentarlos a ser más flexibles y adaptables al cliente. Esto, especialmente porque la flexibilidad limitada y el ajuste individual del terapeuta representan una de las principales razones del abandono [30]. Sin embargo, los terapeutas a menudo luchan por identificar cuándo sus intervenciones no funcionan, lo que constituye una barrera para ser sensibles y flexibles [50]. Más adelante, las tasas de abandono varían sustancialmente entre los terapeutas [3, 42].

Una forma de evitar la deserción debido a tales variaciones es buscar la retroalimentación del cliente a través de sistemas formales de monitoreo de resultados [17, 50, 54], como el Tratamiento informado por retroalimentación (FIT). FIT consiste en escalas de calificación que monitorean tanto la mejora del cliente como la alianza terapéutica. La herramienta ha demostrado ser rentable en el contexto de IAPT [9]. Sin embargo, FIT solo logra su propósito si se usa correctamente [20]. Por lo tanto, la implementación de FIT en PMHC debe incluir una capacitación exhaustiva sobre cómo utilizar los resultados para adaptarse al cliente. Para mantener dicha implementación en el tiempo, es crucial establecer una cultura de retroalimentación que debe ser una responsabilidad del líder y del servicio.

Se ha encontrado que proporcionar una perspectiva temporal de la terapia reduce el riesgo de abandono [2, 34, 36, 54]. Sin embargo, dar una perspectiva de tiempo absoluto es difícil ya que las sesiones en PMHC se basan en evaluaciones continuas de las necesidades de los clientes. Sin embargo, los terapeutas pueden proporcionar una estimación de cuántas sesiones puede esperar el cliente o acordar una "sesión de evaluación" después de tres citas.

El olvido se menciona a menudo como una razón para no presentarse [3, 17]. En nuestra muestra, el 36,1% del grupo que abandonó los estudios fue despedido porque no estaba disponible. Pennington y Hudson [37] encontraron tasas de abandono más bajas entre los clientes invitados por teléfono y con un recordatorio de mensaje de texto, en comparación con los clientes invitados solo por carta. Adaptar los canales de comunicación para recordar a los clientes podría involucrar a los jóvenes en riesgo de abandonar los estudios. Sin embargo, las rutinas de servicio también deben abordar a aquellos que están a punto de abandonar o que abandonaron recientemente. Las rutinas sobre cuándo la no presentación conducirá al alta suelen ser vagas y las prácticas varían entre los terapeutas y los servicios [3].

Una evaluación reciente del proceso de PMHC destaca que a menudo se ha descuidado el enfoque en los desafíos socioeconómicos de los clientes [28]. Se podría argumentar que los desafíos socioeconómicos deberían enfatizarse más en la terapia como una medida para prevenir la deserción. Esto se alinea bien con el objetivo secundario de PMHC de mejorar la participación laboral. Algunos clientes pueden incluso necesitar más capacitación laboral e intervenciones sociales que intervenciones psicológicas y deben ser guiados a otro servicio [12].

Es importante recordar que la deserción no es exclusivamente negativa [29]. Algunas personas abandonan el tratamiento porque ya experimentan una mejoría en las primeras dos sesiones [4, 17]. Para empezar, otros pueden tener una gravedad de los síntomas baja y, por lo tanto, son más ambivalentes con respecto al tratamiento [54]. Los jóvenes pueden estar sobrerrepresentados en este grupo, ya que tienen un umbral más bajo para hablar sobre salud mental y acercarse a la terapia. El abandono debido a una mejoría temprana puede ser especialmente relevante para los servicios de atención primaria, cuyo objetivo es ser fácilmente accesibles y llegar a las personas en una etapa temprana. Un efecto secundario natural de esta estrategia es que la deserción también se convierte en una opción accesible. Sin embargo, el abandono debido a una mejoría temprana no garantiza una mejoría a largo plazo [4, 34, 54]. Por lo tanto, necesitamos diferenciar los casos problemáticos de deserción de los casos no problemáticos. No es realista esperar servicios libres de deserción. Más bien deberíamos discutir qué tipo de abandono es tolerable.

En conclusión, el presente estudio brinda apoyo empírico que está parcialmente en línea con investigaciones previas sobre los factores del cliente que desempeñan un papel en la predicción de la deserción de otros entornos de servicio. Los principales hallazgos fueron que las personas de menor edad, desempleadas, con menor nivel educativo y poco apoyo social tenían una mayor razón de probabilidad de abandonar los estudios en comparación con sus grupos de referencia. Esto no se había estudiado antes en el contexto de PMHC. Nuestro estudio proporciona información valiosa sobre un gran grupo de clientes que pueden no obtener efectos satisfactorios del tratamiento. Como PMHC se ha convertido en un área nacional de inversión, este conocimiento es de gran importancia para saber cómo podemos mejorar el servicio para reducir la deserción. Posteriormente, esto puede ahorrar recursos humanos y económicos. Para futuras investigaciones, sería beneficioso trabajar hacia una definición unificadora de abandono, investigar el papel de los terapeutas individuales y los servicios respectivamente en el abandono y, finalmente, explorar el abandono desde la perspectiva de los clientes.

Los conjuntos de datos analizados durante el estudio actual no están disponibles públicamente debido a restricciones éticas y protección de datos personales, pero están disponibles del autor correspondiente a pedido razonable.

Terapia de conducta cognitiva

Intervalo de confianza

Retroalimentación Tratamiento informado

Escala de Trastorno de Ansiedad Generalizada

medico general

Mejorar el acceso a las terapias psicológicas

El Instituto Noruego de Salud Pública

Razón de probabilidades

Servicios de datos de ciencias sociales de Noruega

Escala de apoyo social de Oslo

El Cuestionario de Salud del Paciente

Atención de salud mental inmediata

El comité de ética regional para el oeste de Noruega

Ensayo controlado aleatorizado

Estatus socioeconómico

Tratamiento como de costumbre

La Escala de Trabajo y Ajuste Social

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Descargar referencias

Nos gustaría agradecer a los participantes por participar en el estudio.

Financiamiento de acceso abierto proporcionado por el Instituto Noruego de Salud Pública (FHI). El estudio ha recibido una subvención del Norwegian Research Council (ID: 260659). La organización de financiación no tuvo ningún papel en el diseño del estudio, la recopilación de datos, el análisis de datos, la interpretación de datos o la redacción de este informe, o la decisión de publicar.

Elin Hanevik y Frida MG Røvik son los primeros autores conjuntos.

Søndre Oslo DPS, Helga Vaneks Vei 6, 1281, Oslo, Noruega

Elin Hanevik

Rapid Mental Health Help, Ullern District, Hoffsveien 48, 0377, Oslo, Noruega

Frida MG Rovik

Departamento de Ciencias Psicosociales, Universidad de Bergen, Christies Gate 12, 5015, Bergen, Noruega

Tormod Boe

Chaleco RKBU, Centro de Investigación Noruego NORCE, Bergen, Noruega

Tormod Boe

Departamento de Promoción de la Salud, Instituto Noruego de Salud Pública, Zander Kaaes Gate 7, 5015, Bergen, Noruega

Marit Knapstad y Otto RF Smith

Centro de Evaluación de Medidas de Salud Pública, Instituto Noruego de Salud Pública, Oslo, Noruega

Otto RF Smith

Departamento de Formación Docente, NLA University College, Pb 74 Sandviken, 5812, Bergen, Noruega

Otto RF Smith

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MK y ORS diseñaron el estudio y recopilaron los datos. EH y FR analizaron e interpretaron los datos y redactaron el manuscrito. MK, ORS y TB revisaron críticamente el manuscrito. Todos los autores leyeron y aprobaron el manuscrito final.

Correspondencia a Otto RF Smith.

El protocolo del ensayo fue aprobado por el comité de ética regional para el oeste de Noruega (REK-vest no. 2015/885) y el ensayo está registrado en ClinicalTrials.gov (NCT03238872). No se realizaron cambios en los resultados primarios y secundarios después de la aprobación del ensayo. Todos los participantes han dado su consentimiento informado por escrito. Todos los métodos se llevaron a cabo de acuerdo con las directrices y regulaciones pertinentes.

No aplica.

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Hanevik, E., Røvik, FMG, Bøe, T. et al. Predictores del cliente de abandono de la terapia en un entorno de atención primaria: un estudio de cohorte prospectivo. BMC Psiquiatría 23, 358 (2023). https://doi.org/10.1186/s12888-023-04878-7

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Recibido: 27 enero 2023

Aceptado: 16 mayo 2023

Publicado: 24 mayo 2023

DOI: https://doi.org/10.1186/s12888-023-04878-7

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