Predictores de la conducta suicida durante la hospitalización en adolescentes internados por comportamiento autodestructivo
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Resumen
La Organización Mundial de la Salud (OMS) estipula que aproximadamente cada año cerca de 800 000 personas se quitan la vida en el mundo. El suicidio es una condición que tiene un impacto devastador en la familia y la comunidad, y deja una huella permanente en los familiares del suicida. En el presente artículo se realizó un estudio retrospectivo de tipo naturalístico en un centro de salud mental afiliado a una Universidad de Tel Aviv, en Israel.Obtuvieron la información demográfica y clínica de una base de datos de adolescentes que fueron hospitalizados por presentar conductas suicidas del 1° de enero del 2001 al 31 de diciembre del 2010. Los diagnósticos clínicos durante su estancia hospitalaria fueron realizados por psiquiatras certificados, utilizando los criterios del DSM-IV y del DSM-IV-TR. Se obtuvo una muestra de 122 pacientes jóvenes, 57 hombres y 65 mujeres, internados de manera consecutiva por presentar comportamiento suicida.La media de edad del grupo en estudio fue de 15.77 ± 1.88 años. Hubo una diferencia estadísticamente significativa entre el grupo que atentó contra su vida en el momento de la admisión con respecto al género (69% en el grupo de intento suicida en comparación al 47% in el grupo de ideación suicida) (Chi cuadrara=4.61, gl=1, p=0.032).Los trastornos del afecto (depresión mayor, distimia y trastorno depresivo NOS) fueron diagnosticados en 44 pacientes (36%); trastornos psicóticos (Esquizofrenia, Trastorno Bipolar fase maniaca y trastornos psicóticos NOS) en 20 pacientes (16%); trastornos de personalidad tipo B y trastornos de conducta en 58 pacientes (48%).La presente investigación pone de manifiesto cuáles variables clínicas y demográficas podrían predecir un intento de suicidio en pacientes jóvenes durante su estancia hospitalaria. La edad, el ser mujer y el abuso de drogas (cannabis) fueron las variables que mostraron más poder predictivo en el modelo de regresión logística.