En la adolescencia temprana | 07 MAY 24

Predictores del inicio del consumo de sustancias

Las variables socio-demográficas fueron más útiles que las neurobiológicas
Autor/a: Joyce Green, Bethany J. Wolf, Andrew Chen, Anna E. Kirkland, et al. Fuente: American Journal of Psychiatry Volume 181, Issue 5 May 2024 Predictors of Substance Use Initiation by Early Adolescence

Un estudio destaca los predictores clave del consumo de sustancias en los adolescentes; el número especial del American Journal of Psychiatry se centra en los trastornos por uso de sustancias.

Asociación Americana de Psiquiatría
Resumen

Predictores del inicio del consumo de sustancias en la adolescencia temprana

Objetivo:

El inicio del consumo de sustancias durante la adolescencia temprana se asocia con el desarrollo posterior del consumo de sustancias y trastornos de salud mental. Este estudio utilizó varios dominios para predecir el inicio del consumo de sustancias, definido como probar cualquier sustancia no recetada (p. ej., alcohol, tabaco, cannabis), a los 12 años, utilizando un gran conjunto de datos longitudinales.

Métodos:

Se siguió durante 3 años a jóvenes que nunca habían consumido sustancias del Estudio de desarrollo cognitivo del cerebro en adolescentes (de 9 a 10 años; N = 6.829). Se examinaron un total de 420 variables como predictores del inicio del consumo de sustancias, mediante una regresión logística penalizada con red elástica; los dominios abarcaron características demográficas, participación propia y de pares en el uso de sustancias, conductas parentales, salud física y mental, cultura y medio ambiente, hormonas, funcionamiento neurocognitivo y neuroimagen estructural.

Resultados:

A los 12 años, 982 (14,4%) niños informaron haber iniciado sustancias, siendo el alcohol el más común. Los modelos con solo predictores de autoinforme tuvieron un rendimiento de predicción similar a los modelos que agregaron hormonas, factores neurocognitivos y predictores de neuroimagen (prueba de AUC = 0,66).

Los factores sociodemográficos fueron los predictores más sólidos, seguidos de los factores culturales y ambientales, los factores de salud física y las conductas parentales. El principal predictor fue la preferencia religiosa de los mormones (coeficiente = −0,87), seguido de una preferencia religiosa por los judíos (coeficiente = 0,32) y por los jóvenes negros (coeficiente = −0,32).

Conclusiones:

Las variables sociodemográficas fueron los predictores más sólidos del inicio del consumo de sustancias. Agregar medidas que requieren un uso intensivo de recursos, incluidas hormonas, evaluación neurocognitiva y neuroimagen estructural, no mejoró la predicción del inicio del consumo de sustancias. La aplicación de estos hallazgos a gran escala en entornos clínicos podría ayudar a racionalizar y adaptar los esfuerzos de prevención e intervención temprana.


Comentarios

Una nueva investigación, publicada en el American Journal of Psychiatry, examinó una amplia gama de posibles predictores del consumo de sustancias entre adolescentes y encontró que las variables sociodemográficas eran los predictores más sólidos del inicio del consumo de sustancias.

El estudio es parte de un número especial de la revista que destaca los avances en la comprensión de la neurobiología y los fundamentos sociodemográficos de los trastornos por uso de sustancias y cómo esta comprensión ha avanzado en el reconocimiento y el tratamiento. Varios autores discutieron este trabajo hoy en una sesión informativa especial durante la Reunión Anual de 2024 de la Asociación Estadounidense de Psiquiatría (APA).

El estudio de los predictores de inicio del uso de sustancias fue dirigido por ReJoyce Green, Ph.D., profesor asistente de la Universidad Médica de Carolina del Sur. Green y sus colegas examinaron una multitud de factores utilizando datos sociodemográficos, hormonales, neurocognitivos y de neuroimagen del Estudio de desarrollo cognitivo del cerebro adolescente. Analizaron datos sobre 420 variables de más de 6.800 jóvenes (de 9 a 10 años), y los siguieron durante tres años. El análisis utilizó un enfoque estadístico que tiene en cuenta la complejidad de los datos (una regresión logística penalizada con red elástica).

 

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