Resumen de Comorbilidad depresiva en los trastornos de la personalidad

Miriam Vilaplana, Kathryn McKenney, María D. Riesco, Jaume Autonell, Jorge Antonio Cervilla Ballesteros

• español

  Introducción: Nuestro objetivo fue investigar las asociaciones entre clusters de trastornos de personalidad (TP), trastornos del estado de ánimo (TA), funcionalidad y el uso de servicios de salud. Métodos: Éste es un estudio de registro de todos los casos diagnosticados con un TP detectado clínicamente en uno de los siete equipos de salud mental de un área bien definida de la provincia de Barcelona. Los diagnósticos DSM-IV fueron establecidos por psiquiatras bien entrenados. También se recogieron datos sobre variables sociodemográficas, estado funcional (GAF) y sobre uso de los recursos de salud mediante un método sistemático computarizado. Realizamos análisis estadísticos no paramétricos univariables. Resultados: Encontramos un mayor porcentaje de trastorno depresivo (TD) entre pacientes del cluster C (17%), seguido del cluster A (10%) y el B (9,8%). En cuanto a la comorbilidad entre cluster de TP y trastorno distímico, encontramos que la prevalencia era mayor para pacientes del cluster B (23,7%) que del C (20,2%) o del A (7,1%). Cuando se consideraban ambos TA juntos, encontramos que la mayor prevalencia aparecía en pacientes del cluster C (36,87%), seguido del cluster B (33,5%) y del A (17,1%). Los pacientes de cluster A mostraban peor funcionamiento y visitaban con mayor frecuencia los hospitales. Conclusiones: Se encontró una alta comorbilidad entre todos los TA analizados y los trastornos de personalidad; esta asociación fue especialmente importante en el cluster C.

• English

  Introduction: We aimed to investigate the nature of the associations between PD clusters and MDs, functionality and mental health services use. Methods: This is a case register study of all cases with a diagnosis of PD detected clinically in a well-defined area in the province of Barcelona covered by 7 Community Mental Health Teams. DSM-IV diagnoses were established by fully trained psychiatrists. Data was also gathered on socio-demographic variables; functional status (GAF) and data on use of health resources, using a systematic computerized method. We performed a non-parametric univariate statistical analysis. Results: We found a higher percentage of major depressive disorder (MDD) among cluster C patients (17%), followed by cluster A (10%) and cluster B (9, 8%). As for the comorbidity between PD clusters and dysthymic disorder, we found that the prevalence was higher among cluster B patients (23,7%) than cluster C (20,2%) or cluster A (7,1%). When considering both MDs together, we found the highest prevalence among cluster C patients (36,87%), followed by cluster B (33,5%) and cluster A (17,1%). Cluster A patients showed worse functioning and visited hospitals most. Conclusions: A high comorbidity between all MDs analyzed and personality disorders was found, being particularly prominent among cluster C PDs.