A Review of Suicide-Related Risks through Propensity Score Methods using the Maryland Suicide Data Warehouse

Prever quem pode tirar a própria vida é um dos desafios mais difíceis da medicina. Médicos e pesquisadores sabem há muito tempo que certas condições, como depressão grave ou uso de substâncias, tornam uma pessoa mais propensa a morrer por suicídio. No entanto, saber quais fatores são os mais importantes é complicado porque as pessoas raramente têm apenas um problema. Uma pessoa pode estar lutando contra a ansiedade, perdendo o emprego e lidando com dor crônica, tudo ao mesmo tempo. Quando os pesquisadores tentam estudar essas situações usando modelos computacionais, o enorme número de fatores sobrepostos pode confundir os resultados. Torna-se difícil dizer se um diagnóstico específico é a causa do risco ou se é apenas um efeito colateral das circunstâncias difíceis da vida da pessoa. Para resolver isso, cientistas desenvolveram ferramentas estatísticas que agem como uma balança, permitindo que eles pesem diferentes grupos de pessoas para que possam compará-los de forma justa, como se fossem idênticos em todos os aspectos, exceto pelo fator que está sendo testado.

Uma equipe de pesquisadores da Universidade Johns Hopkins decidiu testar essas ferramentas em uma vasta coleção de dados do mundo real para ver se poderiam esclarecer o que realmente impulsiona o risco de suicídio. Eles trabalharam com um banco de dados do estado de Maryland que vincula registros médicos de hospitais e clínicas com registros oficiais de óbito. Isso permitiu que eles analisassem quase um milhão de pacientes vivos e os comparassem com quase dois mil indivíduos que morreram por suicídio entre 2016 e 2020. Os pesquisadores queriam ver se o uso desses métodos avançados de ponderação mudaria a história que os dados contavam, particularmente em relação à frequência com que as pessoas visitavam médicos e quais diagnósticos específicos carregavam no ano anterior à morte.

Os pesquisadores começaram analisando os números brutos sem quaisquer ajustes. Previsivelmente, descobriram que pessoas que morreram por suicídio tinham muito mais probabilidade de terem sido diagnosticadas com condições de saúde mental, como transtorno bipolar, estresse pós-traumático ou transtornos psicóticos, em comparação com os pacientes vivos. Eles também tinham maior probabilidade de ter lutado contra o uso de drogas ou álcool. Nos dados não ajustados, ter um diagnóstico de transtorno bipolar fazia uma pessoa parecer vinte e seis vezes mais propensa a morrer por suicídio do que alguém sem esse diagnóstico. Da mesma forma, ter um histórico de uso de substâncias ou dificuldades sociais, como instabilidade habitacional, mostrou fortes ligações com o desfecho. Os dados também mostraram que esses indivíduos visitavam médicos, salas de emergência e hospitais com muito mais frequência do que a população geral, especialmente nos dias e semanas antes de morrerem.

No entanto, a história mudou significativamente assim que os pesquisadores aplicaram os métodos de ponderação estatística para equilibrar os grupos. Quando ajustaram o fato de que pessoas com doenças mentais frequentemente apresentam outros problemas sobrepostos, a força da conexão entre certos fatores e o risco de suicídio mudou. Para algumas condições, o risco pareceu ainda maior do que os números iniciais sugeriam. Por exemplo, após equilibrar os grupos, a ligação entre o uso de opioides e a morte por suicídio tornou-se mais forte, com a análise ajustada mostrando uma razão de chances (odds ratio) de 3,08 em comparação com 2,1 no modelo inicial. O mesmo ocorreu com pessoas que apresentavam múltiplos transtornos por uso de substâncias; a análise ajustada mostrou que o risco delas era muito maior do que uma simples contagem de visitas hospitalares indicaria.

Talvez a mudança mais surpreendente tenha ocorrido com as necessidades sociais. Na análise não ajustada, ter necessidades sociais codificadas, como instabilidade habitacional ou insegurança alimentar, parecia, na verdade, diminuir o risco de suicídio, o que parecia contraintuitivo. Mas, uma vez que os pesquisadores usaram os métodos de ponderação para considerar a complexa teia de fatores médicos e sociais enfrentados por esses pacientes, a imagem inverteu-se completamente. Os resultados ajustados mostraram que essas lutas sociais eram, na verdade, fortes fatores de risco, aumentando a probabilidade de morte por suicídio em mais de três vezes. Isso sugere que os modelos iniciais estavam perdendo a visão completa, provavelmente porque pessoas com necessidades sociais graves também estavam recebendo tipos diferentes de cuidados que mascaravam o perigo real.

O estudo também observou de perto a frequência com que as pessoas consultavam um médico e o quão próximas do seu falecimento essas visitas ocorreram. Os pesquisadores descobriram que a frequência de contato era um sinal poderoso. As pessoas que morreram por suicídio tiveram um número muito maior de encontros médicos no ano anterior à morte em comparação com os pacientes vivos. Essa diferença tornou-se mais dramática na última semana de vida. Nos sete dias anteriores à morte, 2,6% das pessoas que morreram tiveram seis ou mais consultas médicas separadas, enquanto apenas uma fração minúscula do grupo de controle vivo teve tantas visitas. Quando os pesquisadores calcularam o risco com base nessa alta frequência de contato, a diferença foi marcante: ter seis ou mais visitas em uma semana estava associado a um risco quase cem vezes maior do que ter menos visitas. Esse padrão manteve-se em todos os diferentes métodos estatísticos que utilizaram, confirmando que um aumento súbito na atividade médica é um sinal de alerta crítico.

Os pesquisadores concluíram que essas ferramentas de ponderação estatística são essenciais para obter a resposta correta. Eles descobriram que os métodos tradicionais muitas vezes suavizam os detalhes, tornando difícil perceber a verdadeira força de um fator de risco. Ao usar essas ferramentas, puderam ver que a relação entre as dificuldades sociais e o suicídio é muito mais forte do que se pensava anteriormente, e que o volume absoluto de cuidados médicos que uma pessoa recebe nos últimos dias de sua vida é um indicador massivo de risco. O estudo não afirma ter resolvido o problema da previsão do suicídio, mas oferece uma maneira mais clara de analisar os dados. Ele sugere que, quando os clínicos veem um paciente com histórico de dificuldade social ou um aumento súbito nas visitas hospitalares, estão diante de um nível de perigo muito maior do que os modelos padrão poderiam indicar. O trabalho destaca que compreender o risco de suicídio exige olhar para a pessoa como um todo e para todo o seu histórico de cuidados, não apenas para diagnósticos isolados.