¿Qué estadísticas de nivel de población podrían mostrar una correlación con el trastorno estacionalmente afectado?

Una pregunta interesante!

El aspecto importante de su pregunta parece indicar que desea encontrar un correlato a nivel de la población del Trastorno afectivo estacional (SAD). Sospecho :

• que realmente desearía responder a una pregunta a nivel individual ( es decir, qué se correlaciona con el SAD), pero o no tiene acceso a datos a nivel individual, o tal vez solo tiene datos de nivel individual sobre SAD, pero no sobre el potencial correlaciona;

O:

• que tiene una perspectiva teórica en la que no solo está interesado en el individuo con SAD, sino también en el efecto (quizás recíproco) del SAD en el contexto ( es decir, “ la población”).

De cualquier manera, primero miro las correlaciones conocidas de los trastornos del estado de ánimo en general, y luego procedo con un análisis longitudinal. Permítanme darles algunos ejemplos de cómo abordaría esta pregunta como una pregunta de investigación.

Primero una pregunta muy simple:

1. ¿Cómo cambia la felicidad autorreportada con el tiempo en una población determinada? Específicamente, ¿hay estacionalidad?

La idea es que si SAD hace que una parte de la población sea infeliz (lo que parece obvio), entonces esperaría ver al menos cierta periodicidad en la felicidad promedio reportada por esa población.

Sé que ya hay literatura sobre este tema, pero también quiero ver esas cosas para mí si puedo. Por lo tanto, he llevado a cabo un análisis (muy tentativo) sobre los datos de la Encuesta Social Europea (versión 2012). Retrocedí los puntajes de felicidad autoinformados en el mes en que se realizó la encuesta, controlando los ingresos y el sexo.

El modelo resultante es significativo, F (13, 43645) = 326.73, p <.001, y puede explicar el 8,9% de la varianza (dentro de la muestra) en la felicidad. No mucho, pero es algo. Las comparaciones por pares ajustadas por Bonferroni confirman que la mayoría de las diferencias marcadas entre los meses, como se muestra en el siguiente gráfico, son estadísticamente significativas ( p < 0.01).

Hay una clara periodicidad en la felicidad autoinformada; y parte de esta periodicidad está en línea con la hipótesis SAD; en particular: vea cómo la caída entre septiembre y diciembre coincide con lo que esperaríamos en SAD.

Reflexionemos sobre estos resultados; Los considero bastante llamativos, teniendo en cuenta que la Encuesta Social Europea pretende ser una muestra representativa de la población en general ; no se dirige específicamente a las personas que están clínicamente predispuestas a SAD …

Ahora, veamos algunas cosas aún más interesantes, a saber, correlatos de SAD que no están directamente relacionados con la felicidad auto reportada.

2. ¿Cómo cambia el ejercicio físico en una población normal durante los meses en que generalmente se manifiestan los síntomas de SAD?

Veamos nuevamente el conjunto de datos familiar de la Encuesta Social Europea (2012). Ahora retrocedo los puntajes de actividad física autoinformados en “mes”. Selecciono solamente los meses relevantes, y controlo los ingresos y el género. De la figura, está claro que hay una caída en la actividad física durante los meses sensibles al SAD. Las comparaciones por pares corregidas por Bonferroni muestran que la caída en la actividad física entre septiembre y noviembre es significativa. Para la legibilidad, le ahorro los detalles del análisis completo.

Ahora la verdadera pregunta es: ¿puede explicarse este descenso en la actividad física, que podemos ver claramente entre septiembre y diciembre, en el estado de ánimo durante estos mismos meses?

Recuerde que no sabemos si esta caída es causada por SAD de todos modos. El hecho de que dos variables disminuyan durante el mismo período no implica una relación causal entre estas variables (es decir, no caiga en la “falacia post hoc ergo propter hoc”).

3. ¿Puede la disminución observada en el estado de ánimo explicar la disminución observada en la actividad física?

Bueno, podemos investigar esto usando de muchas maneras. Los datos de la Encuesta Social Europea no podrán responder a la pregunta subyacente real (causal), pero hay al menos algunos análisis relevantes que podemos hacer.

Primero, debemos confirmar que existe una correlación entre el estado de ánimo y la actividad física. En el conjunto de datos de la Encuesta Social Europea, encontramos que la correlación partical entre la felicidad y la actividad física (que controla la edad, el ingreso y el sexo) es pequeña, pero positiva como cabría esperar, r = 0.06, p <.001.

En segundo lugar, debemos confirmar que la disminución observada en la actividad física se reduce cuando controlamos la felicidad. Para esto, he calculado las diferencias post-estimadas entre las puntuaciones promedio de la actividad física de los meses del SAD relevantes de dos maneras, es decir, publicar un modelo sin controlar la felicidad y publicar un modelo con la felicidad como una variable de control.

Vea cómo las diferencias no corregidas estimadas son levemente más grandes que las diferencias corregidas . Esta es (tentativa) evidencia de que la disminución de la felicidad durante los meses SAD puede explicar la disminución de la actividad física durante esos meses .

Por supuesto, esto de ninguna manera da una conclusión definitiva sobre la causalidad; Se necesita más investigación para investigar más esta relación, etc.

Finalmente, algo a considerar:

Se han realizado muchos estudios sobre la relación entre la depresión y la actividad física, pero la dirección causal del efecto es poco clara, porque:

1. La depresión puede hacer que las personas sean menos activas físicamente;
2. La disminución en la actividad física puede causar depresión;
3. La depresión y las disminuciones en la actividad física pueden ser el resultado de algún tercer factor desconocido ( es decir, un factor de confusión).

Si eres (como yo) realmente agnóstico a los mecanismos antes mencionados, podrías argumentar que [1], [2] y [3] son ​​hasta cierto punto plausibles, y que quieres ver para qué mecanismo hay más evidencia .

Un estudio reciente de Rosmalen et. al (2012) intentó hacer justamente eso; utilizaron modelos de auto-regresión de vectores para investigar explicaciones causales múltiples simultáneamente.

Cosas muy interesantes!

Ver su artículo:

Rosmalen, JG, Wenting, AM, Roest, AM, de Jonge, P., y Bos, EH (2012). Revelar la heterogeneidad causal mediante el análisis de series temporales de evaluaciones ambulatorias: aplicación a la asociación entre la depresión y la actividad física después de un infarto de miocardio. Medicina psicosomática , 74 (4), 377-386.