A depressão na adolescência, mesmo manifestando-se em níveis subclínicos ou moderados, está inequivocamente associada a desfechos de má adaptação, incluindo maior frequência de problemas de saúde física, menor frequência escolar e aumento do risco de suicídio. O desafio de compreender esta psicopatologia reside, em parte, na sua apresentação altamente heterogênea , o que sugere que nem todos os sintomas possuem a mesma relevância clínica.
A Análise de Redes (Network Analysis) surge como uma metodologia robusta para superar as limitações dos modelos tradicionais que consideram os sintomas meras manifestações de uma doença subjacente. Esta abordagem propõe que o transtorno é constituído pelos próprios sintomas coocorrentes (nodes) e pelas associações causais entre eles (edges), que se reforçam mutuamente.
Os Sintomas Mais Influentes na Rede Depressiva
Um estudo que aplicou a Análise de Redes em uma grande amostra comunitária de adolescentes (13 a 19 anos), utilizando o Children’s Depression Inventory (CDI) , demonstrou que a força (strength) dos sintomas — que mede o quão bem um sintoma está conectado ao restante da rede — é o índice de centralidade mais robusto e confiável para identificar os fatores mais influentes na depressão adolescente.
Os resultados revelaram uma rede de sintomas fortemente centrada em dimensões cognitivas e afetivas negativas:
Sintomas Mais Centrais: Os quatro sintomas estatisticamente mais fortes e centrais para a depressão adolescente foram:
Auto-ódio (Self-hatred).
Solidão (Loneliness).
Tristeza (Sadness).
Pessimismo (Pessimism).
Esta descoberta ressalta a importância da visão negativa de si mesmo, do isolamento social percebido e do afeto deprimido como pilares que impulsionam e mantêm a sintomatologia depressiva. Notavelmente, o auto-ódio foi o sintoma mais central na rede , o que é particularmente relevante, uma vez que a adolescência é um período crucial para o desenvolvimento da identidade.
Associações Chave e Disparidade de Gênero
As associações mais fortes (edges) entre os sintomas revelam os caminhos de propagação da psicopatologia. As conexões mais robustas incluíram:
Tristeza – Choro.
Anedonia – Desgosto pela escola (School dislike).
Solidão – Tristeza.
Dificuldade com o trabalho escolar – Diminuição do desempenho escolar.
Auto-ódio – Imagem corporal negativa (Negative body image).
Distúrbio do sono – Fadiga.
Autodepreciação – Auto-culpa (Self-blame).
Embora as redes de depressão de meninos e meninas não tenham apresentado diferenças significativas nos níveis de conectividade global (global strength) , houve uma diferença estrutural notável relacionada ao gênero: a associação entre auto-ódio e imagem corporal negativa foi significativamente mais forte em meninas do que em meninos. Esta diferença é crítica, visto que a disparidade de gênero na depressão (maior prevalência em meninas) tipicamente emerge nesta fase do desenvolvimento.
Implicações Terapêuticas e Futuras
Os achados da Análise de Redes sugerem que, para intervir de forma mais eficiente, o foco clínico deve ser direcionado aos sintomas de alta centralidade, pois a desativação de um sintoma central pode levar à desativação em cascata de outros sintomas menos centrais.
Alvos Prioritários: Auto-ódio, solidão, tristeza e pessimismo devem ser alvos primários em intervenções, como as Terapias Cognitivo-Comportamentais (TCC), que correspondem bem ao modelo de Beck, no qual pensamentos negativos sobre o self, o mundo e o futuro se reforçam mutuamente.
Diferenciação por Gênero: A forte ligação entre auto-ódio e imagem corporal nas meninas indica que intervenções voltadas para a dissatisfação corporal podem ter o potencial de reduzir os sintomas depressivos, especificamente neste grupo.
Limitações Atuais: É crucial que futuras pesquisas longitudinais avaliem se as terapias atuais, que já demonstraram reduzir o nível médio de sintomas, conseguem, de fato, alterar a conectividade e a centralidade da rede , o que pode ser fundamental para reduzir a alta taxa de recidiva do TDM juvenil.
A Análise de Redes oferece, assim, um mapa de estrada para intervenções mais precisas, que visam os elementos centrais e mais influentes da depressão adolescente, em vez de tratar todos os sintomas com igual peso.
Referência:
MULLARKEY, Michael C.; MARCHETTI, Igor; BEEVERS, Christopher G. Using Network Analysis to Identify Central Symptoms of Adolescent Depression. Journal of Clinical Child & Adolescent Psychology, v. 48, n. 4, p. 656-668, 2019.