Intervención cognitivo-conductual para promover adherencia terapéutica y regulación autonómica en pacientes con diabetes mellitus tipo 2
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Palabras clave

Diabetes mellitus tipo 2
Variabilidad de la frecuencia cardíaca
Ansiedad
Apoyo social
Depresión
Regulación emocional

Resumen

La diabetes mellitus tipo 2 es una de las enfermedades no transmisibles que comprometen la actividad del sistema nervioso autonómico y que representa la principal causa de muerte en México. Actualmente, la terapia cognitivo-conductual provee la mayor evidencia empírica sobre su efectividad en el abordaje integral de la enfermedad. El propósito de esta investigación fue promover la adherencia terapéutica y regular la actividad autonómica en pacientes con dicha enfermedad a través de una intervención cognitivo-conductual grupal. Mediante un muestreo no probabilístico por conveniencia, participaron nueve mujeres, con una media de edad de 49.77 años y con diagnóstico confirmado de diabetes mellitus tipo 2, quienes recibieron dieciocho sesiones de terapia cognitivo-conductual. Se utilizó un diseño preexperimental de medidas psicofisiológicas y psicosociales repetidas. Las pacientes respondieron la Escala de Adherencia Terapéutica, el Cuestionario de Regulación Emocional, la Escala de Ansiedad y Depresión Hospitalaria y el Cuestionario de Apoyo Social. Para medir los cambios psicofisiológicos, se utilizó un equipo de retroalimentación biológica y un baumanómetro digital certificado. Los resultados sugieren que la terapia cognitivo-conductual permitió a las pacientes regular su actividad autonómica cardiovascular a través del aumento de la variabilidad de frecuencia cardíaca y la disminución de la presión arterial media, además de experimentar un aumento clínicamente significativo de su adherencia terapéutica. Asimismo, la terapia cognitivo-conductual fue efectiva para el manejo de los síntomas de ansiedad y depresión comórbidos y para el aumento de la percepción de las redes de apoyo. Por lo tanto, se concluye que la medición indirecta de la función autonómica mediante la variabilidad de frecuencia cardíaca y la presión arterial media es un parámetro objetivo útil para evaluar su influencia sobre la salud mental y física en pacientes con diabetes mellitus tipo 2.
https://doi.org/10.25009/pys.v29i2.2587
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Citas

Arrieta, F., Iglesias, P., Pedro-Botet, J., Tébar, F., Ortega, E. y Nubiola, A. (2016). Diabetes mellitus y riesgo cardiovascular: Recomendaciones del Grupo de Trabajo Diabetes y Enfermedad Cardiovascular de la Sociedad Española de Diabetes. Clínica e Investigación en Arteriosclerosis, 27(4), 181-192. doi: 10.1016 / j.arteri.2014.12.003.

Benichou, T., Pereira, B., Mermillod, M., Tauveron, I., Pfabigan, D., Maqdasy, S. y Dutheil, F. (2018). Heart rate variability in type 2 diabetes mellitus: A systematic review and meta–analysis. PLOS One, 13(4), 1-19. doi: 10.1371/journal.pone.0195166.

Cabello, R., Salguero, J., Fernández B., P. y Gross, J. (2013). A Spanish adaptation of the Emotion Regulation Questionnaire. European Journal of Psychological Assessment, 29(4), 234-240. doi: 10.1027/1015-5759/a000150.

Centro Nacional de Excelencia Tecnológica en Salud (2014). Tratamiento de la diabetes mellitus tipo 2 en el primer nivel de atención. México: Instituto Mexicano del Seguro Social.

Chalmers, J., Quintana, D., Abbott, M. y Kemp, A. (2014). Anxiety disorders are associated with reduced heart rate variability: a meta-analysis. Frontiers in Psychiatry, 5, 1-11. doi: 10.3389/fpsyt.2014.00080.

Fakhrzadeh, H., Yamini-Sharif, A., Sharifi, F., Tajalizadekhoob, Y., Mirarefin, M. y Mohammadzadeh, M. (2012). Cardiac autonomic neuropathy measured by heart rate variability and markers of subclinical atherosclerosis in early type 2 diabetes. ISRN Endocrinology, 1-7. doi: 10.5402/2012/168264.

Gernot, E. (2014). Diabetes. En E. Gernot (Ed.): Heart rate variability (pp. 289-297). London: Springer. doi: 10.1007/978-1-4471-4309-3_15.

Gernot, E. (2014). Other studies. En E. Gernot (Ed.): Heart Rate Variability (pp. 299-309). London: Springer. doi: 10.1007/978-1-4471-4309-3_15.

Gerteis, A. y Schwerdtfeger, A. (2016). When rumination counts: Perceived social support and heart rate variability in daily life. Psychophysiology, 53(7), 1034-1043. doi: 10.1111 / psyp.12652.

Goessl, V., Curtiss, J. y Hofmann, S. (2017). The effect of heart rate variability biofeedback training on stress and anxiety: a meta-analysis. Psychological Medicine, 47(15), 2578-2586. doi: 10.1017/s0033291717001003.

González, J. y Oropeza, R. (2016). Intervenciones cognitivo conductuales para diabéticos en México. Salud Mental, 39(2), 99-105. doi: 10.17711/SM.0185-3325.2016.006.

Gross, J.J. y John, O.P. (2003). Individual differences in two emotion regulation processes: Implications for affect, relationships, and well-being. Journal of Personality and Social Psychology, 85, 348-362.

Instituto Nacional de Salud Pública (2016). Encuesta Nacional de Salud y Nutrición de Medio Camino 2016. Informe final de resultados, 2016. Recuperado de: http://ensanut.insp.mx/ensanut2016/index.php.

Internacional Diabetes Federation (2017). Diabetes Atlas 2017. Watermael-Boitsfort (Bélgica): IDF. Recuperado de http://fmdiabetes.org/wp-content/uploads/2018/03/IDF-2017.pdf.

Kemp, A., Quintana, D., Gray, M., Felmingham, K., Brown, K. y Gatt, J. (2010). Impact of depression and antidepressant treatment on heart rate variability: a review and meta-analysis. Biological Psychiatry, 67(11), 1067-1074. doi: 10.1016/j.biopsych.2009.12.012.

Li, C., Xu, D., Hu, M., Tan, Y., Zhang, P., Li, G. y Chen, L. (2017). A systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials of cognitive behavior therapy for patients with diabetes and depression. Journal of Psychosomatic Research, 95, 44-54. doi: 10.1016/j.jpsychores.2017.02.006.

López, J., Vázquez, V., Arcila, D., Sierra, A., González, J. y Salín, R. (2002). Exactitud y utilidad diagnóstica del Hospital Anxiety and Depression Scale (HAD) en una muestra de sujetos obesos mexicanos. Revista de Investigación Clínica, 54(5), 403-409.

Mather, M. y Thayer, J. (2018). How heart rate variability affects emotion regulation brain networks. Current Opinion in Behavioral Sciences, 19, 98-104. doi: 10.1016/j.cobeha.2017.12.017.

Organización Mundial de la Salud (2016). Informe mundial sobre la diabetes. Ginebra: OMS. Recuperado de:http://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/204877/WHO_NMH_NVI_16.3_spa.pdf;jsessionid = F3494143D48F29C1DE697289F972C88B?sequence = 1.

Organización Mundial de la Salud, (2017). Diabetes. Ginebra: OMS. Recuperado de: http://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/diabetes.

Organización Mundial de la Salud (2018). Enfermedades no transmisibles. Ginebra: OMS. Recuperado de: http://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/noncommunicable-diseases.

Orozco G., A. y Castiblanco O., L. (2015). Factores psicosociales e intervención psicológica en enfermedades crónicas no transmisibles. Revista Colombiana de Psicología, 24(1), 203-217. doi: 10.15446 / rcp.v24n1.42949.

Senders, A., Wahbeh, H., Spain, R. y Shinto, L. (2012). Mind-body medicine for multiple sclerosis: a systematic review. Autoimmune Diseases, 567324. doi: 10.1155/2012/567324.

Sherbourne, C. y Stewart, A. (1991). The MOS Social Support Survey. Social Science & Medicine, 32(6), 705-714. doi: 10.1016/0277-9536(91)90150-b.

Soria, R., Vega, Z. y Nava, C. (2009). Escala de adherencia terapéutica para pacientes con enfermedades crónicas, basada en comportamientos explícitos. Alternativas en Psicología, 14(20), 89-103.

Strom, J. y Egede, L. (2012). The impact of social support on outcomes in adult patients with type 2 diabetes: a systematic review. Current Diabetes Reports, 12(6), 769-781. doi: 10.1007/s11892-012-0317-0.

Wang, Z., Xia, Y., Zhao, Y. y Chen, L. (2017). Cognitive behavioural therapy on improving the depression symptoms in patients with diabetes: a meta-analysis of randomized control trials. Bioscience Reports, 37(2), 1-6. doi: 10.1042/bsr20160557.

Yoshioka, K. y Terasaki, J. (1994). Relationship between diabetic autonomic neuropathy and peripheral neuropathy as assessed by power spectral analysis of heart rate variations and vibratory perception thresholds. Diabetes Research and Clinical Practice, 24(1), 9-14.

Young, H. y Benton, D. (2018). Heart-rate variability. A biomarker to study the influence of nutrition on physiological and psychological health? Behavioural Pharmacology, 29, 140-151. doi: 10.1097/fbp.0000000000000383.

Zigmond, A.S. y Snaith, R.P (1983). The Hospital Anxiety and Depression Scale. Acta Psychiatrica Scandinavica, 67, 361-370.