Qual é o objetivo desta revisão?
A recaída e a recorrência (sentir-se mal novamente após ter melhorado) são comuns na depressão e levam ao aumento da incapacidade e à redução da qualidade de vida dos pacientes. A recaída é a ocorrência do episódio inicial de depressão após alguma melhora inicial, enquanto a recorrência é o aparecimento de um novo episódio de depressão após a recuperação. Os desfechos como a recaída e a recorrência podem ser previstos enquanto as pessoas estão bem, utilizando a informação disponível no momento. Um cálculo matemático pode ser realizado para avaliar o risco individual de uma pessoa; este cálculo é conhecido como 'modelo prognóstico' ou ferramenta de predição. Na maioria dos serviços de saúde, incluindo o National Health Service (NHS) no Reino Unido, recursos como médicos e terapeutas devem ser utilizados da melhor forma possível, para as pessoas que mais se beneficiarão deles. Se estiverem disponíveis ferramentas de predição precisas, as informações podem ser utilizadas para identificar os pacientes de maior “risco” e garantir que receberão apoio adicional para tentar prevenir uma recaída ou uma recorrência.
O objetivo desta revisão foi identificar estudos que desenvolveram uma ferramenta de predição para recaída ou recorrência de depressão em adultos. Nós estávamos interessados em estudos que tentassem fazer essa predição enquanto os pacientes estavam bem. Nós também incluídos ferramentas que previam a chance dos pacientes permanecerem bem. Se tivéssemos encontrado vários estudos que testaram a mesma ferramenta de predição, planejávamos combiná-los para elaborar uma síntese mais robusta sobre a eficácia dessa ferramenta.
Mensagens‐chave
Identificamos 10 ferramentas de predição (em 11 estudos) para recaída ou recorrência. Estas ferramentas não se revelaram boas na predição de recaídas/recorrências, ou os estudos tiveram problemas na sua condução, o que significa que nenhuma das ferramentas de predição estava em uma fase em que pudessem ser utilizadas no mundo real. Mais estudos são necessários para melhorar a predição de recaída ou recorrência da depressão.
O que foi estudado nesta revisão?
Os resultados de 11 estudos relevantes foram coletados e analisados. Estávamos interessados em várias questões: como os pesquisadores definiram recaída e recorrência (por exemplo, se utilizaram entrevistas clínicas ou questionários de auto-relato para diagnosticar os sintomas depressivos); quais informações foram coletadas para auxiliar nas previsões; as técnicas utilizadas pelos pesquisadores para desenvolver as ferramentas; e quão bem essas ferramentas conseguiram prever os desfechos. Também estávamos interessados em saber se as ferramentas foram testadas em um grupo separado de participantes, o que é essencial para garantir que o modelo possa prever com precisão os pacientes no mundo real.
Por fim, os estudos foram avaliados para determinar o grau de confiança nos resultados, considerando as abordagens adotadas pelos investigadores (isto é chamado de 'risco de viés') e a relevância dos estudos para a revisão (isto é chamado de 'aplicabilidade'). .
Quais foram os principais resultados da revisão?
Encontramos 11 estudos, sendo 10 deles de modelos diferentes e 1 estudo que testou o modelo desenvolvido em um estudo anterior. Não foi possível combinar os resultados de nenhuma ferramenta específica.
Dez dos 11 estudos apresentaram alto risco de viés. Isto significa que os resultados apresentados não são confiáveis, devido a alguns problemas na forma como os estudos foram conduzidos. As preocupações mais comuns foram o número insuficiente de participantes incluídos nos estudos e as abordagens estatísticas utilizadas pelos pesquisadores.
Um estudo apresentou baixo risco de viés, o que significa que seus resultados podem ser mais confiáveis. Entretanto, esta ferramenta não fez predições precisas sobre recaída ou recorrência.
Não encontramos estudos que pudessem ser utilizados na prática clínica. Por isso, mais estudos são necessários para desenvolver ferramentas para predizer a recaída ou recorrência da depressão.
Quão atualizada está a revisão?
A evidência está atualizada até maio de 2020.
Dos 10 modelos prognósticos identificados (em 11 estudos), apenas 4 passaram por validação externa. A maioria dos estudos (n = 10) foi avaliada com alto risco de viés geral, e o único estudo com baixo risco de viés apresentou um modelo com baixo desempenho preditivo. Há necessidade de melhorar a pesquisa prognóstica nesta área clínica, com estudos futuros em conformidade com as recomendações atuais de melhores práticas para desenvolvimento/validação de modelos prognósticos e publicação dos resultados em consonância com a declaração Transparent Reporting of a multivariable prediction model for Individual Prognosis Or Diagnosis (TRIPOD).
A recaída (o reaparecimento dos sintomas depressivos após algum nível de melhora, mas antes da recuperação completa) e a recorrência (a ocorrência de um novo episódio depressivo depois da recuperação) são comuns na depressão e levam a piores desfechos como redução da qualidade de vida para os pacientes e exercem um alto impacto econômico para a sociedade. Os desfechos podem ser preditos utilizando modelos prognósticos multivariáveis, que integram informações de diversos preditores para gerar uma estimativa de risco individualizada. A capacidade de predizer com precisão a recaída ou recorrência enquanto os pacientes estão bem (em remissão) permitiria a identificação de indivíduos de alto risco e poderia melhorar os desfechos globais do tratamento para os pacientes. Além disso, permitiria uma alocação mais eficiente de intervenções para prevenir recaídas e recorrências.
Resumir o desempenho preditivo de modelos prognósticos desenvolvidos para predizer o risco de recaída, recorrência, remissão sustentada ou recuperação em adultos com transtorno depressivo maior que atendem aos critérios de remissão ou recuperação.
Pesquisamos nas bases de dados eletrônicas da Cochrane Library(edição atual); da MEDLINE via Ovid (desde 1946); da Embase via Ovid (desde 1980); da PsycINFO via Ovid (desde 1806); e da Web of Science (desde 1900) até maio de 2020. Buscas adicionais foram realizadas em fontes de literatura cinzenta, além disso, verificamos as listas de referências dos estudos incluídos e realizamos uma pesquisa de citações avançada. Não foram aplicadas restrições de data, idioma ou status de publicação nas buscas.
Incluímos estudos de desenvolvimento e validação externa (testando o desempenho do modelo em dados separados dos dados de desenvolvimento) de quaisquer modelos prognósticos multivariáveis (incluindo dois ou mais preditores) para predizer recaída, recorrência, remissão sustentada ou recuperação em adultos (com 18 anos ou mais) com depressão em remissão em qualquer ambiente clínico. Incluímos todos os desenhos de estudo e aceitamos todas as definições de recaída, recorrência e outros desfechos relacionados. Não especificamos um modelo prognóstico como comparador.
Dois revisores selecionaram as referências de forma independente, extraíram os dados usando um modelo baseado no CHecklist for critical Appraisal and data extraction for systematic Reviews of prediction Modelling Studies (CHARMS); e avaliaram os riscos de viés dos estudos incluídos usando o Prediction model Risk Of Bias ASsessment Tool (PROBAST). Quaisquer divergências foram encaminhadas a um terceiro autor independente da revisão. Quando identificamos um número suficiente (10 ou mais) de estudos de validação externa de um modelo individual, planejamos realizar uma meta-análise de seu desempenho preditivo, especificamente em relação à sua calibração (o quão bem as probabilidades preditas correspondem às proporções observadas de indivíduos que experimentam o desfecho) e discriminação (a capacidade do modelo de diferenciar entre aqueles com e sem o desfecho). A avaliação da certeza da evidência através do sistema GRADE não pôde ser realizada, uma vez que ainda não estão disponíveis orientações para revisões de modelos prognósticos.
Identificamos 11 estudos de modelos prognósticos elegíveis (10 modelos prognósticos únicos). Sete eram estudos de desenvolvimento de modelos; 3 foram estudos de desenvolvimento de modelos e validação externa; e 1 estudo de validação externa apenas. Várias estimativas de medidas de desempenho não estavam disponíveis para nenhum dos modelos e, portanto, uma meta-análise não foi possível de ser realizada. Dez dos 11 estudos incluídos apresentaram alto risco de viés. As preocupações mais comuns incluíam tamanho insuficiente da amostra, tratamento inadequado dos dados faltantes e ausência de informação sobre discriminação e calibração. Um artigo (Klein 2018) apresentou baixo risco de viés geral e apresentou um modelo prognóstico que incluía os seguintes preditores: número de episódios depressivos prévios, sintomas depressivos residuais e gravidade do último episódio depressivo. O desempenho preditivo externo deste modelo foi fraco (estatística C 0,59; inclinação de calibração 0,56; intervalos de confiança não relatados). Nenhum dos estudos identificados examinou a utilidade clínica (benefício líquido) do modelo desenvolvido.
Tradução do Cochrane Brazil (Aléxia Gabriela da Silva Vieira e Aline Rocha). Contato: tradutores.cochrane.br@gmail.com