Finasteride (para el tratamiento de la pérdida de cabello) e ideación suicida

Artículo publicado en El Médico Interactivo que analiza cómo distintos países están enfrentando la escasez de personal sanitario, un problema global que se ha intensificado tras la pandemia y que se prevé agravarse con un déficit de 10 millones de trabajadores de la salud para 2030, según la OMS. En Estados Unidos y Europa, se están explorando soluciones innovadoras. Un informe de Deloitte, basado en encuestas a ejecutivos sanitarios de seis países, revela que más del 70% prioriza mejorar la eficiencia operativa y la productividad. La transformación digital, especialmente la atención virtual, se presenta como una herramienta clave, aunque con riesgos si no se gestiona adecuadamente. Por ejemplo, las salas virtuales podrían aliviar la falta de camas, pero también generar nuevos costes y aumentar la presión sobre el personal. Otro aspecto es la mejora de los flujos de trabajo y la retención del personal. Se propone ampliar horarios de atención y flexibilizar turnos, pero esto requiere mejorar las condiciones laborales. La presión asistencial y el agotamiento están provocando renuncias masivas de los profesionales, como en EE.UU., donde se pasó de 400.000 a 600.000 renuncias mensuales entre 2020 y 2023. McKinsey sugiere que los sistemas de salud podrían crear sus propias entidades educativas o asociarse con instituciones de educación postsecundaria para formar profesionales en salud digital. Estas alianzas permitirían personalizar la formación según las necesidades del sistema sanitario, mejorar la calidad educativa y fortalecer la relación entre estudiantes y centros de salud. En resumen, el artículo destaca que la solución pasa por combinar tecnología, formación continuada, mejora de condiciones laborales y colaboración entre sistemas sanitarios y educativos. Aunque los modelos no son directamente extrapolables entre países, estas estrategias pueden inspirar a España en su búsqueda de soluciones ante la escasez médica.

Aunque el intento de suicidio es el mejor predictor de muerte por suicidio, pocas personas que lo intentan se suicidan (<10%). Aproximadamente la mitad de las muertes por suicidio ocurren sin evidencia previa de pensamientos o comportamientos suicidas. También, cerca del 50% de estas personas no tienen diagnósticos psiquiátricos previos, lo que sugiere que los factores tradicionales no explican completamente el riesgo. Este estudio analiza las diferencias genéticas entre personas que murieron por suicidio sin haber mostrado signos previos de suicidabilidad (SD-N) y aquellas que sí los mostraron (SD-S). El objetivo es entender si existen distintas predisposiciones genéticas en estos dos grupos, especialmente en relación con condiciones neuropsiquiátricas. Metodología Se analizaron datos de 2769 personas fallecidas por suicidio en Utah entre 1998 y 2022. Se dividieron en dos grupos: SD-N (sin suicidabilidad previa) y SD-S (con suicidabilidad previa). Se usaron polygenic scores (PGS), que son puntuaciones genéticas que indican la predisposición a ciertas condiciones neuropsiquiátricas. Se compararon los PGS de ambos grupos y también con un grupo de control de la población general. Principales hallazgos El grupo SD-N tenía menos carga genética asociada a trastornos como: Depresión mayor Ansiedad Afecto deprimido Neuroticismo Trastorno de estrés postraumático (TEPT) Enfermedad de Alzheimer En algunos casos, los PGS del grupo SD-N eran similares a los del grupo de control, lo que sugiere que no tenían una predisposición genética elevada a estos trastornos. El grupo SD-S sí mostraba mayores cargas genéticas para estas condiciones, lo que coincide con sus antecedentes clínicos. Implicaciones Estos resultados desafían la idea de que los trastornos psiquiátricos son el núcleo central del riesgo de suicidio. Indican que otras vías genéticas o factores no psiquiátricos podrían estar involucrados en las muertes por suicidio sin antecedentes de suicidabilidad. Esto abre nuevas líneas de investigación y prevención, especialmente para identificar personas en riesgo que no presentan síntomas evidentes.