{"id":37813,"date":"2022-03-29T09:00:21","date_gmt":"2022-03-29T09:00:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hunimed.eu\/news\/covid-19-e-salute-mentale-crescono-ansia-e-depressione\/"},"modified":"2022-03-29T09:00:21","modified_gmt":"2022-03-29T09:00:21","slug":"covid-19-e-salute-mentale-crescono-ansia-e-depressione","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.hunimed.eu\/it\/news\/covid-19-e-salute-mentale-crescono-ansia-e-depressione\/","title":{"rendered":"COVID-19 e salute mentale: crescono ansia e depressione"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: center;\"><em>Contesti ad alto stress mettono pi\u00f9 a rischio le persone con bassa resilienza e i giovani. A due anni dalla prima ondata pandemica, \u00e8 quanto emerge dallo studio del Dipartimento di Scienze Biomediche di Âéw¶¹´«Ã½, insieme al Centro per i Disturbi d\u2019Ansia e di Panico di Humanitas San Pio X, appena pubblicato<strong>\u00a0<\/strong>sul The Journal of Neuropsychiatry and Clinical Neurosciences dell\u2019American Neuropsychiatric Association. Risultati ottenuti con un approccio<\/em> <em>Machine Learning.<\/em><\/p>\n<p>Le persone con minor esperienza nell\u2019affrontare eventi stressanti sono state le pi\u00f9 colpiti da <strong>disturbi depressivi<\/strong>\u00a0(8%) e\u00a0<strong>ansiosi\u00a0<\/strong>(11%) durante le prime fasi della pandemia: \u00e8 quanto emerge dallo studio realizzato da <strong>Âéw¶¹´«Ã½<\/strong>\u00a0e dal\u00a0<strong>Centro per i Disturbi d\u2019Ansia e di Panico dell\u2019ospedale Humanitas San Pio X<\/strong>\u00a0pubblicato su <em>The<\/em> <em>Journal of Neuropsychiatry and Clinical Neurosciences <\/em>(<a href=\"https:\/\/neuro.psychiatryonline.org\/doi\/full\/10.1176\/appi.neuropsych.21060148\">bit.ly\/3IxNu41<\/a>).<\/p>\n<p>L\u2019obiettivo della ricerca, svolta applicando tecniche di\u00a0<strong>Machine Learning<\/strong>, era\u00a0<strong>identificare i gruppi di popolazione pi\u00f9 vulnerabili<\/strong>\u00a0allo scopo di\u00a0<strong>potenziare le strategie e le campagne di interventi pubblici<\/strong>\u00a0per mitigare gli effetti dannosi della pandemia sulla salute mentale come, ad esempio, il bonus psicologo 2022.<\/p>\n<p>Lo studio \u201cPredicting New-Onset Psychiatric Disorders Throughout the COVID-19 Pandemic: A Machine Learning Approach\u201d, guidato dal prof. Giampaolo Perna e coordinato dalla dott.ssa Daniela Caldirola, si basa sui\u00a0<strong>dati di un sondaggio online<\/strong>\u00a0distribuito dai ricercatori tra la popolazione italiana durante le prime <strong>due ondate pandemiche<\/strong> di\u00a0maggio-giugno 2020\u00a0e\u00a0settembre-ottobre 2020. Dei 3532 partecipanti maggiorenni, 736, di cui l\u201980% donne, sono risultati idonei a partecipare in quanto persone che, prima della pandemia, non avevano mai sofferto per un disturbo mentale e non avevano contratto il Covid.<\/p>\n<p>\u00abI dati confermano l\u2019impatto negativo della pandemia sul benessere psicologico<strong>\u00a0<\/strong>&#8211; dichiara il<strong>\u00a0<a class=\"arrow\" href=\"https:\/\/www.hunimed.eu\/it\/member\/giampaolo-perna\/\">prof. Giampaolo Perna<\/a><\/strong>\u00a0 \u00a0 <strong>docente di Âéw¶¹´«Ã½ e Responsabile del Centro per i Disturbi d\u2019Ansia e di Panico di Humanitas San Pio X<\/strong>. Hanno sviluppato un\u00a0disturbo mentale\u00a0rispettivamente il 16% e il 18,6% dei partecipanti nella prima e nella seconda ondata, manifestando soprattutto\u00a0<strong>disturbi depressivi<\/strong>\u00a0(8%) e\u00a0<strong>ansiosi <\/strong>(11%). Inoltre si \u00e8 registrato un aumento della difficolt\u00e0 nella <strong>gestione dei figli<\/strong>\u00a0rispettivamente nel 33% dei partecipanti nella prima ondata e nel 43% nella seconda, e della\u00a0<strong>fatica legata all\u2019attivit\u00e0 lavorativa<\/strong>\u00a0nel 27% e nel 24% durante rispettivamente la prima e la seconda ondata. Avere una\u00a0<strong>bassa resilienza<\/strong>, cio\u00e8 minori risorse per gestire lo stress, si \u00e8 rivelato un fattore di fondo capace di\u00a0<strong>favorire lo sviluppo di un disturbo mentale in risposta alla pandemia<\/strong>, cos\u00ec come l\u2019aver vissuto con intenso stress la possibilit\u00e0 di diffondere il virus e le misure restrittive imposte, vivere da soli o aver smesso di praticare attivit\u00e0 fisica durante la pandemia. Tuttavia, se l\u2019aver contratto il Covid e l\u2019aver avuto una storia di disturbi mentali sono fattori che incidono indubbiamente sulla salute mentale in risposta alla pandemia, il non aver mai avuto un disturbo psichiatrico e l\u2019aver \u201cscampato\u201d il Covid sono tutt\u2019altro che una garanzia per la nostra salute mentale\u00bb.<\/p>\n<p>\u00abI dati dicono che la popolazione che ha sviluppato un disturbo mentale \u00e8 pi\u00f9 giovane di circa 8-10 anni rispetto a quella di chi non ha avuto problemi\u00a0\u2013 spiega la dott.ssa\u00a0<strong>Daniela Caldirola<\/strong>,\u00a0<strong>psichiatra del Centro per i Disturbi d\u2019Ansia e di Panico di Humanitas San Pio X e ricercatrice di Âéw¶¹´«Ã½<\/strong>.\u00a0L\u2019et\u00e0 media dei partecipanti che hanno sviluppato un nuovo disturbo mentale \u00e8 di 37,1 anni nella prima ondata e 31 anni nella seconda ondata, contro rispettivamente un\u2019et\u00e0 media di 47 e 39,2 anni tra coloro che non hanno sviluppato alcun disturbo\u00bb.<\/p>\n<p><strong><u>Il supporto del Machine Learning<\/u><\/strong><\/p>\n<p>Lo studio di Âéw¶¹´«Ã½ e di Humanitas San Pio X ha identificato un modello predittivo di\u00a0<strong>Machine Learning<\/strong>\u00a0capace di evidenziare i\u00a0<strong>fattori di rischio<\/strong>\u00a0pi\u00f9 importanti per la salute e il benessere mentale degli Italiani durante la pandemia. Grazie a\u00a0<strong>un algoritmo\u00a0<\/strong>che si auto-implementa e apprende attraverso un training basato sui dati ottenuti dalle risposte ai questionari online, i ricercatori sono riusciti a individuare molteplici fattori potenzialmente predittivi dello sviluppo di un disturbo mentale in persone senza preesistenti disturbi psichici e non colpite da Covid. Nel modello iniziale sono state incluse 46 variabili su aspetti individuali pre-pandemia ed esperienze personali legate alla pandemia (tra cui occupazione, stato civile, assunzione di farmaci e patologie, abitudini e stili di vita, gestione dei figli e del lavoro, sensazione relativa alla capacit\u00e0 di gestire lo stress e tempi di recupero della normalit\u00e0), che durante il training di Machine Learning si sono ridotte alle 8 variabili pi\u00f9 importanti che hanno portato ai risultati pubblicati.<\/p>\n<p><strong><u>Dai risultati alla pratica: cosa fare?<\/u><\/strong><\/p>\n<p>\u00abI risultati di questo studio\u00a0&#8211; sottolinea il prof. Giampaolo Perna &#8211;\u00a0suggeriscono che la<strong>\u00a0riduzione dello stress e dell\u2019ansia, il potenziamento della resilienza, il combattere la solitudine e l\u2019incoraggiamento dell\u2019attivit\u00e0 fisica e sportiva<\/strong>\u00a0potrebbero avere un importante ruolo protettivo nel favorire il benessere mentale ed evitare la comparsa di disturbi psichiatrici in risposta a stress pandemico.<strong>\u00a0Campagne informative e di sostegno psicologico<\/strong>\u00a0su larga scala durante le emergenze di salute pubblica potrebbero aiutare questi gruppi di popolazione pi\u00f9 suscettibili allo stress a superare e sostenere meglio tali sfide\u00bb.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Contesti ad alto stress mettono pi\u00f9 a rischio le persone con bassa resilienza e i giovani. 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