Síntomas depresivos y riesgo cardiovascular en la población peruana: Análisis de tendencias y espacial de una encuesta nacional

Abstract

Background. Las enfermedades cardiovasculares (ECV) son la principal causa de muerte por enfermedad a nivel mundial. Sin embargo, se sabe poco sobre el impacto de la salud mental en el riesgo cardiovascular (RCV), especialmente en el contexto latinoamericano, incluido Perú. El objetivo de este estudio fue determinar la relación, tendencias y análisis espacial de los síntomas depresivos y la RCV en la población peruana. Métodos. Se realizó un análisis secundario de la Encuesta Nacional de Salud Demográfica y Familiar (ENDES) para los años 2019 - 2023. El RCV se evaluó mediante el Global Risk Calculator, mientras que el cuestionario PHQ-9 evaluó los síntomas depresivos. La asociación y análisis de tendencias se analizaron por modelos de regresión de Poisson con varianza robusta y regresiones lineales múltiples, finalmente, para el análisis espacial se usó la autocorrelacion global y local de Moran con representaciones de LISA plot. Resultados. Se analizaron entre 15.154 y 16.468 participantes. La prevalencia de RCV alto y síntomas depresión fue del ~7% y ~8% respectivamente, a lo largo de los años. El RCV es mayor en hombres, con tendencia a disminuir anualmente en ambos sexos. Se evidenció una relación directa entre los síntomas depresivos y el RCV; su presencia aumenta la probabilidad de un RCV alto en un 40% (PR:1,40; IC 95%: 1,22-4,62). Finalmente, la mayor concentración de participantes con RCV alto se encontró en la costa peruana, con evidencia de autocorrelación local (high-high). Conclusión. Los síntomas depresivos aumentan la probabilidad de riesgo cardiovascular alto en la población peruana. Aunque la prevalencia de la RCV disminuye anualmente, sigue siendo un problema de salud pública, especialmente en zonas de la costa peruana. Las estrategias de salud mental podrían mejorar la salud cardiovascular de la población; sin embargo, se requieren estudios longitudinales para determinar la causalidad de los factores estudiados.