En 2019, El 7.2% de los habitantes de la Unión Europea. sufría de depresión crónica. El coste humano –y económico– de esta enfermedad es considerable, por lo que la Comisión Europea ha presentado una Estrategia de salud mental de 1.23 millones de euros en junio, que se logrará mediante 20 iniciativas emblemáticas.
La ciencia demuestra que la autoestima juega un papel clave en ciertos trastornos mentales, particularmente aquellos de naturaleza ansiosa y depresiva.
Sin embargo, incluso hoy en día, los mecanismos cognitivos que subyacen a la autoestima siguen siendo un misterio. Si queremos comprenderlos, debemos comenzar haciéndonos una serie de preguntas:
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¿Cómo se expresa la autoestima?
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¿Por qué varía de un individuo a otro?
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¿Cómo interactúan los trastornos psiquiátricos y la autoestima?
Situada en la intersección de la neurociencia, los modelos matemáticos y la psiquiatría, nuestra investigación tiene como objetivo responder estas preguntas para comprender mejor la autoevaluación, un aspecto crítico de la cognición humana.
Esto es lo que hemos aprendido hasta ahora y las principales hipótesis que estamos siguiendo.
Autoestima y motivación.
Las investigaciones en psicología muestran que un alto nivel de confianza en uno mismo y en sus capacidades se asocia con una mayor Sensación de control sobre lo que nos sucede., lo que puede promover nuestra capacidad para asumir desafíos. Cuando estos últimos tienen éxito, nuestra confianza puede recibir un impulso, impulsándonos a un círculo virtuoso.
Por el contrario, si una persona carece de confianza a la hora de embarcarse en un proyecto, es más probable que “no crea en él” y, por tanto, deje de intentarlo. Entonces se reducen las posibilidades de éxito y, en consecuencia, las oportunidades de reforzar positivamente su confianza.
Pero, ¿es la baja autoestima la que conduce a la aparición de trastornos de ansiedad o depresivos, o al revés?
Para explorar estas preguntas, debemos observar cómo los individuos evalúan su desempeño.
Una amplia gama de confianza
Empecemos lo que sigue afirmando que existe una enorme variabilidad en la autoevaluación. Por ejemplo, una persona deprimida puede subestimar su capacidad para completar una tarea a pesar de rendir a la par de los demás, mientras que una persona que sufre problemas cognitivos (en las primeras etapas de la demencia, por ejemplo) puede seguir confiando en sus propias capacidades.
Esta variabilidad, cuyos orígenes aún no se conocen del todo, adopta dos formas principales.
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El grado en que los juicios de confianza hechos por un individuo le permiten discriminar entre sus propias respuestas correctas y sus errores. Por ejemplo, uno puede tender a tener exceso de confianza, pero aún así tener menos confianza cuando se equivoca que cuando se tiene razón. Por el contrario, uno puede tener exceso de confianza, pero igualmente, independientemente de si su respuesta es correcta.
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La existencia o no de una brecha entre la confianza subjetiva y el desempeño objetivo.
Todos hemos notado que algunas personas se subestiman a sí mismas, mientras que otras se sobreestiman. Por otro lado, algunos están “bien calibrados”: son capaces de mostrar un alto nivel de confianza cuando su desempeño objetivo es alto, y un nivel más bajo cuando su desempeño es realmente bajo.
A nivel poblacional, un hallazgo bien validado en psicología y economía del comportamiento es que estamos (un poco) demasiado confiados. Un caso en el que los números hablan por sí solos es que más de la mitad de las personas piensan que son mejores conductores que la media o son más inteligentes que la media.
Diferentes niveles de confianza
Los científicos han luchado durante mucho tiempo por diferenciar las variaciones en la confianza de las de otras características cognitivas. La tarea se hace aún más difícil por el hecho de que la confianza se expresa en diferentes niveles jerárquicos:
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Nuestra confianza en una decisión determinada (“Respondí correctamente a esta pregunta”);
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Nuestra confianza en una tarea (“Me fue bastante bien en ese examen”);
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Nuestra confianza en un dominio cognitivo determinado (“tengo buena memoria”);
4… hasta nuestra confianza en nosotros mismos, que constituye un nivel global.
Estas distinciones son importantes: uno puede confiar en su capacidad para conducir con mal tiempo (dominio de la percepción), pero no estar seguro de poder recordar una lista de cosas que hacer (dominio de la memoria).
De manera similar, para ciertos tipos de ejercicio uno puede ser capaz de “saber cuando sabe y cuando no sabe”, mientras que para otros puede ser más complicado distinguir los errores de los éxitos.
Dos hipótesis principales
Actualmente coexisten dos hipótesis principales sobre los mecanismos subyacentes a los juicios de confianza.
Una es que existe un mecanismo central de autoevaluación que estima la confianza en cualquier respuesta o tarea determinada. Este mecanismo sería el mismo en diferentes dominios, como la memoria, el lenguaje o el razonamiento. En este caso, acciones destinadas a mejorar la precisión de la autoevaluación debería aspirar a “reeducar” o “entrenar” esta capacidad de juicio tan central, independientemente de la tarea en cuestión. Entonces los beneficios se generalizarían.
La segunda hipótesis postula que nuestros juicios de confianza no son el resultado de un mecanismo central de autoevaluación, sino que están íntimamente vinculados a cada dominio. Según esta hipótesis, cualquier acción diseñada para mejorar la precisión de la autoevaluación debería, por tanto, centrarse en la tarea o ámbito pertinente.
Ambas hipótesis siguen siendo objeto de acalorados debates. Ya sea a nivel conductual o neurológico, los resultados de las investigaciones tienden a indicar que la realidad probablemente se encuentre en algún punto intermedio. No existe un mecanismo centralizado único (lo que probablemente no conferiría suficiente flexibilidad), pero tampoco existe un mecanismo específico para cada dominio, lo que sería demasiado “costoso” de mantener para el cerebro.
Perfiles de salud mental en la población.
Otro obstáculo en el estudio de la autoevaluación y la confianza es que la clasificación actual de los trastornos psiquiátricos está en proceso de repensarse.
Esto es particularmente cierto en el caso de la idea de que un síntoma es equivalente a una enfermedad. La ansiedad, por ejemplo, no es un síntoma diagnóstico de un único trastorno psiquiátrico; uno puede estar ansioso cuando se padece depresión, un trastorno límite de la personalidad, etc. Por el contrario, una enfermedad no se limita necesariamente a un único síntoma. Tomemos el caso de un trastorno obsesivo-compulsivo (TOC), en el que algunos pacientes experimentan altos niveles de ansiedad, mientras que otros no. Sin embargo, su diagnóstico es el mismo.
Esto dificulta predecir de manera confiable qué opción de tratamiento sería más efectiva para un paciente determinado. De hecho, si bien la clasificación tradicional es clínicamente relevante, no siempre coincide directamente con la neurobiología de los trastornos psiquiátricos.
Complementariamente a este punto de vista tradicional, el llamado dimensional Este enfoque se centra en la heterogeneidad y variabilidad de los síntomas subyacentes, que pueden ser comunes a varias enfermedades. Esta clasificación alternativa se entiende como transdiagnóstico, uno que funciona a través de categorías diagnósticas tradicionales.
Las matemáticas pueden ayudar a captar mejor los síntomas de salud mental
Tradicionalmente, los psicólogos y médicos han tendido a diagnosticar los trastornos de salud mental basándose en los informes de los pacientes. Estos últimos pueden iluminarse expresándose directamente en el sofá o respondiendo cuestionarios especializados, que incluyen preguntas como:
“¿Le resulta difícil tomar decisiones?”
or
“¿A veces te sientes tan ansioso que te cuesta respirar?”
Utilizando el aprendizaje automático, los investigadores intentaron agrupar los síntomas de tal manera que identificaran puntos comunes a diferentes patologías, en lugar de estudiar cada enfermedad por separado. Una vez establecidos los grupos de síntomas comunes a varias enfermedades, podrían utilizarse técnicas experimentales para comprender mejor los mecanismos biológicos, cognitivos o comportamentales implicados.
En el caso del TOC, los métodos de aprendizaje automático podrían identificar subgrupos, por ejemplo, un subgrupo de "ansiedad". Se espera que esto permita ofrecer tratamientos o métodos psicoterapéuticos más adaptados a cada individuo. De hecho, una persona con TOC ansioso puede no responder de la misma manera a un tratamiento determinado que una persona con TOC donde la ansiedad es menos pronunciada.
En la población general
La idea es que los síntomas de salud mental fluctúen naturalmente, tanto en los pacientes como en toda la población. Esto es cierto incluso para aquellos a quienes no se les ha diagnosticado un trastorno psiquiátrico: todos somos, en cierto grado, más o menos ansiosos, más o menos impulsivos, más o menos obsesivos, etc.
Al aplicar métodos de aprendizaje automático en voluntarios, descubrimos que las personas con síntomas de pensamiento más compulsivos e intrusivos generalmente reportaban mayor confianza, pero tenían una autoevaluación menos precisa. este patrón Podrían haber efectos psicológicos relacionados, como una tendencia a sacar conclusiones precipitadas..
Además, se encontró que las personas con síntomas ansiosos y depresivos más marcados tenían menos confianza en sus decisiones, pero una autoevaluación más precisa, lo que puede estar relacionado con la noción de “realismo depresivo”. Sin embargo, estos resultados parecen depender de la dominio en el que estamos evaluando nuestra confianza (por ejemplo, memoria, deporte, etc.).
Una mejor comprensión de cómo se forman los juicios de confianza podría ayudarnos a determinar por qué la autoevaluación varía de una persona a otra. También podría ayudarnos a tomar conciencia de la brecha que puede existir entre nuestro desempeño y nuestra percepción del mismo.
Marion Rouault, Encargada de investigación del CNRS en neurociencias cognitivas, Institut du Cerveau et de la Moelle épinière (ICM)
Este artículo se republica de La conversación bajo una licencia Creative Commons. Leer el articulo original.
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