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Daniel Edgardo Yupanqui Lorenzo, Tomás Caycho Rodríguez, Jonatan Baños Chaparro, Tania Arauco Lozada, Luis Palao Loayza, Iván Barrios, Julio Torales, Renzo Felipe Carranza Esteban, Luis Miguel Hualparuca Olivera
Se ha sugerido que las personas con trastornos del sueño tienden a sufrir trastornos mentales concurrentes como ansiedad y depresión. Por lo tanto, el presente estudio tuvo como objetivo llenar esta brecha aplicando el análisis de redes bayesianas para investigar posibles relaciones causales entre síntomas de calidad de sueño, ansiedad y depresión en una muestra de adultos peruanos. La estructura de la red de calidad de sueño, depresión y ansiedad se estimó utilizando la Jenkins Sleep Scale, la Patient Health Questionnaire-2 y la General Anxiety Disorder-2 respectivamente. Las relaciones causales entre los síntomas se estimaron utilizando redes bayesinas a partir de un modelo directed acyclic graph (DAG). los Nighttime Awakenings y la Anhedonia desempeñan un rol importante y diferente en la dinámica de red de síntomas. Los Nighttime Awakenings mostró probabilidades direccionales hacia cuatro síntomas: Nervousness, Difficulty Falling, Stay Asleep and Depressed Mood. La Anhedonia también mostró probabilidades direccionales hacia tres síntomas: Tiredness on Awakening, Uncontrollable Worry y Depressed Mood. Por otro lado, si bien el Nervousness no presenta flechas salientes a otros síntomas, si evidencia dependencia condicional con la dependencia condicional la Uncontrollable Worry, Depressed Mood y Nighttime Awakenings. Los hallazgos sugieren adoptar un enfoque integral en el tratamiento de los trastornos del sueño, la ansiedad y la depresión, considerando las interconexiones entre los diferentes síntomas y abordando no solo los síntomas principales sino también aquellos que actúan como mediadores o puentes en la red de síntomas.
It has been suggested that individuals with sleep disorders tend to experience concurrent mental health disorders, such as anxiety and depression. Therefore, this study aimed to address this gap by utilizing Bayesian network analysis to explore the potential causal relationships between sleep quality, anxiety, and depressive symptoms in a sample of 451 Peruvian adults. The network structures for sleep quality, depression, and anxiety were estimated using the Jenkins Sleep Scale, Patient Health Questionnaire-2, and General Anxiety Disorder-2, respectively. The causal relationships between symptoms were estimated using Bayesian networks from a directed acyclic graph (DAG) model. Nighttime Awakenings and Anhedonia play significant and distinct roles in the symptom network dynamics. Nighttime Awakenings showed directional probabilities of four symptoms: Nervousness, Difficulty Falling, Stay Asleep, and Depressed Mood. Anhedonia also showed directional probabilities toward three symptoms: Tiredness on Awakening, Uncontrollable Worry, and Depressed Mood. Meanwhile, although Nervousness does not have outgoing arrows to other symptoms, it shows conditional dependence with Uncontrollable Worry, Depressed Mood, and Nighttime Awakenings. The findings suggest adopting a comprehensive approach to the treatment of sleep disorders, anxiety, and depression, considering the interconnections among various symptoms and addressing not only the core symptoms but also those that function as mediators or bridges within the symptom network.
