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Esta página es un resumen en turco, elaborado con ayuda de inteligencia artificial, del trabajo presentado en el 26.º Congreso Mundial de Psiquiatría. El trabajo pertenece a los autores que lo presentan; para citarlo, consulte la fuente original.

Salud mental perinatal en las mujeres: estudios poblacionales y enfoques de precisión para la estratificación del riesgo

Perinatal mental health in women: population-based studies and precision approaches to risk stratification

Las investigaciones poblacionales basadas en los registros nacionales de Suecia revelan los patrones de los trastornos psiquiátricos durante el período perinatal, mientras que los enfoques de psiquiatría de precisión permiten identificar a las mujeres de alto riesgo antes de que aparezcan síntomas graves.

La ponencia aborda el período perinatal como una ventana crítica de vulnerabilidad a los problemas de salud mental en la vida de las mujeres; destaca que la depresión, la ansiedad, los trastornos psiquiátricos graves y la conducta suicida que aparecen o recurren durante el embarazo y el posparto tienen consecuencias importantes para la madre, el hijo y la familia, mientras que identificar a las mujeres de mayor riesgo sigue siendo uno de los principales retos. La presentación ofrece una visión general de las investigaciones poblacionales basadas en datos longitudinales a gran escala obtenidos de los registros sanitarios de Suecia. Los hallazgos de los estudios de ámbito nacional muestran los patrones de los trastornos psiquiátricos durante y después del embarazo, los aspectos de la salud mental perinatal específicos del sexo y las consecuencias a largo plazo de los trastornos psiquiátricos perinatales. Se presta especial atención a cómo los antecedentes de salud mental durante la etapa reproductiva y la predisposición familiar configuran la trayectoria del riesgo a lo largo de la vida reproductiva. La ponencia también analiza los enfoques de psiquiatría de precisión (precision psychiatry), basados en los avances de la epidemiología, la investigación sobre biomarcadores (biomarkers), la genética y el aprendizaje automático (machine learning), cuyo objetivo es mejorar la estratificación del riesgo y la intervención temprana. Su relevancia clínica radica en que la integración de la epidemiología del curso de vida y la medicina de precisión puede orientar el cribado, la prevención y la atención dirigidos a grupos específicos.

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