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Como você se sentiria se suas pontuações em testes de hostilidade e conscienciosidade fossem rotineiramente incluídas em seu prontuário, assim como seus números de pressão arterial e colesterol são? Você se sentiria diferente se soubesse que os escores de personalidade ajudaram os médicos a prever e gerenciar melhor seu risco de diabetes tipo 2, doença cardíaca ou demência? Essas são algumas das questões levantadas por um artigo instigante publicado este mês na revista Personality Disorders: Theory, Research and Treatment . O artigo enfoca os prós e contras de incluir dados de personalidade em modelos de previsão de risco à saúde.
É um tópico oportuno. Há um corpo crescente de evidências de pesquisas mostrando que os traços de personalidade estão associados a vários desfechos de saúde.
Na semana passada, por exemplo, um estudo relatou que baixo otimismo, alta negatividade e alta hostilidade estavam associados a um risco aumentado de desenvolver diabetes tipo 2 em mulheres na pós-menopausa. O estudo, publicado na revista Menopause , foi baseado em dados da Iniciativa de Saúde da Mulher patrocinada pelo NIH.
“Neste ponto, a personalidade geralmente não é considerada em modelos que predizem o risco de doenças médicas”, diz Ben Chapman, Ph.D., MPH, MS, principal autor do artigo Disorders Personality e professor associado de psiquiatria e saúde pública Ciências da Universidade de Rochester Medical Center. “Mas se pudéssemos aumentar a precisão desses modelos com dados de personalidade, isso seria uma coisa boa.”
Existem várias maneiras pelas quais os traços de personalidade podem afetar a saúde física:
Portanto, há ampla evidência de uma ampla conexão entre personalidade e saúde. Mas os pesquisadores ainda estão nos estágios iniciais de limitar exatamente quais traços de personalidade estão relacionados a uma doença específica e, em seguida, usar essas informações para melhorar a capacidade dos médicos de prever o risco de contrair a doença.
Antes de os traços de personalidade serem rotineiramente usados dessa maneira, os pesquisadores precisarão fazer um argumento convincente para isso. Eles terão que mostrar que calcular o risco de alguém para, digamos, diabetes ou um ataque cardíaco é mais preciso quando medidas de personalidade são adicionadas aos dados de saúde tradicionais, como idade, pressão arterial e resultados de exames laboratoriais.
Essa é uma tarefa difícil. Em seu artigo, Chapman e seus co-autores visavam encontrar traços de personalidade que melhorassem sua previsão do risco de comprometimento cognitivo leve (MCI). Indivíduos com MCI têm problemas com o pensamento e a memória que estão acima do normal para a idade, mas não tão severos quanto aqueles vistos na demência. Alguns, mas não todos, eventualmente desenvolvem demência devido à doença de Alzheimer.
Chapman e seus colegas estudaram mais de 300 pacientes de cuidados primários com idades entre 65 e mais velhos que não foram cognitivamente prejudicados quando a pesquisa começou. No início do estudo, esses pacientes completaram o Inventário de Cinco Fatores NEO. Este teste de personalidade amplamente utilizado avalia os cinco grandes domínios da personalidade – neuroticismo, extroversão, abertura à experiência, consciência e amabilidade – bem como aspectos específicos de cada domínio. Os pesquisadores então rastrearam quais pacientes passaram a desenvolver o MCI nos próximos quatro anos.
Os pesquisadores descobriram que a personalidade estava de fato relacionada ao risco de MCI. “Maior ansiedade e maior raiva ou hostilidade tendem a aumentar o risco de piorar a cognição”, diz Chapman. Em contraste, certos aspectos de extroversão (calor interpessoal), abertura à experiência (abertura a emoções, senso de estética) e conscienciosidade (obediência, autodisciplina) foram associados a um risco reduzido.
Quando os pesquisadores adicionaram dados de personalidade a um modelo de risco tradicional para MCI, sua capacidade de prever quem desenvolveria a condição melhorou ligeiramente. Mas para a MCI, o poder preditivo dos modelos tradicionais de risco é fraco para começar, e aí está o problema. Uma pequena melhoria em uma previsão não muito boa ainda não é muito boa.
Ainda assim, estudos futuros podem ser capazes de se basear nesses achados. Com o tempo, os pesquisadores podem aperfeiçoar sua capacidade de identificar quem está em alto risco de MCI.
Digamos que os pesquisadores encontrem um traço de personalidade fortemente relacionado a uma determinada doença. Quando adicionado aos fatores de risco tradicionais, melhora substancialmente a capacidade dos médicos de dizer quais pacientes estão em risco para essa condição. Qual o proximo?
“Embora a personalidade seja um tanto maleável durante longos períodos de tempo, a mudança tende a diminuir na velhice”, diz Chapman. Para fins práticos, então, um traço de personalidade provavelmente seria tratado mais como um fator de risco não modificável (como genética ou idade) em vez de um fator modificável (como dieta ou atividade física). Mesmo que não seja algo que a pessoa esteja disposta ou capaz de mudar, ela ainda pode estimular uma ação positiva.
Por exemplo, a pessoa pode estar motivada a fazer mudanças saudáveis no estilo de vida que ajudem a compensar o risco e a prevenir ou retardar a doença. Ou o prestador de cuidados de saúde da pessoa pode iniciar o rastreio da doença mais cedo ou mais frequentemente. Se a doença ocorre, pode ser diagnosticada em um estágio inicial, quando o tratamento geralmente funciona melhor.
Mas antes que isso possa ocorrer, vários obstáculos devem ser superados, incluindo:
Do lado da pesquisa, Chapman observa que é necessária mais comunicação entre diferentes campos científicos. “Muitas vezes, as pessoas têm uma visão unilateral”, diz ele. “Um psicólogo da personalidade dirá: ‘Isso é ótimo. Devemos estar recebendo dados de personalidade de todos. Um médico dirá: ‘É uma perda de tempo. Quem se importa com essa coisa chata de psicologia? Eu acho que é realmente importante que essa ideia seja vista de uma perspectiva multidisciplinar. ”
Referências
Chapman, BP, Lin, F., Roy, S., Benedict, RH, & Lyness, JM (2019). Modelos de previsão de risco à saúde incorporando dados de personalidade: motivação, desafios e ilustração. Transtornos da Personalidade: Teoria, Pesquisa e Tratamento , 10 (1), 46-58. doi: 10.1037 / per0000300