Meta análisis revela que las apps basadas en terapia cognitivo-conductual logran mejoras significativas, aunque modestas, en síntomas emocionales.
La depresión y los trastornos de ansiedad son las principales causas de discapacidad a nivel mundial, pero las barreras para acceder a tratamientos tradicionales, por ejemplo la escasez de profesionales, los costos elevados y el estigma continúan existiendo. En este contexto, las aplicaciones móviles que adoptan un enfoque transdiagnóstico, es decir, dirigido a síntomas compartidos entre ambos trastornos, emergen como una alternativa prometedora. Un estudio publicado en npj Digital Medicine analizó 19 ensayos clínicos con 5,165 participantes para evaluar la eficacia de estas herramientas, comparándolas con apps específicas para un solo diagnóstico. Los resultados, aunque modestos, destacan su potencial para ampliar el acceso a intervenciones basadas en evidencia.
El meta análisis mostró que las apps transdiagnósticas generan efectos pequeños pero estadísticamente significativos en la reducción de síntomas de depresión (g = 0.27), ansiedad (g = 0.30) y malestar general (g = 0.29) tras la intervención. Estos efectos se mantuvieron estables en evaluaciones de seguimiento, con una mejora promedio de g = 0.25. Aunque no son significativos, estos resultados superan el umbral de diferencia mínimamente importante (g = 0.24) propuesto para intervenciones psicológicas, lo que podría sugerir un impacto clínico relevante. Por ejemplo, se estima que por cada 12 personas que usan estas apps, una experimenta una mejoría atribuible directamente al tratamiento.
En este sentido, las apps basadas en terapia cognitivo-conductual (TCC) demostraron ser particularmente efectivas (g = 0.39), especialmente aquellas que incorporan componentes como reestructuración cognitiva, activación conductual y monitoreo del estado de ánimo. Sin embargo, el análisis también reveló limitaciones como que los efectos fueron mayores en comparación con grupos de lista de espera que con controles activos, como apps placebo, lo que podría indicar un sesgo por expectativas de los usuarios.
Uno de los principales obstáculos identificados fue la alta tasa de abandono, de 29.2% en promedio, especialmente en apps sin guía humana. Además, la heterogeneidad en los diseños de las apps y la falta de estandarización en la medición del compromiso de los usuarios complican la comparación entre estudios. Solo dos investigaciones evaluaron explícitamente riesgos como la seguridad o posibles daños, una brecha crítica para garantizar la fiabilidad de estas herramientas.
Los efectos de las apps transdiagnósticas son similares a los reportados para apps específicas (g = 0.38 para depresión y g = 0.20 para ansiedad), pero menores que los observados en programas web guiados por terapeutas (g = 0.52). Esto subraya la importancia de distinguir entre formatos digitales y niveles de apoyo profesional al evaluar su eficacia.
Las apps transdiagnósticas representan una opción accesible y escalable para manejar síntomas de depresión y ansiedad, con beneficios clínicos modestos pero significativos. Su enfoque unificado las hace especialmente útiles para personas con diagnósticos coexistentes o síntomas mixtos, ofreciendo una alternativa viable en contextos con recursos limitados.
Por otro lado, para maximizar su impacto, los desarrolladores deben priorizar diseños basados en TCC, incorporar controles activos en futuros estudios y mejorar estrategias para reducir el abandono, como la integración de retroalimentación automatizada o guía humana breve. Además, es crucial evaluar sistemáticamente riesgos y resultados clínicos absolutos, como tasas de remisión, para asegurar su seguridad y utilidad en la práctica real.
Estas herramientas no reemplazan la terapia tradicional, pero podrían integrarse en modelos híbridos, complementando la atención profesional y extendiendo los beneficios terapéuticos más allá de las sesiones clínicas.
