El consumo de sustancias psicoactivas (SPA) es un fenómeno multifacético, influenciado por factores emocionales, sociales y ambientales que interactúan en tiempo real. Los métodos tradicionales de investigación, como cuestionarios retrospectivos o entrevistas clínicas, enfrentan limitaciones significativas: dependen de la memoria, ignoran el contexto inmediato y simplifican comportamientos que son inherentemente dinámicos. El Ecological Momentary Assessment (EMA) es una respuesta metodológica a estos desafíos que permite aproximación rigurosa y contextualizada para entender las adicciones.
¿Qué es el EMA y por qué es relevante?
El EMA es una metodología de investigación que recopila datos en tiempo real sobre comportamientos, emociones y entornos mediante dispositivos electrónicos (smartphones, wearables) o diarios estructurados. A diferencia de los enfoques retrospectivos, el EMA captura información en el momento en que ocurren los eventos; esto minimiza sesgos de memoria y ofrece una visión más precisa de las dinámicas del consumo.
Es relevante por tres razones:
Validez ecológica: Los datos se recogen en el entorno natural del individuo, no en laboratorios.
Granularidad temporal: Permite analizar fluctuaciones conductuales y emocionales a lo largo de horas o días.
Integración multimodal: Combina autorreportes con datos objetivos (geolocalización, frecuencia cardíaca, movimiento, etc.).
Retos en el estudio del consumo de SPA que el EMA aborda
El consumo de sustancias no es un acto aislado, sino un comportamiento vinculado a secuencias complejas. Algunos desafíos que el EMA ayuda a resolver incluyen:
1. Identificación de desencadenantes inmediatos Los factores que precipitan el consumo (estrés agudo, interacciones sociales, estados emocionales) suelen ser cambiantes y específicos del contexto. Por ejemplo los episodios de consumo de alcohol pueden ocurrir en entornos sociales con presión grupal, detectables mediante geolocalización y registros de sonido ambiental.
2. Variabilidad en el craving y las recaídas El deseo de consumir (craving) no es estático: fluctúa en intensidad y está influenciado por factores circadianos, fisiológicos y situacionales. El EMA permite mapear estos patrones.
3. Subjetividad en los efectos percibidos Las sustancias psicoactivas generan efectos que varían según el contexto y la expectativa del usuario. El EMA puede documentar estas percepciones en tiempo real.
Aplicaciones prácticas del EMA en intervenciones clínicas
La capacidad del EMA para generar datos precisos y contextualizados puede enriquecer la psicoterapia para adicciones, por ejemplo, mediante el envío de alertas personalizadas cuando detectan patrones de riesgo, o el bloqueo temporal de notificaciones de redes sociales en zonas geográficas asociadas al consumo (p. ej., cerca de bares), usando datos históricos de GPS.
El EMA también permite adaptar terapias a las necesidades individuales o monitorear la eficacia de tratamientos en tiempo real.
Integración tecnológica
El EMA moderno no se limita a encuestas móviles. Su convergencia con tecnologías emergentes amplía su potencial, por ejemplo a través de Wearables biosensibles, como relojes inteligentes que miden metabolitos en el sudor (p. ej., etanol) para correlacionar el consumo con estados fisiológicos. También el Machine learning puede tener un papel importante, al incorporar algoritmos que predicen recaídas analizando patrones históricos. Además, la Realidad virtual (RV) puede simular entornos de riesgo (fiestas, lugares asociados al consumo) para entrenar habilidades de afrontamiento mientras el EMA registra respuestas emocionales y fisiológicas.
Desafíos actuales y soluciones emergentes
A pesar de su potencial, el EMA enfrenta obstáculos que requieren atención. Uno de ellos es la adherencia de los participantes. Es frecuente que las personas que están bajo un proceso de evaluación EMA reporten fatiga. Además, aquellas que presenta adicciones graves pueden omitir respuestas. Se he propuesto que los incentivos económicos o diseños adaptativos (e.g., reducir preguntas en días de alto estrés) mejoran la participación; no obstante, esto en sí mismo representa retos.
Por otro lado, el uso de geolocalización y datos biométricos exige protocolos estrictos de consentimiento y anonimización. Si bien algunas plataformas emplean cifrado de extremo a extremo para proteger la información, los profesionales deben estar atentos a los riesgos asociados al uso de este tipo de información en entornos digitales.
Además, hay retos asociados a la accesibilidad, pues las poblaciones marginadas pueden tener dificultades en el acceso a hardware o problemas de conectividad.
Con todo, las tendencias apuntan hacia usos sofisticados del EMA, tales como las terapias algorítmicas (Sistemas de IA que aprenden de los patrones individuales para ajustar intervenciones automáticamente.), las políticas públicas basadas en datos y la integración con historias clínicas electrónicas para que los profesionales tengan un panorama en tiempo real de la situación de sus usuarios.
Como clínicos debemos estar atentos y aportar en el desarrollo de este tipo de iniciativas.
