Buscar en
Ansiedad y Estrés
Toda la web
Inicio Ansiedad y Estrés Biomarcadores en la medición del estrés: una revisión sistemática
Información de la revista
Vol. 25. Núm. 1.
Páginas 49-58 (Enero - Junio 2019)
Compartir
Compartir
Descargar PDF
Más opciones de artículo
Visitas
30956
Vol. 25. Núm. 1.
Páginas 49-58 (Enero - Junio 2019)
Revisión
Acceso a texto completo
Biomarcadores en la medición del estrés: una revisión sistemática
Biomarkers in stress measurement: A systematic review
Visitas
30956
Luis Pedro Moreraa, Tomás Cristian Tempestib, Edgardo Pérezc, Leonardo Adrián Medranod,
Autor para correspondencia
leomedpsico@gmail.com

Autor para correspondencia.
a Becario Postdoctoral CONICET, Universidad Siglo 21, Córdoba, Argentina
b Investigador Adjunto CONICET, Departamento de Química Orgánica, Universidad Nacional de Córdoba, Córdoba, Argentina
c Profesor Adjunto, Laboratorio de Evaluación Psicológica y Educativa, Universidad Nacional de Córdoba, Córdoba, Argentina
d Secretario de Investigación, Universidad Siglo 21, Córdoba, Argentina
Este artículo ha recibido
Información del artículo
Resumen
Texto completo
Bibliografía
Descargar PDF
Estadísticas
Figuras (1)
Tablas (5)
Tabla 1. Principales marcadores biológicos asociados al eje SAM
Tabla 2. Principales marcadores biológicos asociados al sistema HHA
Tabla 3. Principales marcadores biológicos asociados al sistema inmunológico
Tabla 4. Marcadores biológicos cuantificables a partir de las distintas muestras
Tabla 5. Técnicas inmunológicas y cromatográficas más utilizadas para la determinación de biomarcadores asociados al estrés
Mostrar másMostrar menos
Resumen
Introducción y objetivos

Existe un amplio consenso en la comunidad científica en relación con la posibilidad de evaluar el estrés a través de marcadores biológicos asociados a los principales sistemas regulatorios de este proceso: el simpático adrenomedular (SAM), el hipotalámico-hipófiso-adrenal (HHA) y el sistema inmunológico. Sin embargo, persisten interrogantes en relación con el uso de biomarcadores: a)¿Cuáles son los biomarcadores de estrés más utilizados? b)¿Qué técnicas son recomendables para la determinación de los mismos? c)¿A partir de qué muestras biológicas es aconsejable cuantificarlos? El presente artículo tiene como objetivo efectuar una revisión sistemática de la literatura especializada con el fin de analizar dichos interrogantes.

Materiales y métodos

Se efectuó una revisión sistemática en diferentes bases de datos (Pubmed, PMC y MEDLINE), considerando artículos de los últimos 10años. Se identificaron 710 estudios que fueron sometidos al proceso de selección, 33 de los cuales se incluyeron finalmente en la revisión.

Resultados y conclusiones

Se han publicado numerosas revisiones que buscan establecer un vínculo entre biomarcadores y diferentes problemas asociados al estrés. Si bien los resultados son prometedores, el campo se enfrenta con importantes desafíos, como, por ejemplo, encontrar consenso en la definición de las mejores prácticas para el uso de biomarcadores. A partir de la presente revisión podemos concluir que los biomarcadores predominantemente utilizados para determinar la activación del eje SAM son el ritmo cardíaco y la presión sanguínea; en cuanto al eje HHA, el cortisol ha sido el marcador biológico más comúnmente medido tanto en sangre como en saliva y en cabello. Finalmente, en lo referente a marcadores representativos de la activación del sistema inmune debido a estrés, la IL-6 y la PCR fueron las más frecuentemente analizadas.

Palabras clave:
Biomarcadores
Hormonas
Psicobiología
Evaluación psicológica
Abstract
Introduction and objectives

There is a broad consensus in the scientific community regarding the possibility of evaluating stress through biological markers associated with the main regulatory systems of this process — the Sympathetic Medullary Adreno (SAM), the Hypothalamic Hypophysial Adrenal (HHA) and the immune systems. However, questions remain regarding the use of biomarkers: a)Which are the most commonly used stress biomarkers? b)Which techniques are recommended for their determination? c)From which biological samples is it advisable to quantify them? The aim of this article is to carry out a systematic review of the specialised literature in order to analyse these questions.

Materials and methods

a systematic review was carried out in different databases (Pubmed, PMC and MEDLINE), considering articles from the last ten years. We identified 710 studies that underwent the selection process, 33 of which were finally included in the review.

Results and conclusions

To date, numerous reviews have been published with the aim of establishing a link between biomarkers and different problems associated with stress. Although the results are promising, the field faces important challenges such as, for example, finding consensus on the definition of best practices for the use of biomarkers. From the present review we can conclude that the biomarkers predominantly used to determine the activation of the SAM axis are heart rate and blood pressure; as for the HHA axis, cortisol has been the biological marker most commonly measured in blood, saliva or hair. Finally, regarding representative markers of immune system activation due to stress, IL-6 and PCR were the most frequently analysed.

Keywords:
Biomarkers
Hormones
Psychobiology
Psychological assessment
Texto completo
Introducción

Un amplio volumen de investigaciones corrobora las implicancias del estrés crónico en diversos problemas de salud (Cassaretto y Chau, 2016; Rusli, Edimansyah y Naing, 2008; Winblad, Changaris y Stein, 2018). Como consecuencia, se han diseñado diferentes estrategias y métodos para su evaluación (Moretti y Medrano, 2014), existiendo en la actualidad más de 150 instrumentos de autoinforme que evalúan estrés (Kocalevent et al., 2007), además de entrevistas clínicas y otros procedimientos subjetivos de evaluación.

Sin embargo, incluso las herramientas más fiables en evaluación psicológica, tales como los test psicométricos, poseen importantes limitaciones. La falta de consenso en relación con la delimitación conceptual del estrés y la existencia de definiciones heterogéneas llevan a mediciones inconsistentes y a menudo superficiales (Epel et al., 2018). Sumado a lo anterior, las mediciones del estrés obtenidas a partir de instrumentos de autoinforme pueden verse afectadas por sesgos de quien contesta. Se ha observado, por ejemplo, que los sesgos de deseabilidad social y los sesgos de memoria impactan en la validez de las mediciones, generando subestimaciones y sobreestimaciones (para una revisión, ver Althubaiti, 2016).

La medición del estrés es particularmente compleja, dado que implica factores psicológicos, sociales y biológicos. Para lograr una evaluación multinivel del estrés se necesita una mayor articulación entre diferentes métodos de medición. El uso exclusivo de medidas de autoinforme lleva a que se explique una cantidad limitada de la varianza, ya que estos instrumentos se circunscriben al estrés percibido, dejando de lado componentes fisiológicos del estrés que no son percibidos conscientemente (Epel et al., 2018).

En la actualidad se reconoce la importancia del uso de biomarcadores para lograr una evaluación integral del estrés (McEwen, 2013). Se denomina biomarcador a una sustancia, estructura o proceso capaz de ser medido y evaluado como indicador de un estado biológico normal o patológico (Strimbu y Tavel, 2010). Un marcador biológico debe ser sensible, objetivo, específico, estable y cuantificable (Strimbu y Tavel, 2010).

El primero en describir a las hormonas como biomarcadores de estrés fue Cannon en su detallada descripción de la respuesta fight or flight (Cannon, 1932). Esta respuesta es conducida de forma inmediata por la liberación de catecolaminas (epinefrina y norepinefrina) mediada por el eje simpático adrenomedular (SAM), y en forma más lenta, por el eje hipotalámico-hipófiso-adrenal (HHA) (Piazza, Almeida, Dmitrieva y Klein, 2010). A su vez, estos dos ejes interaccionan directamente con el sistema inmune (Sternberg, 2006). Una activación crónica del eje HHA puede llevar a una disminución compensatoria de la expresión de los receptores de glucocorticoides (RG) a través de cambios epigenéticos, lo que en última instancia genera resistencia de las células del sistema inmune a los efectos antiinflamatorios del cortisol (Weaver et al., 2004). La íntima vinculación de estos ejes, así como su influencia en diversas patologías, es el campo de estudio de la psiconeuroinmunoendocrinología, el cual es atravesado transversalmente por el estrés (González-Díaz, Arias-Cruz, Elizondo-Villarreal y Monge-Ortega, 2017).

Existe un amplio consenso en la comunidad científica en relación con la posibilidad de evaluar el estrés a través de marcadores biológicos asociados a los principales sistemas regulatorios de este proceso, como el eje HHA, el eje SAM y el sistema inmunológico (McDonald, 2008; Epel et al., 2018). Sin embargo, persisten importantes interrogantes en relación con el uso de biomarcadores: a)¿Cuáles son los biomarcadores de estrés más utilizados? b)¿Qué técnicas son recomendables para la determinación de los mismos? c)¿A partir de qué muestras biológicas es aconsejable cuantificarlos? El presente artículo tiene como objetivo efectuar una revisión sistemática de la literatura especializada con el fin de analizar dichos interrogantes. Se espera con el mismo sistematizar y ordenar pautas metodológicas para el uso de biomarcadores.

MétodoEstrategia de búsqueda

Para identificar literatura relevante al área descrita se utilizaron combinaciones de los siguientes términos: «stress», «self report» y «biomarkers» en las siguientes bases de datos: Pubmed, PMC, MEDLINE. Se incluyeron resultados de 2008 a 2018. Por otra parte, de la literatura resultante a nuestros términos de búsqueda se consideraron solamente los estudios empíricos publicados en revistas revisadas por pares con SSCI (índice de citación de ciencias sociales) o ESCI (índice de citación de fuentes emergentes), o no indexadas pero patrocinadas por sociedades (por ejemplo, American Psychological Association, o Society for the Advancement of Management).

Criterios de selección

Solo se incluyeron trabajos en los que el objeto de estudio fuera humano. Se eliminaron también estudios que involucraban el estudio de estrés en enfermedades crónicas no transmisibles, enfermedades crónicas transmisibles, trastornos genéticos, infecciones por virus o bacterias y adicciones a sustancias. Debido a que las mismas generan un desequilibrio de los ejes descritos en la presente revisión, pueden influir en las relaciones que se establezcan entre estrés psicológico y marcadores biológicos. Una vez aplicados estos filtros, de los artículos restantes se incluyeron los que consideraban los ejes de respuesta a estrés incluidos en la presente revisión (Fig. 1). Finalmente, se incluyeron solo los artículos que reportaban la medición de biomarcadores relacionados con los principales ejes descritos en el presente trabajo.

Figura 1.

Diagrama de flujo (Moher, Liberati, Tetzlaff y Altman, 2009).

(0,16MB).
ResultadosBiomarcadores de estrés más frecuentemente utilizadosEje simpático adrenomedular

En orden de preparar una adecuada respuesta conductual frente a una demanda, nuestro organismo debe poder seleccionar la información sensorial crítica de manera que pueda distinguir un estímulo amenazante de uno que no lo es. Estas respuestas, que deben ocurrir en el orden de los milisegundos para ser adaptativas, son evaluadas por una red neuronal subcortical encargada del procesamiento sensorial, que incluye hipotálamo, amígdala y tallo encefálico (LeDoux, Sakaguchi y Reis, 1984; LeDoux, 2012; Maho, Hars, Edeline y Hennevin, 1995; Taylor, Liberzon y Koeppe, 2000), entre otras, facilitando el procesamiento selectivo de la información en la corteza visual y el posterior procesamiento en estructuras corticales superiores. El eje SAM provee una respuesta de activación, de manera general al estrés físico y psicológico, la cual es modulada por el sistema parasimpático. La activación del SAM genera un aumento en la vasoconstricción y en la resistencia vascular periférica. Los mensajeros de este eje, las catecolaminas, son rápidamente metabolizadas en sangre (luego de 1 a 3min). Debido a su corta vida media y alta frecuencia de fluctuación, noradrenalina y epinefrina constituyen hormonas de difícil determinación en la práctica (Piazza et al., 2010). Alternativamente, el análisis de catecolaminas en orina es una técnica de muestreo muy poco invasiva y ha sido utilizada en numerosos estudios de campo para el estudio de estrés crónico (Cohen, Doyle y Baum, 2006). Finalmente, los biomarcadores que pueden ser medidos en atención primaria asociados a este eje son, entre otros, la presión arterial y el ritmo cardíaco (Barnes, Davis y Treiber, 2007; Graves y Nowakowski, 2017; véase Tabla 1).

Tabla 1.

Principales marcadores biológicos asociados al eje SAM

Referencia  Tipo de trabajo  Evaluación del estrés  Principales hallazgos  Biomarcador 
Gersten, Dow y Rosero-Bixby, 2010  2,827  Publicación original  Fueron considerados eventos estresantes en la vida: bajos niveles de educación, problemas económicos, vivir en entorno rural, entre otros  Los autores no lograron alcanzar el objetivo propuesto: vincular la carga alostática a la edad, utilizando como biomarcador los niveles de catecolaminas, entre otros  Catecolaminas, DHEA, cortisol 
Siegrist y Li, 2017  —  Revisión narrativa  Modelo de desequilibrio esfuerzo y recompensas en el trabajo (effort-reward imbalanceNo se pueden establecer conclusiones firmes acerca del vínculo de ERI con la variación de los niveles de catecolaminas  Catecolaminas, cardíaco, variabilidad del ritmo-frecuencia cardíaca, presión sanguínea 
Barnes et al., 2007  149  Publicación original  Escala de recursos psicosociales (PSR), checklist para el desorden de estrés postraumático (PCL)  En la muestra analizada, mayores niveles de estrés están asociados a mayor ritmo cardíaco  Frecuencia cardíaca y presión sanguínea 
Graves y Nowakowski, 2017  1 sept 30052 sept 3377  Publicación original  Estatus socioeconómico  La carga alostática (midiendo 8 biomarcadores) fue vinculada al estatus socioeconómico, siendo esta relación mediada por el nivel de educación  Presión sistólica y diastólica, presión sanguínea, frecuencia cardíaca, DHEA y PCR 
Hatzenbuehler, Slopen y McLaughlin, 2014  6,973  Publicación original  Stressful life events score  El riesgo cardiometabólico se encuentra asociado a la presencia de eventos estresantes a lo largo de la vida  Marcadores cardiometabólicos 
Ewert y Chang, 2018  105  Publicación original  Cuestionario de estrés percibido (PSQ)  En la muestra analizada los niveles de α-amilasa se encuentran relacionados con los niveles de estrés percibido  α-amilasa y cortisol 
Robles et al., 2011  54  Publicación original  Inventario breve de síntomas (BSI) y cuestionario de conductas saludables (HBQ)  Los niveles de α-amilasa se asociaron con los niveles de estrés subjetivo  α-amilasa 
Kim, Cheon, Bai, Lee y Koo, 2018  —  Metaanálisis y revisión  Cuestionarios y actividades desencadenantes de estrés en contextos controlados  En situaciones clínicas la VFC se relaciona más con la salud del sistema autonómico que con ser un marcador representativo de enfermedades mentales específicas o estados patológicos  VFC 
Eje hipotalámico-hipófiso-adrenal

La activación del eje HHA ocurre posterior al eje SAM, aproximadamente luego de 15 a 20min (Dickerson y Kemeny, 2004). Una vez que un estresor es percibido por nuestra corteza cerebral, estimula neuronas del núcleo paraventricular del hipotálamo para que liberen la hormona liberadora de corticotropina (CRH). La CRH estimula la hipófisis, quien, a su vez, libera adrenocorticotropina (ACTH) y arginina vasopresina. Esta última participa principalmente de la respuesta fight or flight, mientras que la ACTH estimula al córtex adrenal para que libere glucocorticoides. Los corticoesteroides regulan el eje HHA a través de un loop de feedback negativo. En última instancia, estas hormonas movilizan energía almacenada, tienen función antiinflamatoria e interactúan con el sistema inmune.

Entre los marcadores biológicos hormonales del eje HHA se incluyen (Tabla 2): cortisol, CRH, ACTH, dehidroepiandrosterona sulfato (DHEA-s) y su forma no sulfatada (DHEA).

Tabla 2.

Principales marcadores biológicos asociados al sistema HHA

Referencia  Tipo de trabajo  Evaluación del estrés  Principales hallazgos  Biomarcador 
Almeida, McGonagle y King, 2009  1,736  Paper original  Inventario diario de eventos estresantes  Niveles alterados de cortisol son asociados a eventos estresantes  Cortisol 
Barrington et al., 2014  543  Paper original  Escalas para medir carencia socioeconómica  Niveles atenuados de cortisol relacionados a estrés socioeconómico  Cortisol 
Gianferante et al., 2014  27  Paper original  Trier Social Stress Test (TSST)  La rumiación predice la falta de habituación del eje HHA postestrés  Cortisol 
McGregor, Murphy, Albano y Ceballos, 2016  52  Paper original  Escala de estrés percibido (PSS), escala de afecto negativo, escala de depresión del centro para estudios epidemiológicos  La curva de la respuesta del cortisol al despertar (CAR) se ve atenuada en un contexto de estrés académico  Cortisol, Linfocitos B 
Östberg, Låftman, Modin y Lindfors, 2018  392  Paper original  Escala de presión y activación al estrés (PAS), cuestionarios para evaluar bullying  Bullying se relaciona con curvas atenuadas de CAR  Cortisol 
Rotenberg y McGrath, 2016  201  Paper original  Escala de estrés percibido  Mayores niveles de VFC y cortisol fueron relacionados con mayor estrés percibido  Cortisol, VFC, frecuencia cardíaca (FC) 
Seib et al., 2014  564  Paper original  Life stressor checklist (LSC-R) y Escala de conflictos revisados (CTS2)  Proyecto  Longitud telomérica, cortisol 
Sharpley, McFarlane y Slominski, 2011  —  Revisión    Los niveles de cortisol en cabello se relacionan con la exposición a estrés.  Cortisol 
Sladek, Doane, Luecken y Eisenberg, 2016  63  Paper original  Cuestionarios para medir estrés percibido, estrés situacional, eficacia de afrontamiento  El estrés percibido se relaciona con los niveles de cortisol  Cortisol 
Van Holland et al., 2012  37  Paper original  Cuestionario stress screener  Los niveles de cortisol se relacionan con el estrés autorreportado  Cortisol 
Tse, Rich-Edwards, Koenen y Wright, 2012  166  Paper original  Escala de tácticas de conflictos, exposición a violencia comunal  No se logró establecer una relación entre el estrés acumulado o los niveles de estrés y CRH  CRH 
Carroll et al., 2007  17  Paper original  Escala de depresión de Carroll  Mayores niveles de ACTH en pacientes con depresión, así como también niveles alterados de cortisol  ACTH y cortisol 
Laurent, Lucas, Pierce, Goetz y Granger, 2016  115  Paper original  TSST  Mayores niveles de DHEA y DHEA-s asociados a la exposición a estrés  DHEA y DHEA-s, PCR, α-amilasa 
Sistema inmunitario

El sistema inmune sirve como una barrera física y química del cuerpo humano contra patógenos. Además, interacciona con los ejes anteriormente descritos en la respuesta al estrés. Durante la fase de estrés agudo, con tan solo una duración de minutos, se movilizan células del sistema inmune en el torrente sanguíneo preparando el cuerpo para infecciones o heridas asociadas a la respuesta fight or flight (Segerstrom y Miller, 2004), y este mismo estrés aumenta los niveles de citoquinas proinflamatorias. El estrés crónico que se extiende durante días, semanas o incluso años también ha sido asociado con un aumento de citoquinas proinflamatorias, pero con diferentes impactos en la salud (Steptoe, Hamer y Chida, 2007). Es también sabido que la inflamación forma parte de la respuesta inmunológica y es un componente esencial de la misma, pero la inflamación crónica puede derivar en diversos problemas de salud, incrementando el riesgo de enfermedades crónicas no transmisibles (Ershler, 1993). Las respuestas inmunológicas asociadas a estrés percibido son moduladas por diversos factores —uno de ellos la exposición a estrés en estadios tempranos del desarrollo—, generando respuestas inmunológicas más exageradas al estrés (Carpenter et al., 2010). En este campo se han realizado importantes avances en los últimos años, vinculando estrés percibido, sistema inmune y aging, mediado por acortamiento telomérico y modificaciones epigenéticas (Tomiyama et al., 2012).

Por su parte, los glucocorticoides son agentes inmunosupresores que inhiben la proliferación de leucocitos y disminuyen la secreción de interleucinas proinflamatorias, entre ellas IL-6 y el factor de necrosis tumoral alfa (TNF-α) (Hostinar, Nusslock y Miller, 2018).

Asimismo, los niveles de estos mediadores han sido relacionados con el estrés psicosocial (Christian et al., 2011; Sin, Graham-Engeland, Ong y Almeida, 2015) y han sido utilizados como complemento de diferentes instrumentos de evaluación psicológica para la evaluación de estrés (Tabla 3). Otro marcador inmunológico tradicional, la proteína C reactiva (PCR), una proteína de la fase aguda, producida por las células de Kupffer en el hígado, ha sido vinculada con estrés psicológico y adversidad en etapas tempranas del desarrollo (Carpenter, Gawuga, Tyrka y Price, 2012)

Tabla 3.

Principales marcadores biológicos asociados al sistema inmunológico

Referencia  Tipo de trabajo  Evaluación del estrés  Principales hallazgos  Biomarcador 
Christian et al., 2011  250  Paper original  Cuestionario Funcional Multidimensional  Se encontraron niveles incrementados de IL-6 y PCR asociados a un menor nivel de salud autorreportado  IL-6 y PCR 
Sin et al., 2015  872  Paper original  Escalas para la medición de afecto  Niveles incrementados de IL-6 fueron asociados a una disminución del afecto positivo relacionado a estrés  IL-6 
Hostinar et al., 2018  —  Revisión  —  Adversidad en etapas tempranas de la vida ha sido vinculado con niveles afectados de TNF-α  Biomarcadores inflamatorios 
Borders et al., 2010  1899  Paper original  Escalas estandarizadas para la evaluación de estrés  Los niveles de PCR no se encontraron fuertemente asociados a niveles de estrés  PCR 
Gouin, Glaser, Malarkey, Beversdorf y Kiecolt-Glaser, 2012  130  Paper original  Entrevistas semiestructuradas  La exposición diaria a estresores diarios conlleva un aumento en marcadores inflamatorios  PCR e IL-6. 
Carpenter et al., 2012  92  Paper original  Escala para la evaluación de la fatiga, Cuestionario de calidad de vida y satisfacción, Inventorio de síntomas depresivos e Inventorio de estado-rasgo de ansiedad  Los niveles de PCR no pueden ser vinculados a estrés en etapas tempranas de la vida  PCR 
Low, Matthews y Hall, 2013  245  Paper original  Cuestionario de eventos estresantes durante la vida  Frente al estrés, ciertos estilos de afrontamiento se encuentran asociados a menores niveles de marcadores inflamatorios  PCR 
McCurley et al., 2015  3923  Paper original  Cuestionario para la evaluación de estrés en los últimos 6 meses  Estrés crónico se encuentra asociado a niveles incrementados de PCR  PCR 
Schreier y Chen, 2017  261  Paper original  Entrevista semiestructurada.  El estrés crónico se encuentra vinculado a un aumento en marcadores inflamatorios  IL-6, IL-1, PCR y cortisol 
Muestras biológicas más utilizadas para la determinación de biomarcadores asociados a estrés

Al momento de elegir la muestra, en especial para la determinación de biomarcadores asociados al estrés, es fundamental que el método de extracción no sea invasivo y produzca la menor perturbación posible en el individuo. Los tipos de muestras más utilizados, así como también los biomarcadores que pueden ser determinados en las mismas, se enumeran en la Tabla 4.

Tabla 4.

Marcadores biológicos cuantificables a partir de las distintas muestras

Biomarcador  Ventajas  Niveles similares en saliva y en sangre  Otros biomarcadores cuantificables en la misma muestra  Desventajas 
Cortisol plasmático  Técnicamente fácil de cuantificar a través de kits de ELISA  ✓  IL-1β, IL-6, PCR, cortisol, DHEA, DHEA-s, TNF-α, IL-12, epinefrina, norepinefrina, CRH, ACTHEn el caso de mediciones repetitivas o estudios longitudinales, el método de muestreo resulta invasivo 
Citoquinas en sangre  Técnicamente fácil de cuantificar a través de kits de ELISA  IL-6, IFN-γ, PCR  En el caso de mediciones repetitivas o estudios longitudinales, el método de muestreo resulta invasivo. Especial cuidado en transporte y almacenamiento en lo referente a la temperatura 
Cortisol salival  No invasivo, el transporte puede realizarse a temperatura ambiente. Almacenamiento a −20 o −80°C  ✓  IL-1β, IL-6, PCR, cortisol, DHEA, DHEA-s, TNF-αSupone solo el 10% del cortisol presente en sangre; si la cuantificación se realiza mediante LC/MS resulta poco práctica para muestreos a gran escala 
Citoquinas salivales  No invasivo. Técnicamente simple de cuantificar mediante kits de ELISA  IL-6, IFN-γ, PCR  Debe ponerse especial cuidado en el transporte y almacenamiento por la temperatura, y en los ciclos de congelado y descongelado 
Adrenalina en orina  No invasivo, las catecolaminas se encuentran libres en orina. Se evita la venopunción, que puede ser estresante para algunos pacientes    Epinefrina, norepinefrina, cortisol 
Noradrenalina en orina  No invasivo; las catecolaminas se encuentran libres en orina. Se evita la venopunción, que puede ser estresante para algunos pacientes     
Cortisol en orina  No invasivo, Se evita la venopunción, que puede ser estresante para algunos pacientes  ✓   
Cortisol en cabello  No invasivo, transporte simple, sin cuidados en cuanto a temperatura. Se encuentran disponibles métodos para su cuantificación simples y con aplicabilidad a muestreos a gran escala    No se encuentra definido completamente si los niveles de cortisol en cabello se deben solamente a lo producido como resultado de la activación del eje HHA 

La saliva representa una matriz de gran utilidad en determinaciones endocrinológicas: los esteroides se encuentran en general en su forma libre y representan aproximadamente el 10% de sus concentraciones plasmáticas. Los esteroides en saliva no son metabolizados a compuestos más polares, como sí ocurre con los esteroides encontrados en la orina, por ejemplo. Entre otras ventajas, es de destacar la simpleza para su almacenamiento y transporte, la estabilidad de las hormonas en saliva a temperatura ambiente, la posibilidad de realizar cierto número de ciclos de congelado y descongelado y el accesible coste que tienen los materiales utilizados para su recolección. A su vez, la toma de muestra no supone dolor para el individuo.

El cabello ha sido reconocido recientemente como un biomaterial que puede acumular esteroides de semanas a meses. Los niveles de esteroides medidos en el cabello humano han sido correlacionados positivamente con los niveles medidos en su suero. Los corticoesteroides se incorporan en el cabello durante la fase de crecimiento del folículo piloso, y por lo tanto los valores de esteroides en el cabello reflejan la actividad media del eje HHA (Van Holland, Frings-Dresen y Sluiter, 2012).

Con respecto a la sangre, es el sustrato de muestra predominante para cuantificar niveles de biomarcadores que actúan a nivel sistémico, como hormonas y citoquinas, entre otros. Las hormonas son vertidas al torrente sanguíneo y transportadas asociadas a proteínas. Presenta la desventaja, con respecto a la saliva, de que el muestreo es más complejo cuando se trata de pacientes ancianos, pediátricos, obesos o con algún trastorno mental severo. A su vez, puede haber un mayor efecto matriz (interferencias en la determinación por la matriz en la que se encuentra la hormona). Por último, los costes asociados con el equipo para el procesamiento de las muestras y el personal capacitado necesarios para la extracción, además de su transporte y conservación, hacen que este enfoque sea un poco más complejo que otros (Tabla 4).

Principales metodologías utilizadas para la determinación de biomarcadores de estrés

En la búsqueda del método analítico óptimo para la determinación de marcadores biológicos asociados al estrés deben ser consideradas numerosas variables, a saber: muestra biológica, efecto matriz, biomarcador a determinar, estabilidad del mismo, costes asociados a la determinación, así como también la disponibilidad del equipamiento adecuado, entre otras.

Son requisitos indispensables e inherentes a la técnica que el método sea altamente específico y sensible, que proporcione un alto rendimiento de muestras y que nos permita lograr una alta precisión y exactitud, con límites bajos de detección (LOD) y cuantificación (LOQ) (Winnik y Kitchin, 2008).

Las dos metodologías que engloban las técnicas más utilizadas en el campo son: los inmunoensayos y las técnicas cromatográficas. Inclinarse en la elección por una u otra metodología dependerá principalmente del marcador biológico a utilizar (Tabla 5).

Tabla 5.

Técnicas inmunológicas y cromatográficas más utilizadas para la determinación de biomarcadores asociados al estrés

Técnica  Biomarcador  Muestra  Referencia 
Inmunoensayo  Interleucinas, cortisol  Sangre, saliva  McGregor et al., 2016, Sin et al., 2015 
Cromatografía  Cortisol  Saliva, sangre, cabello  Ullmann et al., 2016 

Se enumeran las moléculas que pueden ser cuantificadas y la matriz biológica de la cual provienen.

Métodos inmunológicos

Los métodos inmunológicos se basan en la formación específica de complejos antígeno-anticuerpo. En los últimos 10años el método inmunoenzimático (Enzyme Linked ImmunoSorbent Assay [ELISA) adquirió mayor popularidad en detrimento del radioinmunoensayo (RIA). Las principales razones de este creciente interés son su facilidad de uso y seguridad, ya que las marcas radiactivas y las moléculas radiactivas son restrictivas en términos de manipulación, almacenamiento y eliminación (Marquette y Blum, 2006). Por otra parte, este tipo de metodología permite la identificación rápida y fiable de marcadores en concentraciones muy bajas a partir de muestras biológicas complejas, en el orden de μg-pg ml−1 (Bastarache, Koyama, Wickersham y Ware, 2014). La principal desventaja asociada a esta metodología es que no siempre posee la especificidad requerida para distinguir entre el biomarcador de interés y sus derivados metabólicos.

Métodos cromatográficos

Las técnicas analíticas de separación, como HPLC por sí sola, o combinada con espectrometría de masas (MS), han sido ampliamente utilizadas para la cuantificación de, principalmente, hormonas esteroideas (Antonelli, Ceccato, Artusi, Marinova y Plebani, 2015; De Palo, Antonelli, Benetazzo, Prearo y Gatti, 2009; Jia, Chew, Feinstein, Skeath y Sternberg, 2016; Wade y Haegele, 1991). Su alta especificidad analítica, la posibilidad de determinar más de una molécula en la misma muestra, la posibilidad de obtener información cualitativa y cuantitativa y su flexibilidad se constituyen como sus principales ventajas. Como desventaja se presenta el coste del equipamiento y de su mantenimiento. La sensibilidad y los límites de detección vendrán dados por las características técnicas del equipo y por la particularidad de la molécula a analizar, así como también la matriz en la que se encuentre (Tabla 5).

Discusión

A pesar del acuerdo generalizado en relación con el importante papel del estrés en la salud y en el envejecimiento, existen barreras críticas que impiden el progreso científico en esta temática (Epel et al., 2018). La medición adecuada de un constructo psicológico constituye un prerrequisito para lograr un abordaje científico. Aunque los métodos de evaluación psicológica tienen numerosas fortalezas, también tienen potenciales debilidades, no solo en el ámbito experimental, sino también a nivel clínico. Los denominados test de comportamiento típico o autoinformes pueden ser respondidos de manera poco auténtica o sesgada, llevando, por ejemplo, a la subidentificación o sobreidentificación de diferentes trastornos mentales (Muñoz-Navarro et al., 2017). Por otra parte, la respuesta de estrés implica factores psicológicos, sociales y biológicos, siendo necesaria una evaluación multinivel que permita examinar de manera integral este constructo (Epel et al., 2018).

La combinación de múltiples metodologías en la medición del estrés redunda en mayor validez, precisión y riqueza en los datos, posibilitando en última instancia responder a preguntas más complejas y precisas. Al día de la fecha han sido publicados numerosas revisiones que buscan establecer un vínculo entre biomarcadores y diferentes problemas asociados al estrés, tales como el burnout (Bakusic, Schaufeli, Claes y Godderis, 2017; Danhof-Pont, van Veen y Zitman, 2011), la depresión (Gururajan, Clarke, Dinan y Cryan, 2016; Lopresti, Maker, Hood y Drummond, 2014; Strawbridge, Young y Cleare, 2017) y el trastorno de estrés postraumático (Lehrner y Yehuda, 2014; Michopoulos, Norrholm y Jovanovic, 2015; Schmidt, Kaltwasser y Wotjak, 2013), entre otros. Si bien los resultados son prometedores, aun distan mucho de ser concluyentes. El campo se enfrenta con importantes desafíos, como, por ejemplo, encontrar consenso en la definición de las mejores prácticas para el uso de biomarcadores.

La presente revisión tuvo tres objetivos centrales. En primer lugar, determinar cuáles son los biomarcadores de estrés más utilizados para determinar el desequilibrio o desregulación de los ejes SAM, HHA y el sistema inmune. En este sentido, para el eje SAM los principales marcadores biológicos reportados en la literatura corresponden a la presión sanguínea y al ritmo cardíaco y a la variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC); esto se debe a que son fácilmente determinables en atención primaria y la interpretación de estas mediciones provee información acerca del riesgo cardiovascular asociado a estrés. En línea con esto, los trabajos incluidos en la presente revisión coinciden en que los marcadores cardíacos se encuentran asociados al estrés. En el caso de las catecolaminas no se logró establecer una clara relación entre estrés y la variación de la concentración de ellas. Con respecto al eje HHA y dado su rol central en la fisiología del estrés, la hormona esteroidea, cortisol, es el marcador biológico más medido como representativo de la activación de este eje. Este glucocorticoide ha sido asociado consistentemente en la literatura consultada a estrés. Asimismo, como resultado de la gran atención que ha recibido por parte de la comunidad científica este eje, han proliferado numerosos índices de cortisol (Khoury et al., 2015).

El último eje abordado en el presente artículo corresponde al sistema inmune. Los biomarcadores más reportados como vinculados al estrés psicosocial corresponden a la IL-6 y la PCR. Estos marcadores han sido reportados como los más importantes asociados a inflamación crónica aguda (Nater, Skoluda y Strahler, 2013). Por otra parte, la IL-6 es uno de los mensajeros más importantes del sistema inmune, al mediar una rápida comunicación entre este eje y el sistema nervioso central (Kenney y Ganta, 2014; ThyagaRajan y Priyanka, 2012).

El segundo objetivo de la presente revisión correspondió a analizar qué muestras biológicas son las más frecuentemente utilizadas para medir estos biomarcadores. La saliva destaca por la gran variedad de biomarcadores que se pueden cuantificar a partir de esta matriz, así como también por la velocidad y por la simpleza en su muestreo.

Finalmente, el tercer objetivo se refirió a las técnicas de dosaje más frecuentemente utilizadas. Las metodologías inmunoenzimáticas, como ELISA, son las más utilizadas debido a la gran difusión y disponibilidad comercial de kits altamente sensibles para los diversos marcadores biológicos descritos.

Tanto las técnicas de recolección de muestras aquí descritas, como las metodologías propuestas para la determinación de distintas biomarcadores, nos permiten el muestreo de diferentes poblaciones en un amplio rango de contextos ecológicos, así como la determinación con la suficiente sensibilidad y con la precisión requerida para cuantificar estas moléculas, constituyéndose en herramientas fundamentales para quienes quieren realizar un primer acercamiento al estudio de las modificaciones fisiológicas que surgen en base a la exposición a un estresor.

Resulta evidente que los marcadores biológicos asociados al estrés constituyen herramientas fundamentales, auxiliares y complementarias a la evaluación psicológica. La presente revisión deja en evidencia que, si bien se han podido establecer relaciones entre la variación de los diversos marcadores y el estrés psicológico, los resultados varían enormemente, aun cuando el mismo marcador biológico es determinado en la misma muestra y con la misma metodología. En base a esto se proponen tres directivas a la hora de trabajar en esta área de manera transdisciplinaria. En primera instancia, establecer un claro fundamento de cómo se define estrés y cómo se aplica este marco teórico a la medición que se realizará y a los instrumentos de autoinforme seleccionados. En segunda instancia, la selección del o los biomarcadores a cuantificar debe ser realizada teniendo en cuenta lo antes dicho y a su vez la naturaleza del marcador biológico y su tiempo de vida media. Si se pretende medir el impacto fisiológico del estrés durante períodos cortos de tiempo, quizá lo mejor sea medir marcadores cardiovasculares, o variación en los niveles de catecolaminas. Si por el contrario lo que se pretende es determinar la carga alostática durante un período de tiempo mayor, entonces el cortisol medido en la saliva y en el cabello podría resultar una mejor opción. Asociar un biomarcador a un marcador de estado o de rasgo puede resultar útil: en el caso de rasgo, vincular un marcador biológico a hallazgos invariables que pueden observarse en los pacientes con trastornos mentales endógenos asociados a estrés crónico, y aún en su remisión; y el de marcador de estado, que indica que solo va a manifestarse en grado variable mientras esté presente la sintomatología de la enfermedad.

Como tercera y última directiva quisiéramos resaltar que resulta evidente que en la mayoría de la literatura científica incluida en la presente revisión se evalúa el impacto de diversos estresores en la fisiología del individuo desde un abordaje orientado al déficit, sin controlar los factores moduladores del mismo, los cuales a su vez varían a lo largo de la ontología del individuo y del tipo de estresor, lo que lleva finalmente a una diversidad de resultados, algunos contrapuestos y difíciles de comparar, por lo que es importante prestar especial atención a esto.

Con respecto a las limitaciones del trabajo, aunque la presente revisión partió de un gran número de artículos, es importante tener en cuenta que podría ser necesario expandir la búsqueda en otras bases de datos como ScienceDirect o EMBO. Así mismo, dada la complejidad y la multidimensionalidad del fenómeno de estrés, el presente artículo se centró en los tres ejes principalmente involucrados en la respuesta a estrés como forma de focalizar el artículo. No por ello debería restarse importancia a la influencia del estrés en otras variables fisiológicas.

Conclusión

Esta revisión sugiere que los biomarcadores predominantemente utilizados para determinar la activación del eje SAM corresponden a marcadores cardiovasculares. En cuanto al eje HHA, el cortisol ha sido el marcador biológico más comúnmente medido tanto en sangre como en saliva o cabello. En lo referente a marcadores representativos de la activación del sistema inmune debido a estrés, la IL-6 y la PCR fueron los más frecuentemente analizados. Asimismo, teniendo en cuenta que la psicopatología y fisiopatología del estrés, aunque intensamente estudiadas, son aún pobremente entendidas, consideramos que la presente revisión añade y refuerza los hallazgos presentados en revisiones previas (Nater et al., 2013) mediante la identificación y la síntesis de estudios centrados exclusivamente en la determinación de biomarcadores asociados a los tres ejes descritos. Finalmente, los estudios revisados e incluidos aquí refuerzan la idea de que la utilización de biomarcadores de estrés tiene el potencial de mejorar significativamente nuestra comprensión del mismo.

Financiación

Ministerio de Ciencia y Tecnología de Córdoba, Subsidio a Grupos de Reciente Formación (GRFT 2017).

Conflicto de intereses

Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.

Referencias
[Almeida et al., 2009]
D.M. Almeida, K. McGonagle, H. King.
Assessing daily stress processes in social surveys by combining stressor exposure and salivary cortisol.
Biodemography and Social Biology, 55 (2009), pp. 219-237
[Althubaiti, 2016]
A. Althubaiti.
Information bias in health research: Definition, pitfalls, and adjustment methods.
Journal of Multidisciplinary Healthcare, 9 (2016), pp. 211-217
[Antonelli et al., 2015]
G. Antonelli, F. Ceccato, C. Artusi, M. Marinova, M. Plebani.
Salivary cortisol and cortisone by LC-MS/MS: Validation, reference intervals and diagnostic accuracy in Cushing's syndrome.
Clinica Chimica Acta, 451 (2015), pp. 247-251
[Bakusic et al., 2017]
J. Bakusic, W. Schaufeli, S. Claes, L. Godderis.
Stress, burnout and depression: A systematic review on DNA methylation mechanisms.
J Psychosom Res, 92 (2017), pp. 34-44
[Barnes et al., 2007]
V.A. Barnes, H. Davis, F.A. Treiber.
Perceived stress heart rate, and blood pressure among adolescents with family members deployed in operation Iraqi Freedom.
Military Medicine, 172 (2007), pp. 40-43
[Barrington et al., 2014]
W.E. Barrington, M. Stafford, M. Hamer, S.A.A. Beresford, T. Koepsell, A. Steptoe.
Socioeconomic deprivation, perceived neighborhood factors, and cortisol responses to induced stress among healthy adults.
Health & Place, 27 (2014), pp. 120-126
[Bastarache et al., 2014]
J.A. Bastarache, T. Koyama, N.E. Wickersham, L.B. Ware.
Validation of a multiplex electrochemiluminescent immunoassay platform in human and mouse samples.
Journal of Immunological Methods, 408 (2014), pp. 13-23
[Borders et al., 2010]
A.E.B. Borders, W.A. Grobman, L.B. Amsden, T.W. McDade, L.K. Sharp, J.L. Holl.
The relationship between self-report and biomarkers of stress in low-income, reproductive age women.
American Journal of Obstetrics and Gynecology, 203 (2010), pp. e571-e578
[Cannon, 1932]
W.B. Cannon.
The Wisdom of the Body.
WW Norton, (1932),
[Carpenter et al., 2010]
L.L. Carpenter, C.E. Gawuga, A.R. Tyrka, J.K. Lee, G.M. Anderson, L.H. Price.
Association between plasma IL-6 response to acute stress and early-life adversity in healthy adults.
Neuropsychopharmacology, 35 (2010), pp. 2617
[Carpenter et al., 2012]
L.L. Carpenter, C.E. Gawuga, A.R. Tyrka, L.H. Price.
C-reactive protein, early life stress, and wellbeing in healthy adults.
Acta Psychiatrica Scandinavica, 126 (2012), pp. 402-410
[Carroll et al., 2007]
B.J. Carroll, F. Cassidy, D. Naftolowitz, N.E. Tatham, W.H. Wilson, A. Iranmanesh, J.D. … Veldhuis.
Pathophysiology of hypercortisolism in depression.
Acta Psychiatrica Scandinavica, 115 (2007), pp. 90-103
[Cassaretto y Chau, 2016]
M. Cassaretto, C. Chau.
Afrontamiento al estrés: adaptación del cuestionario COPE en universitarios de Lima.
Revista Iberoamericana de Diagnóstico y Evaluación RIDEP, 42 (2016), pp. 95-109
[Christian et al., 2011]
L.M. Christian, R. Glaser, K. Porter, W.B. Malarkey, D. Beversdorf, J.K. Kiecolt-Glaser.
Poorer self-rated health is associated with elevated inflammatory markers among older adults.
Psychoneuroendocrinology, 36 (2011), pp. 1495-1504
[Cohen et al., 2006]
S. Cohen, W. Doyle, A. Baum.
Socioeconomic status is associated with stress hormones.
Psychosomatic Medicine, 68 (2006), pp. 414-420
[Danhof-Pont et al., 2011]
M. Danhof-Pont, T. van Veen, F. Zitman.
Biomarkers in burnout: A systematic review.
Journal of Psychosomatic Research, 70 (2011), pp. 505-524
[De Palo et al., 2009]
E.F. De Palo, G. Antonelli, A. Benetazzo, M. Prearo, R. Gatti.
Human saliva cortisone and cortisol simultaneous analysis using reverse phase HPLC technique.
Clinica Chimica Acta, 405 (2009), pp. 60-65
[Dickerson y Kemeny, 2004]
S.S. Dickerson, M.E. Kemeny.
Acute stressors and cortisol responses: A theoretical integration and synthesis of laboratory research.
Psychological Bulletin, 130 (2004), pp. 355-391
[Epel et al., 2018]
E.S. Epel, A.D. Crosswell, S.E. Mayer, A.A. Prather, G.M. Slavich, E. Puterman, W.B. Mendes.
More than a feeling: A unified view of stress measurement for population science.
Frontiers in Neuroendocrinology, 49 (2018), pp. 146-169
[Ershler, 1993]
W.B. Ershler.
Interleukin-6: A cytokine for gerontologists.
Journal of the American Geriatrics Society, 41 (1993), pp. 176-181
[Ewert y Chang, 2018]
A. Ewert, Y. Chang.
Levels of nature and stress response.
Behavioral Sciences, 8 (2018), pp. 49
[Gersten et al., 2010]
O. Gersten, W.H. Dow, L. Rosero-Bixby.
Stressors over the life course and neuroendocrine system dysregulation in Costa Rica.
Journal of Aging and Health, 22 (2010), pp. 748-771
[Gianferante et al., 2014]
D. Gianferante, M.V. Thoma, L. Hanlin, X. Chen, J. Breines, P.M. Zoccola, N. Rohleder.
Post-stress rumination predicts HPA axis responses to repeated acute stress.
Psychoneuroendocrinology, 49 (2014), pp. 244-252
[González-Díaz et al., 2017]
S.N. González-Díaz, A. Arias-Cruz, B. Elizondo-Villarreal, O.P. Monge-Ortega.
Psychoneuroimmunoendocrinology: Clinical implications.
The World Allergy Organization Journal, 10 (2017),
[Gouin et al., 2012]
J.-P. Gouin, R. Glaser, W.B. Malarkey, D. Beversdorf, J. Kiecolt-Glaser.
Chronic stress, daily stressors, and circulating inflammatory markers.
Health Psychology, 31 (2012), pp. 264-268
[Graves y Nowakowski, 2017]
K.Y. Graves, A.C.H. Nowakowski.
Childhood socioeconomic status and stress in late adulthood: A longitudinal approach to measuring allostatic load.
Global Pediatric Health, 4 (2017),
[Gururajan et al., 2016]
A. Gururajan, G. Clarke, T.G. Dinan, J.F. Cryan.
Molecular biomarkers of depression.
Neuroscience y Biobehavioral Reviews, 64 (2016), pp. 101-133
[Hatzenbuehler et al., 2014]
M.L. Hatzenbuehler, N. Slopen, K.A. McLaughlin.
Stressful life events, sexual orientation, and cardiometabolic risk among young adults in the United States.
Health Psychology, 33 (2014), pp. 1185-1194
[Hostinar et al., 2018]
C.E. Hostinar, R. Nusslock, G.E. Miller.
Future directions in the study of early-life stress and physical and emotional health: Implications of the neuroimmune network hypothesis.
Journal of Clinical Child and Adolescent Psychology, 47 (2018), pp. 142-156
[Jia et al., 2016]
M. Jia, W.M. Chew, Y. Feinstein, P. Skeath, E.M. Sternberg.
Quantification of cortisol in human eccrine sweat by liquid chromatography - Tandem mass spectrometry.
The Analyst, 141 (2016), pp. 2053-2060
[Kenney y Ganta, 2014]
M.J. Kenney, C.K. Ganta.
Autonomic nervous system and immune system interactions.
Comprehensive Physiology, 4 (2014), pp. 1177-1200
[Kim et al., 2018]
H.G. Kim, E.J. Cheon, D.S. Bai, Y.H. Lee, B.H. Koo.
Stress and Heart Rate Variability: A Meta-Analysis and Review of the Literature.
Psychiatry Investigation, 15 (2018), pp. 235-245
[Kocalevent et al., 2007]
R.D. Kocalevent, S. Levenstein, H. Fliege, G. Schmid, A. Hinz, E. Brahler, B.F. Klapp.
Contribution to the construct validity of the Perceived Stress Questionnaire from a population-based survey.
Journal of Psychosomatic Research, 63 (2007), pp. 71-81
[Khoury et al., 2015]
J.E. Khoury, A. Gonzalez, R.D. Levitan, J.C. Pruessner, K. Chopra, V.S. Basile, L. Atkinson.
Summary cortisol reactivity indicators: Interrelations and meaning.
Neurobiology of Stress, 2 (2015), pp. 34-43
[Laurent et al., 2016]
H.K. Laurent, T. Lucas, J. Pierce, S. Goetz, D.A. Granger.
Coordination of cortisol response to social evaluative threat with autonomic and inflammatory responses is moderated by stress appraisals and affect.
Biological Psychology, 118 (2016), pp. 17-24
[Lehrner y Yehuda, 2014]
A. Lehrner, R. Yehuda.
Biomarkers of PTSD: Military applications and considerations.
European Journal of Psychotraumatology, 5 (2014), pp. 1-11
[LeDoux et al., 1984]
J. LeDoux, A. Sakaguchi, D. Reis.
Subcortical efferent projections of the medial geniculate nucleus mediate emotional responses conditioned to acoustic stimuli.
The Journal of Neuroscience, 4 (1984), pp. 683-698
[LeDoux, 2012]
J.E. LeDoux.
Evolution of human emotion: A view through fear.
Progress in Brain Research, 195 (2012), pp. 431-442
[Lopresti et al., 2014]
A.L. Lopresti, G.L. Maker, S.D. Hood, P.D. Drummond.
A review of peripheral biomarkers in major depression: The potential of inflammatory and oxidative stress biomarkers.
Progress in Neuro-Psychopharmacology and Biological Psychiatry, 48 (2014), pp. 102-111
[Low et al., 2013]
C.A. Low, K.A. Matthews, M. Hall.
Elevated CRP in adolescents: Roles of stress and coping.
Psychosomatic Medicine, 75 (2013), pp. 449-452
[Maho et al., 1995]
C. Maho, B. Hars, J.-M. Edeline, E. Hennevin.
Conditioned changes in the basal forebrain: Relations with learning-induced cortical plasticity.
Psychobiology, 23 (1995), pp. 10-25
[Marquette y Blum, 2006]
C.A. Marquette, L.J. Blum.
State of the art and recent advances in immunoanalytical systems.
Biosensors and Bioelectronics, 21 (2006), pp. 1424-1433
[McCurley et al., 2015]
J.L. McCurley, P.J. Mills, S.C. Roesch, M. Carnethon, R.E. Giacinto, C.R. Isasi, L.C. Gallo.
Chronic stress, inflammation, and glucose regulation in U.S Hispanics from the HCHS/SOL Sociocultural Ancillary Study.
Psychophysiology, 52 (2015), pp. 1071-1079
[McDonald, 2008]
J.D. McDonald.
Measuring personality constructs: The advantages and disadvantages of self-reports, informant reports and behavioural assessments.
Enquire, 1 (2008), pp. 75-94
[McEwen, 2013]
B.S. McEwen.
The brain on stress: Toward an integrative approach to brain, body and behavior.
Perspectives on Psychological Science, 8 (2013), pp. 673-675
[McGregor et al., 2016]
B.A. McGregor, K.M. Murphy, D.L. Albano, R.M. Ceballos.
Stress, cortisol, and B-lymphocytes: A novel approach to understanding academic stress and immune function.
Stress (Amsterdam, Netherlands), 19 (2016), pp. 185-191
[Michopoulos et al., 2015]
V. Michopoulos, S.D. Norrholm, T. Jovanovic.
Diagnostic biomarkers for Posttraumatic Stress Disorder (PTSD): Promising horizons from translational neuroscience research.
Biological Psychiatry, 78 (2015), pp. 344-353
[Moretti y Medrano, 2014]
L. Moretti, L. Medrano.
Estructura factorial del Cuestionario de Estrés Percibido en la población Universitaria.
Evaluar, 14 (2014), pp. 67-83
[Moher et al., 2009]
D. Moher, A. Liberati, J. Tetzlaff, D.G. Altman, The PRISMA Group.
Preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses: The PRISMA Statement.
PLoS Medicine, 6 (2009), pp. e1000097
[Muñoz-Navarro et al., 2017]
R. Muñoz-Navarro, A. Cano-Vindel, P. Ruiz-Rodríguez, L.A. Medrano, C. González-Blanch, J.A. Moriana, E. … Dongil-Collado.
Modelo jerárquico de diagnóstico y derivación de los trastornos mentales comunes en centros de atención primaria. Una propuesta a partir del ensayo clínico PsicAP.
Ansiedad y Estrés, 23 (2017), pp. 124-129
[Nater et al., 2013]
U.M. Nater, N. Skoluda, J. Strahler.
Biomarkers of stress in behavioural medicine.
Current Opinion in Psychiatry, 26 (2013), pp. 440-445
[Östberg et al., 2018]
V. Östberg, S.B. Låftman, B. Modin, P. Lindfors.
Bullying as a stressor in mid-adolescent girls and boys—associations with perceived stress, recurrent pain, and salivary cortisol.
International Journal of Environmental Research and Public Health, 15 (2018), pp. 364
[Piazza et al., 2010]
J.R. Piazza, D.M. Almeida, N.O. Dmitrieva, L.C. Klein.
Frontiers in the use of biomarkers of health in research on stress and aging.
The Journals of Gerontology Series B: Psychological Sciences and Social Sciences, 65B (2010), pp. 513-525
[Robles et al., 2011]
T.F. Robles, V. Shetty, C.M. Zigler, D.A. Glover, D. Elashoff, D. Murphy, M. Yamaguchi.
The feasibility of ambulatory biosensor measurement of salivary alpha amylase: Relationships with self-reported and naturalistic psychological stress.
Biological Psychology, 86 (2011), pp. 50-56
[Rotenberg y McGrath, 2016]
S. Rotenberg, J.J. McGrath.
Inter-relation between autonomic and HPA axis activity in children and adolescents.
Biological Psychology, 117 (2016), pp. 16-25
[Rusli et al., 2008]
B.N. Rusli, B.A. Edimansyah, L. Naing.
Working conditions, self-perceived stress, anxiety, depression and quality of life: A structural equation modelling approach.
BMC Public Health, 8 (2008), pp. 48
[Schreier y Chen, 2017]
H.M.C. Schreier, E. Chen.
Low-grade inflammation and ambulatory cortisol in adolescents: Interaction between interviewer-rated versus self-rated acute stress and chronic stress.
Psychosomatic Medicine, 79 (2017), pp. 133-142
[Schmidt et al., 2013]
U. Schmidt, S.F. Kaltwasser, C.T. Wotjak.
Biomarkers in posttraumatic stress disorder: Overview and implications for future research.
Disease Markers, 35 (2013), pp. 43-54
[Segerstrom y Miller, 2004]
S.C. Segerstrom, G.E. Miller.
Psychological stress and the human immune system: A meta-analytic study of 30 years of inquiry.
Psychological Bulletin, 130 (2004), pp. 601-630
[Seib et al., 2014]
C. Seib, E. Whiteside, J. Humphreys, K. Lee, P. Thomas, L. Chopin, D. Anderson.
A longitudinal study of the impact of chronic psychological stress on health-related quality of life and clinical biomarkers: Protocol for the Australian Healthy Aging of Women Study.
BMC Public Health, 14 (2014), pp. 9
[Sharpley et al., 2011]
C.F. Sharpley, J.R. McFarlane, A. Slominski.
Stress-linked cortisol concentrations in hair: What we know and what we need to know.
Reviews in the Neurosciences, 23 (2011), pp. 111-121
[Siegrist y Li, 2017]
J. Siegrist, J. Li.
Work stress and altered biomarkers: A synthesis of findings based on the Effort-Reward Imbalance Model.
International Journal of Environmental Research and Public Health, 14 (2017), pp. 1373
[Sin et al., 2015]
N.L. Sin, J.E. Graham-Engeland, A.D. Ong, D.M. Almeida.
Affective reactivity to daily stressors is associated with elevated inflammation.
Health Psychology, 34 (2015), pp. 1154-1165
[Sladek et al., 2016]
M.R. Sladek, L.D. Doane, L.J. Luecken, N. Eisenberg.
Perceived stress, coping, and cortisol reactivity in daily life: A study of adolescents during the first year of college.
Biological Psychology, 117 (2016), pp. 8-15
[Steptoe et al., 2007]
A. Steptoe, M. Hamer, Y. Chida.
The effects of acute psychological stress on circulating inflammatory factors in humans: A review and meta-analysis.
Brain, Behavior, and Immunity, 21 (2007), pp. 901-912
[Strimbu y Tavel, 2010]
K. Strimbu, J.A. Tavel.
What are biomarkers?.
Curr Opin HIV AIDS, 5 (2010), pp. 463-466
[Sternberg, 2006]
E.M. Sternberg.
Neural regulation of innate immunity: A coordinated nonspecific host response to pathogens.
Nature Reviews. Immunology, 6 (2006), pp. 318-328
[Strawbridge et al., 2017]
R. Strawbridge, A.H. Young, A.J. Cleare.
Biomarkers for depression: Recent insights, current challenges and future prospects.
Neuropsychiatric Disease and Treatment, 13 (2017), pp. 1245-1262
[Taylor et al., 2000]
S.F. Taylor, I. Liberzon, R.A. Koeppe.
The effect of graded aversive stimuli on limbic and visual activation.
Neuropsychologia, 38 (2000), pp. 1415-1425
[ThyagaRajan y Priyanka, 2012]
S. ThyagaRajan, H.P. Priyanka.
Bidirectional communication between the neuroendocrine system and the immune system: Relevance to health and diseases.
Annals of Neurosciences, 19 (2012), pp. 40-46
[Tomiyama et al., 2012]
A.J. Tomiyama, A. O’Donovan, J. Lin, E. Puterman, A. Lazaro, J. Chan, E. Epel.
Does cellular aging relate to patterns of allostasis? An examination of basal and stress reactive HPA axis activity and telomere length.
Physiology and Behavior, 106 (2012), pp. 40-45
[Tse et al., 2012]
A.C. Tse, J.W. Rich-Edwards, K. Koenen, R.J. Wright.
Cumulative stress and maternal prenatal corticotropin-releasing hormone in an urban U.S. cohort.
Psychoneuroendocrinology, 37 (2012), pp. 970-979
[Ullmann et al., 2016]
E. Ullmann, A. Barthel, K. Petrowski, T. Stalder, C. Kirschbaum, S.R. Bornstein.
Pilot study of adrenal steroid hormones in hair as an indicator of chronic mental and physical stress.
Scientific Reports, 6 (2016), pp. 25842
[Van Holland et al., 2012]
B.J. Van Holland, M.H.W. Frings-Dresen, J.K. Sluiter.
Measuring short-term and long-term physiological stress effects by cortisol reactivity in saliva and hair.
International Archives of Occupational and Environmental Health, 85 (2012), pp. 849-852
[Wade y Haegele, 1991]
S.E. Wade, A.D. Haegele.
Differential measurement of cortisol and cortisone in human saliva by HPLC with UV detection.
Journal of Liquid Chromatography, 14 (1991), pp. 1813-1827
[Weaver et al., 2004]
I.C.G. Weaver, N. Cervoni, F.A. Champagne, A.C. d’Alessio, S. Sharma, J.R. Seckl.
Epigenetic programming by maternal behavior.
Nature Neuroscience, 7 (2004), pp. 847
[Winblad et al., 2018]
N.E. Winblad, M. Changaris, P.K. Stein.
Effect of somatic experiencing resiliency-based trauma treatment training on quality of life and psychological health as potential markers of resilience in treating professionals.
Frontiers in Neuroscience, 12 (2018), pp. 70
[Winnik y Kitchin, 2008]
W.M. Winnik, K.T. Kitchin.
Measurement of oxidative stress parameters using liquid chromatography—tandem mass spectroscopy (LC-MS/MS).
Toxicology and Applied Pharmacology, 233 (2008), pp. 100-106
Copyright © 2019. Sociedad Española para el Estudio de la Ansiedad y el Estrés - SEAS
Opciones de artículo
Herramientas
es en pt

¿Es usted profesional sanitario apto para prescribir o dispensar medicamentos?

Are you a health professional able to prescribe or dispense drugs?

Você é um profissional de saúde habilitado a prescrever ou dispensar medicamentos