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El mercado de aplicaciones de salud mental es amplio y sigue creciendo. Las estimaciones sitúan sistemáticamente el número de apps disponibles en miles, y las descargas se cuentan por cientos de millones en todo el mundo. Una escala así puede resultar tranquilizadora o inquietante, según lo que se piense que respalda realmente la evidencia.

Este artículo intenta responder a esa pregunta con honestidad. La respuesta breve: existe evidencia genuina de que ciertas técnicas aplicadas a través de apps pueden reducir los síntomas de ansiedad y depresión — pero los efectos son modestos, la investigación tiene problemas reales, y la diferencia entre una app construida sobre una técnica basada en evidencia y una app que en sí misma está respaldada por evidencia es una distinción que casi ninguna app explica con claridad. Es importante, y merece ser comprendida.

Lo que muestran realmente los metaanálisis

Varias revisiones de gran escala han agrupado los resultados de ensayos controlados aleatorizados que evalúan intervenciones psicológicas administradas a través del teléfono móvil. Un metaanálisis de 2020 publicado en World Psychiatry por Linardon y colaboradores, y una revisión ampliamente citada de 2017 en World Psychiatry por Firth y colaboradores, encontraron ambas tamaños del efecto pequeños o moderados en la reducción de síntomas de depresión y ansiedad en comparación con condiciones de control. [1] [2]

Una lectura rigurosa de ese hallazgo señalaría que pequeño o moderado no equivale a nada. Se sitúa aproximadamente en el rango de lo que se observa en muchas intervenciones psicológicas de baja intensidad administradas de forma presencial. Pero tampoco equivale a una terapia estructurada con un profesional clínico cualificado, y las revisiones tienen cuidado en dejarlo claro.

Un hallazgo consistente en las distintas revisiones es que las intervenciones guiadas superan a las no guiadas. Cuando una persona — ya sea terapeuta, orientador o incluso un par de apoyo formado — hace un seguimiento del progreso, los resultados mejoran de forma notable. Las apps completamente autodirigidas tienden a mostrar efectos más pequeños. [1]

Los problemas que los titulares omiten

El panorama que ofrecen los metaanálisis es más complejo que un simple «las apps funcionan» o «las apps no funcionan». Tres problemas concretos merecen atención.

Muestras pequeñas y sesgo de publicación

Muchos de los ensayos incluidos en estas revisiones son de tamaño reducido. Los ensayos pequeños tienen más probabilidades de producir tamaños del efecto inflados por azar, y los resultados positivos tienen más probabilidades de publicarse que los resultados nulos. La revisión de Firth et al. señaló explícitamente un alto riesgo de sesgo en una proporción significativa de los estudios incluidos. [2] Esto no invalida los hallazgos, pero sí implica que el efecto real probablemente sea menor de lo que sugiere el dato principal.

La caída en el uso

La investigación sobre la adherencia a la salud digital constata sistemáticamente que la mayoría de las personas dejan de usar las apps de salud mental en las primeras semanas. Un estudio de 2019 publicado en JMIR Mental Health encontró que la retención de las apps de salud mental cae de forma pronunciada tras las primeras dos semanas de uso. [3] Esto tiene una enorme relevancia a la hora de interpretar los resultados de los ensayos: los participantes en un estudio no son usuarios típicos. Fueron captados, a menudo cribados, y frecuentemente animados a seguir participando. La efectividad en el mundo real es casi con toda seguridad menor que la efectividad en los ensayos.

Heterogeneidad

La categoría «app de salud mental» abarca desde programas estructurados de terapia cognitivo-conductual basados en sesiones hasta paisajes sonoros ambientales o chatbots sin ningún fundamento teórico. Agruparlos todos en un único metaanálisis y concluir que «las apps funcionan» es como agrupar ensayos de aspirina con ensayos de homeopatía y concluir que «los comprimidos funcionan». Lo que importa es la técnica, no solo el canal de entrega.

Técnica basada en evidencia frente a producto basado en evidencia

Esta es la distinción que prácticamente ningún marketing de apps explica con claridad, y es la más importante que debe comprender quien esté considerando usar una.

La terapia cognitivo-conductual (TCC) cuenta con una extensa base de evidencia acumulada a lo largo de décadas de investigación clínica. [4] La terapia dialéctico-conductual (TDC), desarrollada por Marsha Linehan, tiene una sólida evidencia en tolerancia al malestar y regulación emocional. [5] La respiración diafragmática con ritmo controlado tiene efectos fisiológicos documentados, medibles en condiciones controladas. [6] El etiquetado del afecto — poner en palabras las emociones — ha mostrado en investigación de neuroimagen que modula las respuestas emocionales. [7]

Una app que aplica estas técnicas de forma fiel puede afirmar legítimamente que está construida sobre técnicas basadas en evidencia. Es una afirmación real y con significado.

No es lo mismo que decir que la propia app ha pasado por un ensayo controlado aleatorizado, ha mostrado eficacia a un nivel estadísticamente significativo y esos resultados han sido replicados por un grupo de investigación independiente. Muy pocas apps han hecho eso. La mayoría no. Y las que afirman lo contrario suelen estar confundiendo ambas cosas.

Qué tener en cuenta al evaluar una app

No es necesario leer literatura primaria para formarse un criterio razonable sobre una app. Las siguientes preguntas son prácticas y tienen respuesta.

• ¿Nombra su técnica? Una app que no puede indicar si utiliza TCC, TDC, reducción del estrés basada en mindfulness u otro enfoque carece de fundamento teórico que pueda evaluarse.
• ¿Cita alguna fuente? No una afirmación de marketing — una referencia real a una tradición investigadora o a un cuerpo de trabajo concreto. La ausencia de esto es una señal de alerta importante.
• ¿Indica recursos de apoyo en crisis? Ninguna app de autoayuda es adecuada para una persona en crisis aguda. Una app que no reconozca esto y no te remita a otros recursos es o negligente o deshonesta sobre su alcance.
• ¿Qué hace con tus datos? Los datos de salud mental se encuentran entre los más sensibles que se pueden compartir. Una app fiable explicará con claridad si los datos salen de tu dispositivo, quién puede acceder a ellos y bajo qué marco legal opera.
• ¿Su modelo de negocio se beneficia de que te vayas o de que te quedes? Las apps optimizadas para el engagement — rachas diseñadas para generar ansiedad si se interrumpen, notificaciones pensadas para retenerte — puede que no tengan tu bienestar como objetivo principal de diseño. Vale la pena reflexionar sobre ello.

Lo que la evidencia sí respalda, dicho con claridad

La autoayuda estructurada basada en principios de TCC se asocia con reducciones en los síntomas de ansiedad y depresión leve o moderada en adultos, con efectos modestos pero consistentes en múltiples revisiones. [1] [2] Las técnicas de respiración con ritmo controlado tienen efectos documentados sobre la activación autonómica. [6] Las técnicas de conexión con el presente derivadas de la TDC se emplean en la práctica clínica para la tolerancia al malestar, aunque las versiones administradas a través de apps no han sido objeto de ensayos independientes a gran escala. [5] El registro del estado de ánimo a lo largo del tiempo — evaluación ecológica momentánea — cuenta con respaldo investigador como herramienta de automonitorización. [8]

Lo que la evidencia no respalda es la idea de que cualquier app pueda sustituir la atención profesional cuando esa atención es lo que una persona necesita. El NHS y el NICE son explícitos en este punto: las herramientas digitales pueden complementar el tratamiento, pero no son un sustituto del mismo. [9]

El lugar de MoodFire — con honestidad

MoodFire es una app de autoayuda construida sobre técnicas extraídas de la TCC y la TDC. Su herramienta Reframe implementa una reestructuración cognitiva estructurada basada en el modelo TCC de Beck, incluida la detección de distorsiones cognitivas — el mismo marco teórico que subyace a la terapia basada en evidencia. [4] Su herramienta Ground utiliza el ejercicio de conexión sensorial 5-4-3-2-1 derivado de la práctica de tolerancia al malestar de la TDC. [5] Su herramienta Breathe incluye un ritmo de respiración controlada de 5,5 segundos, que corresponde a la respiración a frecuencia de resonancia estudiada en la literatura sobre variabilidad de la frecuencia cardíaca. [6] La función de revisión del estado de ánimo se fundamenta en la investigación sobre el etiquetado del afecto. [7]

MoodFire no ha pasado por un ensayo clínico. Su eficacia como producto no ha sido validada de forma independiente. Esa es la declaración honesta, y se aplica a la gran mayoría de las apps disponibles en el mercado. La diferencia es que este artículo lo dice abiertamente, en lugar de confiar en que no lo preguntes.

Lo que MoodFire sí indica: las técnicas que utiliza, de dónde proceden, que no es terapia, y que tus datos de salud se tratan bajo consentimiento explícito de acuerdo con el RGPD. La app está diseñada en torno a principios de cambio conductual, no de optimización del engagement — su función de racha incluye un periodo de gracia de 36 horas precisamente para evitar el efecto generador de ansiedad que pueden crear las rachas rígidas. La vista Insights te permite ver tus propios patrones de estado de ánimo a lo largo del tiempo, incluida una vista opcional de correlación con datos biométricos de Apple HealthKit o Android Health Connect si decides conectarlos. Lo que significan esos patrones es algo que debes interpretar tú — y, si corresponde, un profesional clínico.

Si quieres explorar las técnicas de TCC y TDC sobre las que se construye la app antes de decidir si usarla, los artículos que encontrarás a continuación profundizan en la evidencia subyacente. Si estás experimentando síntomas significativos de depresión o ansiedad, habla con un médico de cabecera o un profesional de la salud mental en lugar de recurrir a cualquier herramienta de autoayuda como intervención principal.