La sensibilità ai cambiamenti stagionali come possibile fattore di rischio per lo sviluppo di disturbi premestruali. Uno studio epidemiologico

F. Cro, G. Bersani

III Clinica Psichiatrica, Università di Roma "La Sapienza"

Parole chiave: Disturbo Affettivo Stagionale • Disturbo Disforico Premestruale • Epidemiologia • Seasonal Pattern Assessment Questionnaire
Key words: Seasonal Affective Disorder • Premenstrual Dysphoric Disorder • Epidemiology • Seasonal Pattern Assessment Questionnaire

Introduzione.

SAD e PMDD

Il Disturbo Affettivo Stagionale (Seasonal Affective Disorder – SAD) (1) è una sindrome depressiva a ricorrenza invernale, accompagnata da manifestazioni vegetative “atipiche” (2), quali aumento dell’appetito, del desiderio di carboidrati (carbohydrate craving) e del peso corporeo, ipersonnia e letargia. Anche la variazione circadiana della sintomatologia tende ad un andamento “atipico”, osservandosi un peggioramento nelle ore serali. Il SAD è più frequente alle latitudini più settentrionali (Tab. I) e risponde positivamente ai cambiamenti di area climatica che comportino un aumento della durata giornaliera dell’esposizione alla luce solare (fotoperiodo), così come all’estensione artificiale di quest’ultimo (fototerapia). Il disturbo predilige nettamente il sesso femminile (il rapporto maschi/femmine va da 1:2 a 1:40); tale squilibrio si accentua allontanandosi dall’Equatore verso il Polo Nord ed è stato messo in relazione con il ruolo giocato dagli estrogeni nel modulare le risposte comportamentali alle variazioni in lunghezza del fotoperiodo (3). L’età media di esordio è compresa tra 20 e 30 anni (1); nei bambini in età prepuberale il tasso di malattia è piuttosto basso (4). In una prospettiva evoluzionista la vulnerabilità alle alterazioni stagionali dell’umore potrebbe essere interpretata come una conseguenza dell’origine africana della specie umana e, quindi, di un suo insufficiente adattamento alle latitudini temperate e nordiche (5). Tale vulnerabilità trova la sua espressione clinica tanto nel SAD propriamente detto quanto nella sua forma a sintomatologia attenuata (subsyndromal-SAD), più frequente (6).

Le ipotesi psicobiologiche sulla patogenesi del SAD fanno riferimento ad un ritardo di fase del sistema sincronizzato sul bioritmo della melatonina (MLT), legato ad una riduzione di intensità e durata dell’azione del sincronizzatore esterno (zeitgeber) costituito dalla luce solare, come avviene nei mesi invernali (14,15): tale spostamento di fase sarebbe alla base del ritardo nell’addormentamento e della letargia mattutina. Alternativamente, una ridotta produzione di MLT, legata all’accorciarsi del fotoperiodo e ad un preesistente errore metabolico, comporterebbe una insufficiente sintesi di serotonina (5-HT) durante i mesi invernali, dando origine ai sintomi del SAD (16), in particolare al carbohydrate craving. Quest’ultimo potrebbe infatti essere interpretato come un meccanismo compensatorio, facilitante, attraverso la stimolazione della secrezione di insulina, il passaggio attraverso la barriera ematoencefalica del triptofano, precursore metabolico della 5-HT (17). In accordo con queste considerazioni, il SAD risponde favorevolmente al trattamento con inibitori selettivi del reuptake della serotonina (SSRI) (18).

Anche il Disturbo Disforico Premestruale (Premenstrual Dysphoric Disorder – PMDD) si caratterizza per una ricorrenza ciclica di sintomi depressivi “atipici” (Tab. II) (2). La periodicità osservata da questa ricorrenza è, per definizione, circamensile; sono state tuttavia descritte una ritmicità circadiana ed una circannuale dell’andamento di alcuni sintomi del PMDD (carbohydrate craving), che possono presentare un aumento di intensità nelle ore serali e nei mesi invernali. Allo stesso modo, pazienti affette da SAD possono andare incontro ad un’esacerbazione premestruale dei sintomi (19,20).

Numerose osservazioni di natura neuroendocrinologica depongono per un’alterazione della funzionalità serotoninergica nel PMDD (21), per il quale gli SSRI rappresentano, infatti, la farmacoterapia d’elezione (22). Questi farmaci sembrano agire a livello dell’interfaccia tra il controllo neuro-ormonale e neurotrasmettitoriale dell’umore e di altre funzioni psichiche (23), ripristinando nelle pazienti affette da PMDD la sensibilità (che si suppone ridotta) all’azione sedativa delle benzodiazepine e dei cosiddetti steroidi neuroattivi, come il pregnanolone, potenti modulatori allosterici del recettore GABAAergico (24-27). Il rapporto tra le concentrazioni dei diversi neurosteroidi viene inoltre spostato, dal trattamento antidepressivo, a favore di quei composti con azione potenziante la funzione inibitoria sull’eccitabilità neuronale, mediata da tale recettore (28).

Anche la fototerapia, trattamento di prima scelta dei disturbi affettivi stagionali, del quale è accertata l’azione di potenziamento sulla neurotrasmissione serotoninergica (29-,31), si è dimostrata efficace nel PMDD, pur non essendo univoche le prove a favore della presenza, in quest’ultimo disturbo, di un’alterazione dei ritmi circadiani analoga a quella ipotizzata nel SAD (ritardo di fase) (32-34).

PMDD e SAD sembrano dunque presentare più di un aspetto in comune, da diversi punti di vista: sintomatologico, epidemiologico, fisiopatologico e terapeutico.

Obiettivi dello studio

Gli obiettivi che il presente studio si propone sono i seguenti:

Il lavoro è stato condotto secondo il modello dello studio di prevalenza, somministrando ad un campione di donne in età fertile una versione italiana modificata del Seasonal Pattern Assessment Questionnaire (SPAQ) (35).

Lo strumento

Lo SPAQ è uno strumento di autovalutazione che quantifica, indipendentemente dalla presenza di un disturbo psichiatrico, la tendenza individuale alle modificazioni stagionali dell’umore e del comportamento, cioè la “stagionalità”. La misura di quest’ultima è espressa dal Seasonality Score (SS), che risulta dalle risposte (espresse su una scala ordinale da 0 a 4) fornite dal soggetto a sei items che indagano le variazioni circannuali della durata del sonno, dei rapporti sociali, dell’umore, del peso, dell’appetito e del livello di energia. Nella versione del questionario adoperata nel presente studio è stato aggiunto un item riguardante la variazione stagionale della capacità di concentrazione, che non è stato però utilizzato per la costruzione del punteggio SS globale. Il valore di quest’ultimo può andare da 0 a 24; normalmente è compreso tra 4 e 7 (36).

Un’altra sezione del questionario esplora la direzione dei cambiamenti stagionali avvertiti dal soggetto (pattern stagionale), differenziando i disturbi affettivi stagionali a ricorrenza invernale (winter-SAD) da quelli a ricorrenza estiva (summer-SAD) (37). Esistono anche patterns meno comuni: ad esempio, molte pazienti affette da winter-SAD vanno regolarmente incontro ad un’esacerbazione primaverile della sintomatologia, che precede il miglioramento estivo (38).

Le restanti sezioni che costituiscono lo SPAQ nella sua versione originale registrano l’intensità del disagio avvertito dai soggetti in relazione ai cambiamenti stagionali (Complaint Score, CS), la sensibilità a diverse condizioni meteorologiche, la variazione circannuale delle preferenze alimentari, l’entità delle fluttuazioni del peso corporeo nel corso dell’anno ed il numero di ore di sonno giornaliere per ciascuna stagione; vengono inoltre raccolti dati socio-demografici.

Nella versione dello SPAQ utilizzata nel presente studio sono stati aggiunti items supplementari volti a valutare le variazioni quantitative dell’appetito, stagionali e circadiane, e del desiderio per particolari cibi. Un’altra parte del questionario, non presente nella versione originale, indaga sulla presenza, nell’anamnesi personale o familiare dei soggetti, di diversi disturbi di interesse neuropsichiatrico od endocrinologico, permettendo di specificare l’eventuale farmacoterapia seguita.

È stata, infine, aggiunta una sezione che consente di indicare, su un insieme di scale identico a quello utilizzato per la costruzione del Seasonality Score, le modificazioni di alcune variabili fisiologiche e comportamentali nei giorni che precedono il ciclo mestruale. La somma dei punteggi ottenuti in queste scale è stata considerata un indice della tendenza a sviluppare sintomi premestruali ed è stata denominata Premenstrual Symptoms Score (PMSS). Nella stessa sezione è possibile specificare il periodo dell’anno in cui le suddette modificazioni sono più marcate (pattern stagionale).

Il campione e la raccolta dei dati

Tra ottobre e marzo sono state distribuite in una popolazione di donne, costituita da medici, impiegate e studentesse presso l’Università di Roma “La Sapienza”, di età compresa tra i 18 e i 45 anni, 300 copie del questionario SPAQ.

Dei 172 questionari restituiti, 7 non sono stati compilati entro la stagione invernale e 18 appartengono a soggetti residenti nella stessa area climatica da meno di 7 anni, non soddisfacendo, pertanto, i criteri di Rosenthal (36) per la validità delle risposte.

Il campione allo studio così individuato viene pertanto ad essere costituito da 147 soggetti, rappresentati dai 147 questionari validi sottoposti all’elaborazione statistica.

Le caratteristiche socio-demografiche del campione sono riassunte nella Tab. III.

L’elaborazione dei dati

I dati sono stati sottoposti alla seguente elaborazione statistica:

Nella Tabella III sono state presentate le caratteristiche socio-demografiche del campione. La Tabella IV riporta le misure di tendenza centrale e di dispersione per alcune variabili esplorate.

Il Seasonality Score medio nel campione esaminato è 8,81 � 3,97, superiore quindi alla norma per la nostra latitudine quando venga riferito ai risultati di altri studi, effettuati su popolazioni miste, ma paragonabile ai valori riscontrati in campioni femminili, anche nel nostro Paese (11) (Tab. V).

Oltre il 60% del campione riferisce di “sentirsi meglio” in estate; circa la metà dei soggetti mangiano di più e si sentono peggio in inverno, mentre mangiano meno, dormono meno e perdono più peso in estate.

Per oltre il 90% delle partecipanti allo studio le oscillazioni del peso corporeo durante l’anno non superano i 3,5 Kg. La quantità di sonno giornaliera non sembra variare di molto attraverso le stagioni (Tab. IV).

Più di tre quarti dei soggetti si sentono influenzati negativamente dalle giornate nebbiose/piene di smog e più di due terzi dalle giornate nuvolose, mentre oltre il 75% del campione riferisce un influsso positivo delle giornate assolate sul proprio umore e/o livello di energia.

Oltre la metà dei soggetti riferisce variazioni circannuali dell’appetito. Di questi, più del 75% riferisce un aumento invernale o una diminuzione estiva; inoltre, per due terzi di queste persone la maggiore assunzione di cibo avviene nelle ore pomeridiane e serali.

Per quanto riguarda i cambiamenti stagionali delle preferenze alimentari, questi sono avvertiti dal 55,1% del campione e si riferiscono soprattutto a frutta e verdura (preferite in estate dai due terzi dei soggetti) e carboidrati (preferiti in inverno da un terzo dei soggetti).

Oltre il 40% delle partecipanti avverte i cambiamenti stagionali dell’umore e/o del comportamento come un problema, per lo più di intensità lieve-moderata (in quasi il 90% dei casi).

Al momento della compilazione del questionario oltre il 90% dei soggetti non riferiva di seguire una farmacoterapia; l’8,2% assumeva contraccettivi orali e il 4,1% era in trattamento con farmaci tiroidei. Il 19% delle persone coinvolte nello studio ha consultato almeno una volta nella vita uno specialista per problemi endocrinologici, l’11% lo ha fatto per problemi psichiatrici e dietologici, il 6,1% per emicrania e il 3,4% per problemi neurologici. Inoltre, il 14,3% delle partecipanti ha un’anamnesi familiare positiva (parenti di primo grado) per emicrania, mentre la familiarità di primo grado raggiunge il 7,5% sia per i disturbi psichici che per quelli endocrini.

Il Premenstrual Symptoms Score medio è risultato di 8,01 � 5,24 (Tab. IV). Meno di un quarto del campione ha riferito di variazioni stagionali della sintomatologia premestruale, che risultano comunque equamente distribuite tra i mesi invernali e quelli estivi.

Correlazioni di Spearman

La forza ed il verso dell’associazione tra le variabili sono stati analizzati con il calcolo del coefficiente di correlazione dei ranghi di Spearman (rs), che quantifica la relazione tra dati misurati su scale ordinali (39).

Risultati (Tabb. VI-XI)

Tutti gli items costituenti il Seasonality Score hanno mostrato una elevata correlazione tra di loro e con il SS globale (P < 0,05 per oltre il 90%).

La variazione stagionale della durata del sonno è correlata alla variazione premestruale dell’attività sociale e dell’umore (P < 0,05), alla preferenza per il tempo secco (P < 0,05), alla tendenza a dormire meno l’estate (P < 0,005) e al peggioramento invernale dei sintomi premestruali (P < 0,01).

La variazione stagionale dell’attività sociale si associa significativamente alla variazione premestruale del peso (P < 0,01), al PMSS (P < 0,05), al disagio per il tempo freddo e le giornate brevi (P < 0,05), al dormire meno l’estate (P < 0,005) e al desiderio invernale di farinacei (P < 0,005).

La variazione stagionale dell’umore è correlata con la variazione premestruale dell’umore e del livello di energia (P < 0,05), con il PMSS (P < 0,001), con l’avversione per le giornate nuvolose (P < 0,01), con il sentirsi meglio (P < 0,05) e più socievole (P < 0,01) d’estate, con il sentirsi meno socievole d’inverno (P < 0,05), con il desiderio estivo di latticini (P > 0,05) e con il Complaint Score (P < 0,05).

La variazione stagionale del peso è associata alla fluttuazione del peso (P < 0,001), all’avversione per il tempo freddo e nuvoloso (P < 0,05), alla tendenza a mangiare meno l’estate (P < 0,05), a mangiare di più e sentirsi peggio l’inverno (P < 0,005) e al desiderio invernale di dolci e carne/pesce (P < 0,05).

La variazione stagionale dell’appetito è correlata positivamente con la fluttuazione del peso (P < 0,01), con l’avversione per il tempo nuvoloso (P < 0,05), con la tendenza a dormire meno, mangiare meno e perdere peso d’estate (P < 0,005), e a sentirsi peggio d’inverno (P < 0,05).

La variazione stagionale del livello di energia si associa significativamente al disagio legato al tempo umido (P < 0,05) e alla tendenza a dormire meno d’estate (P < 0,05).

La variazione stagionale della capacità di concentrazione è significativamente correlata con la variazione premestruale del peso (P < 0,005), il PMSS (P < 0,05) e il dormire meno l’estate (P < 0,05).

Il Seasonality Score è significativamente associato alla variazione premestruale del peso (P < 0,05), all’avversione per il tempo freddo e nuvoloso (P < 0,05), al sentirsi più socievole e mangiare meno l’estate (P < 0,05), al mangiare di più ed essere meno socievole l’inverno (P < 0,05), alla fluttuazione del peso (P < 0,05).

La fluttuazione del peso durante l’anno è correlata positivamente con la variazione stagionale del peso (P < 0,001) e dell’appetito (P < 0,01), con il Seasonality Score (P < 0,05), con la variazione premestruale dell’attività sociale (P < 0,005) e del sonno (P < 0,05) e con la tendenza a mangiare di più, aumentare di peso, essere meno socievole e preferire dolci e carne/pesce d’inverno (P < 0,05).

Il Complaint Score è associato significativamente alla variazione stagionale dell’umore e alla variazione premestruale della durata del sonno (P < 0,05); mostra una correlazione negativa con la preferenza per le giornate assolate (P < 0,05).

Gli items costituenti il Premenstrual Symptoms Score hanno mostrato una elevata correlazione tra di loro e con il PMSS (P < 0,001 nella maggioranza dei casi).

La variazione premestruale della durata del sonno è associata alla fluttuazione del peso e al Complaint Score (P < 0,05).

La variazione premestruale dell’attività sociale è correlata all’avversione per le giornate fredde (P < 0,01), assolate e brevi (P < 0,05) e alla fluttuazione del peso (P < 0,005).

La variazione premestruale dell’umore si associa alla variazione stagionale del sonno e dell’umore, all’avversione per le giornate nuvolose, alla tendenza ad assumere più cibo nelle ore serali/notturne e ad un peggioramento invernale dei sintomi premestruali (P < 0,05).

La variazione premestruale del peso è correlata con la variazione stagionale dell’attività sociale (P < 0,01), della concentrazione (P < 0,005), con il Seasonality Score (P < 0,05) e con il disagio legato alle giornate fredde (P < 0,01) e nuvolose (P < 0,05).

La variazione premestruale dell’appetito è significativamente associata al disagio legato alle giornate nuvolose, brevi (P < 0,05) e nebbiose (P < 0,005) e alla tendenza a dormire meno l’estate (P < 0,01).

La variazione premestruale dell’energia si associa alla variazione stagionale dell’umore (P < 0,05).

La variazione premestruale della capacità di concentrazione è significativamente correlata con il maggior desiderio invernale di dolci (P < 0,05).

Il PMSS è associato alla variazione stagionale di umore (P < 0,001), socievolezza e concentrazione (P < 0,05) e all’avversione per le giornate fredde, umide, nuvolose (P < 0,05) e brevi (P < 0,01).

Infine, il titolo di studio è correlato positivamente con il disagio per le giornate brevi e nuvolose (P < 0,05) e tende alla significatività (P < 0,1) rispetto alla variazione stagionale della concentrazione e premestruale dell’attività sociale.

Prevalenze

Utilizzando i criteri sopramenzionati, è possibile definire la prevalenza dei disturbi affettivi stagionali e dei sintomi premestruali nel campione:

Il campione è stato suddiviso in due gruppi (“casi” e “controlli”) rispetto alla presenza di un disturbo affettivo stagionale, diagnosticato per mezzo dei criteri esposti in precedenza, e si è proceduto ad un confronto tra i due gruppi mediante test c2 per le variabili misurate su scala nominale. Il test t è stato utilizzato per confrontare età, anni di residenza, peso, differenza ore di sonno, Seasonality Score e Premenstrual Symptoms Score.

Risultati

I “casi” (n = 49) non si differenziano significativamente dai “controlli” (n = 98) rispetto a titolo di studio, stato civile, occupazione, fluttuazione del peso, preferenza per condizioni meteorologiche, variazioni stagionali delle preferenze alimentari e circadiane dell’appetito, percezione dei cambiamenti stagionali come un problema, terapia farmacologica assunta, familiarità, variazione circannuale della sintomatologia premestruale, età, anni di residenza, peso, differenza ore di sonno, Seasonality Score e Premenstrual Symptoms Score.

Tra gli items che compongono il Seasonality Score, appaiono significativi nel differenziare i due gruppi la variazione stagionale della durata del sonno (t = 8,653, P < 0,001), del peso (t = 2,519, P < 0,05) e dell’appetito (t = 3,017, P < 0,005). Se addizionato della variazione della capacità di concentrazione (formato cioè dalla somma di 7 anziché 6 items), anche il Seasonality Score varia significativamente tra i due gruppi (t = 7,783, P < 0,001).

Anche le variazioni circannuali dell’appetito differenziano i due gruppi (c2 = 8,961, n = 2, P < 0,05) (Fig. 1).

Rispetto alle variabili che entrano nella composizione del pattern stagionale, i due gruppi si differenziano per quanto riguarda i mesi in cui i soggetti “perdono peso” (c2 = 8,842, n = 2, P < 0,05) e “si sentono peggio” (c2 = 7,261, n = 2, P < 0,05) (Figg. 2 e 3).

I “casi” tendono a differenziarsi dai “controlli” anche per quanto riguarda il ricorso a specialisti psichiatri, ma non ad altri specialisti (c2 = 3,419, n = 1, P < 0,1).

Il campione è stato successivamente risuddiviso in due gruppi (“casi” e “controlli”) rispetto alla presenza di sintomi premestruali (Premenstrual Symptoms Score > 10). Anche questi due nuovi gruppi sono stati quindi messi a confronto mediante le metodiche sopraindicate.

Risultati

I “casi” (n = 45) non si differenziano significativamente dai “controlli” (n = 102) rispetto a titolo di studio, stato civile, occupazione, fluttuazione del peso, preferenza per condizioni meteorologiche, variazioni stagionali e circadiane dell’appetito, variazioni stagionali delle preferenze alimentari, percezione dei cambiamenti stagionali come un problema, terapia farmacologica assunta, familiarità, ricorso a medici specialisti, variazione circannuale della sintomatologia premestruale, età, anni di residenza, peso e differenza ore di sonno.

Il Seasonality Score (t = 3,463, P < 0,001) (Fig. 4) e il Premenstrual Symptoms Score (t = 7,761, P < 0,001) variano significativamente tra i due gruppi.

Tra gli items che compongono il Seasonality Score, appaiono significativi nel differenziare i “casi” dai “controlli” la variazione stagionale dell’appetito (t = 3,980, P < 0,001) e del livello di energia (t = 2,364, P < 0,05). Anche la variazione della capacità di concentrazione (t = 5,702, P < 0,001) e il SS addizionato di quest’ultimo item (t = 4,337, P < 0,001) variano significativamente tra i due gruppi.

Tra gli items che compongono il Premenstrual Symptoms Score, appaiono significativi nel differenziare i “casi” dai “controlli” la variazione della durata del sonno (t = 6,001, P < 0,001), dell’umore (t = 4,838, P < 0,001), del peso (t = 5,047, P < 0,001) e dell’appetito (t = 2,150, P < 0,05). La variazione premestruale dell’attività sociale mostra una tendenza alla significatività (t = 1,701, P < 0,1). La variazione della capacità di concentrazione (t = 3,468, P < 0,001) e il PMSS addizionato di quest’ultimo item (t = 2,160, P < 0,05) variano significativamente tra i due gruppi.

Tra le variabili che entrano nella composizione del pattern stagionale, solo la diminuzione invernale dell’attività sociale tende a differenziare i due gruppi (c2 = 5,848, n = 2, P < 0,1).

Prevalence odds ratio

Considerando come “casi” i soggetti colpiti da sintomatologia premestruale e come “fattore di rischio” la presenza di un disturbo affettivo stagionale è stata costruita una tabella di contingenza (Tab. XII) per il calcolo della Prevalence Odds Ratio (POR).

Il rapporto tra l’odds di esposizione dei “casi” (a/b) e l’odds di esposizione dei “controlli” (c/d) fornisce una stima della POR (ad/bc): 4,062 (I.C.95% = 1,93-8,56).

La POR fornisce una misura della probabilità di associazione tra fattore di richio e malattia (rischio relativo). La stima dell’intervallo di confidenza al 95% (I.C.95%) permette di ipotizzare che il valore della POR trovato non sia dovuto a fluttuazioni casuali e che, pertanto, vi sia un’associazione statisticamente significativa tra disturbi affettivi stagionali (fattore di rischio) e disturbi premestruali (39).

Discussione

La stima della prevalenza dei disturbi affettivi stagionali nel campione sulla base dei criteri esposti in precedenza fornisce un risultato che sembrerebbe in accordo con quelli raggiunti da analoghi studi, condotti a diverse latitudini (Tab. I).

Le prevalenze piuttosto elevate riscontrate dal presente studio possono infatti essere giustificate dalla natura del campione esaminato, composto unicamente da donne. La predilezione per il sesso femminile delle sindromi depressive “atipiche” e, in particolare, dei disturbi affettivi stagionali riceverebbe così una nuova conferma, che sembra acquistare ulteriore risalto dal raffronto tra i dati presentati e i risultati di altri due studi epidemiologici condotti nel nostro Paese, uno su una popolazione mista (11) ed un altro su un campione interamente di sesso maschile (40) (Tab. XIII).

Anche la prevalenza dei sintomi premestruali (30,6%) è in accordo con i dati della letteratura, che ne riportano la presenza in almeno un terzo delle donne in età fertile (41,42).

La misura della Prevalence Odds Ratio (4,062, I.C.95% = 1,93-8,56) sembra avvalorare l’ipotesi che una “vulnerabilità cronobiologica”, rappresentata in questo caso dall’elevata sensibilità ai cambiamenti stagionali, possa costituire un fattore di rischio per lo sviluppo non solo di un disturbo affettivo stagionale, ma anche di altre sindromi, caratterizzate dalla periodicità e dalla presenza di sintomatologia depressiva “atipica”.

Più in generale, i risultati esposti in precedenza sembrano confermare l’esistenza di una dimensione clinica comune a disturbi affettivi stagionali e sintomatologia premestruale, evidenziata da comuni oscillazioni circannuali e circadiane dei sintomi affettivi, delle capacità cognitive, della vita di relazione, del sonno e del comportamento alimentare. Queste oscillazioni compaiono anche nella popolazione generale, e la loro più evidente presenza nelle donne potrebbe contribuire alla maggior prevalenza dei disturbi depressivi solitamente riscontrata nel sesso femminile (43).

Nel campione esaminato la periodicità circannuale sembra coinvolgere tanto l’umore quanto il ritmo sonno-veglia e il comportamento alimentare, nel senso di un aumentata sensazione di benessere in primavera/estate che si accompagna ad una diminuzione della quantità di sonno e dell’introito di cibo. Questa periodicità comporta anche un cambiamento delle preferenze alimentari attraverso le stagioni, e in essa sembrano convergere l'”endogenicità” (44), la sincronia con l’ambiente e le abitudini culturali. Ciononostante, i cambiamenti stagionali sono avvertiti come un problema, sia pure lieve, da oltre un terzo delle partecipanti allo studio. A questo proposito si potrebbe ipotizzare che i moderni ritmi di attività e le condizioni di illuminazione artificiale cui l’individuo è sottoposto tendano, minimizzando l’influenza dei sincronizzatori esterni (in particolare della luce solare), a creare una dissonanza tra ritmi individuali e ritmi ambientali, portando a situazioni di scompenso quando l’influsso di detti sincronizzatori, non più riconosciuto, si faccia sentire ed eserciti la sua azione su funzioni che siamo ormai abituati a considerare svincolate dall’influenza ambientale.

Rispetto alle principali variabili esplorate dallo SPAQ (sonno, vita sociale, umore, peso, appetito, energia e concentrazione), è possibile osservare una periodicità sincrona del comportamento alimentare e del sonno, le cui variazioni stagionali sembrano subire l’influenza, oltre che della cadenza stagionale e dei ritmi biologici individuali, di variazioni delle abitudini sociali, come ad esempio quelle legate alle vacanze estive. Le variazioni dell’umore sembrano costituire una dimensione parzialmente indipendente dalle suddette modificazioni del comportamento e riferentesi ad un malessere più generalizzato, mentre una terza dimensione parrebbe rappresentata dalle variazioni dell’energia e della concentrazione. Potrebbe essere interessante cercare di convalidare questo modello dimensionale dei disturbi affettivi stagionali e di stabilire il peso delle diverse variabili nella genesi dei sintomi depressivi atipici.

Anche nella genesi del disagio premestruale sembrano confluire una componente vegetativa, una cognitiva e una affettiva, che sembrerebbero in relazione con una periodicità e con manifestazioni sintomatologiche “atipiche”; non è stato però evidenziato nel campione un chiaro andamento circannuale dei sintomi premestruali, che correla significativamente solo con la variazione stagionale della durata del sonno e con quella premestruale dell’umore (Tabb. VIII e XI).

Le variazioni stagionali e premestruali sono generalmente associate a scarso gradimento per le “giornate brevi”, sebbene con le altre condizioni meteorologiche “invernali” (giornate fredde e, soprattutto, nuvolose) l’associazione possa essere ancora maggiore, non consentendo di escludere che altri fattori, oltre all’accorciarsi del fotoperiodo, possano contribuire alla sensibilità dei soggetti per le condizioni meteorologiche, che appare, tra l’altro, significativamente influenzata anche da variabili non specifiche, come il titolo di studio (Tabb. VII e IX). Va comunque notato che le variazioni del fotoperiodo non sono, nel nostro Paese, drastiche come quelle che ricorrono alle latitudini più settentrionali, dove la diffusione dei disturbi affettivi stagionali è sensibilmente più elevata (8,9,45).

Il desiderio invernale per i carboidrati, sintomo fondamentale del SAD, è correlato significativamente solo a due delle variabili stagionali (variazione della vita sociale e del peso) e alla variazione premestruale della concentrazione (Tabb. VIII e XI). Nell’interpretazione di questo risultato, inferiore alle aspettative, va tuttavia tenuto presente che le sezioni aggiunte ad uno strumento di valutazione possono non rispondere ai criteri di validità soddisfatti dallo strumento originale.

Il confronto tra i soggetti rispondenti ai criteri dello SPAQ per i disturbi affettivi stagionali e i controlli ha evidenziato differenze soprattutto nell’andamento del sonno e del comportamento alimentare, più che nella dimensione affettiva.

Risuddividendo il campione in due gruppi sulla base della sintomatologia premestruale, si osserva che alla determinazione del “Premestrual Symptoms Score” concorrono le variazioni premestruali delle funzioni vegetative, affettive e cognitive. I soggetti con “sintomi premestruali” mostrano inoltre una significativa variazione stagionale delle suddette funzioni e dell’attività relazionale/sociale.

Nel complesso, i risultati dello studio appaiono coerenti con l’ipotizzato modello patogenetico dei disturbi affettivi stagionali e, in senso lato, dei disturbi affettivi con importante componente cronobiologica. Lo SPAQ è uno strumento di indagine coerente e valido per contenuto, sebbene sembri differenziare i soggetti con elevata sensibilità stagionale soprattutto sulla base delle variazioni del sonno e del comportamento alimentare, offrendo meno informazioni sulle variabili appartenenti alla sfera affettiva e a quella cognitiva. L’aggiunta di sezioni modificate (in particolare, quella relativa alla sintomatologia premestruale) può fornire informazioni utili, ma necessiterebbe di adeguata validazione.

Vanno, infine, ricordate alcune tra le importanti limitazioni di cui soffre lo studio qui presentato: in primo luogo, il campionamento non randomizzato; in secondo luogo, l’uso per i rilevamenti diagnostici di un solo strumento di valutazione, senza il raffronto con altre scale validate né con l’osservazione clinica dei soggetti.

Conclusioni

Nonostante i limiti dianzi ricordati, i risultati del presente studio sembrano confermare la presupposta vulnerabilità alle oscillazioni premestruali dell’umore e del comportamento nelle donne affette da SAD, suffragando così l’ipotesi di una patogenesi comune per alcuni disturbi dell’umore ad andamento periodico. Questa osservazione sottolinea la necessità per il clinico di addestrare la propria sensibilità diagnostica a riconoscere e ad esplorare la dimensione ritmica, circannuale e circamensile, della psicopatologia depressiva, per organizzare conseguentemente interventi terapeutici quanto più possibile “specifici” (SSRI, fototerapia).

L’adozione di una prospettiva cronobiologica nello studio di alcuni fenomeni clinici può essere di importanza fondamentale in psichiatria, diventando una insostituibile chiave di lettura per accedere alla comprensione della patogenesi dei disordini dell’alimentazione, del sonno, dei disturbi affettivi e di molte altre condizioni di interesse neuropsichiatrico (46), viste come “trasformazioni del ritmo dell’accadere, nelle quali intravediamo la fisionomia dell’Endogeno” (44).

I risultati del presente studio sono stati in parte comunicati al V Congresso Nazionale della Società Italiana di Psicopatologia (Roma, 23-27 febbraio 2000).

Corrispondenza: dott. Giuseppe Bersani, III Clinica Psichiatrica, Università “La Sapienza”, viale dell’Università 30, 00185 Roma – Tel. 06 49914591 – Fax 06 4454765 – E-mail: Bersani@uniroma1.it

Tab. I. Prevalenza dei disturbi affettivi stagionali a diverse latitudini. Prevalence of seasonal affective disorders at different latitudes.

Tab. II. Criteri diagnostici per il Disturbo Disforico Premestruale secondo il DSM-IV 2. DSM-IV diagnostic criteria for Premenstrual Dysphoric Disorder 2.

Tab. III. Caratteristiche sociodemografiche del campione (n = 147). Sociodemographic characteristics of the sample (n = 147).

Tab. IV. Misure di tendenza centrale e di dispersione nel campione (n = 147). Central tendency and dispersion measures in the sample (n = 147).

* Il valore è dato da: (autunno + inverno) – (primavera + estate). Un valore negativo indica che il soggetto dorme
complessivamente più ore in primavera/estate che in autunno/inverno.

Tab. V. Seasonality Score nella popolazione italiana in funzione del sesso e della latitudine (da Muscettola et al., 1995) 11. Seasonality Score in the Italian population related to sex and latitude (from Muscettola et al., 1995) 11.

Tab. VI. Correlazioni di Spearman (1): valori di rs (tra parentesi: valori di P). n. s. = non significativo. Spearman correlations (1): rs values (P values between brackets). n. s. = not significant.

Tab. VII. Correlazioni di Spearman (2): valori di rs (tra parentesi: valori di P). n. s. = non significativo. Spearman correlations 2: rs values (P values between brackets). n. s. = not significant.

Tab. VIII. Correlazioni di Spearman (3): valori di rs (tra parentesi: valori di P). n. s. = non significativo. Spearman correlations 3: rs values (P values between brackets). n. s. = not significant.

Tab. IX. Correlazioni di Spearman (4): valori di rs (tra parentesi: valori di P). n. s. = non significativo. Spearman correlations 4: rs values (P values between brackets). n. s. = not significant.

Tab. X. Correlazioni di Spearman (5): valori di rs (tra parentesi: valori di P). n. s. = non significativo. Spearman correlations 5: rs values (P values between brackets). n. s. = not significant.

Tab. XI. Correlazioni di Spearman (6): valori di rs (tra parentesi: valori di P). n. s. = non significativo. Spearman correlations 6: rs values (P values between brackets). n. s. = not significant.

Fig. 1. Variazioni circannuali dell�appetito: confronto tra “Disturbi Affettivi Stagionali” e “Controlli”. Circannual variations of appetite: “Seasonal Affective Disorders” compared to “Controls” (c2 = 8.961, n = 2, P <0.05).

Fig. 2. “In quali mesi perde più peso?”: confronto tra “Disturbi Affettivi Stagionali” e “Controlli”. “In which months of the year you lose more weight?” “Seasonal Affective Disorders” compared to “Controls” (c2 = 8.842, n = 2, P <0.05).

Fig. 3. “In quali mesi si sente peggio?”: confronto tra “Disturbi Affettivi Stagionali” e “Controlli”. “In which months of the year you feel worst?” “Seasonal Affective Disorders” compared to “Controls” (c2 = 7.261, n = 2, P <0.05).

Fig. 4. Seasonality Score: confronto tra “Disturbi Premestruali” e “Controlli”. Seasonality Score: “Premenstrual Disorders” compared to “Controls” (t = 3.463, P <0.001).

Tab. XII. Relazione tra disturbi affettivi stagionali e sintomi premestruali. Relationship between seasonal affective disorders and premenstrual symptoms.

Tab. XIII. Prevalenza dei disturbi affettivi stagionali in Italia. Prevalence of seasonal affective disorders in Italy.

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