Social factors, such as social cognition skills (SCS) and social determinants of health (SDH), may be vital for mental health, even when compared with classical psycho-physical predictors (demographic, physical, psychiatric, and cognitive factors). Although major risk factors for psychiatric disorders have been previously assessed, the relative weight of SCS and SDH in relation to classical psycho-physical predictors in predicting symptoms of mental disorders remains largely unknown. In this study, we implemented multiple structural equation models (SEM) from a randomized sample assessed in the Colombian National Mental Health Survey of 2015 (CNMHS, n = 2947, females: 1348) to evaluate the role of SCS, SDH, and psycho-physical factors (totaling 17 variables) as predictors of mental illness symptoms (anxiety, depression, and other psychiatric symptoms). Specifically, we assessed the structural equation modeling of (a) SCS (emotion recognition and empathy skills); (b) SDH (including the experience of social adversities and social protective factors); (c) and classical psycho-physical factors, including psychiatric antecedents, physical–somatic factors (chronic diseases), and cognitive factors (executive functioning). Results revealed that the emotion recognition skills, social adverse factors, antecedents of psychiatric disorders and chronic diseases, and cognitive functioning were the best predictors of symptoms of mental illness. Moreover, SCS, particularly emotion recognition skills, and SDH (experiences of social adversities, familial, and social support networks) reached higher predictive values of symptoms than classical psycho-physical factors. Our study provides unprecedented evidence on the impact of social factors in predicting symptoms of mental illness and highlights the relevance of these factors to track early states of disease.

Los factores sociales, como las habilidades de cognición social (SCS) y los determinantes sociales de la salud (SDH), pueden ser vitales para la salud mental, incluso cuando se comparan con los predictores psicofísicos clásicos (factores demográficos, físicos, psiquiátricos y cognitivos). Aunque se han evaluado previamente los principales factores de riesgo para los trastornos psiquiátricos, el peso relativo de SCS y SDH en relación con los predictores psicofísicos clásicos en la predicción de síntomas de trastornos mentales sigue siendo en gran parte desconocido. En este estudio, implementamos múltiples modelos de ecuaciones estructurales (SEM) de una muestra aleatoria evaluada en la Encuesta Nacional de Salud Mental de Colombia de 2015 (CNMHS, n = 2947, mujeres: 1348) para evaluar el papel de SCS, SDH y psico- factores físicos (en total 17 variables) como predictores de síntomas de enfermedades mentales (ansiedad, depresión y otros síntomas psiquiátricos). Específicamente, evaluamos el modelado de ecuaciones estructurales de (a) SCS (reconocimiento de emociones y habilidades de empatía); (b) SDH (incluida la experiencia de adversidades sociales y factores de protección social); (c) y factores psicofísicos clásicos, incluidos antecedentes psiquiátricos, factores físico-somáticos (enfermedades crónicas) y factores cognitivos (funcionamiento ejecutivo). Los resultados revelaron que las habilidades de reconocimiento de emociones, los factores sociales adversos, los antecedentes de trastornos psiquiátricos y enfermedades crónicas y el funcionamiento cognitivo fueron los mejores predictores de los síntomas de la enfermedad mental. Además, SCS, en particular las habilidades de reconocimiento de emociones, y SDH (experiencias de adversidades sociales, redes de apoyo familiar y social) alcanzaron valores predictivos de síntomas más altos que los factores psicofísicos clásicos. Nuestro estudio proporciona evidencia sin precedentes sobre el impacto de los factores sociales en la predicción de síntomas de enfermedades mentales y destaca la relevancia de estos factores para rastrear los estados tempranos de la enfermedad.