Contribución de las tecnologías de la información y las comunicaciones para ayudar a la prevención del comportamiento suicida en Castilla y Leónun enfoque de machine learning y salud digital

Resumen

El suicidio es un problema de salud pública. En 2020, se registraron 3 941 muertes por suicidio. En el 2021, se reportaron 4 003 suicidios, manteniéndose como la primera causa de muerte Externa en España. Se estima que el 4.4% de las defunciones en España corresponden a trastornos mentales y comportamiento. La Organización Mundial de la Salud (OMS) anima a todos los países a desarrollar estrategias de prevención. Sin embargo, ningún factor por sí sola es suficiente para explicar una muerte por suicidio, dada la complejidad de los comportamientos suicidas (CS). Por lo tanto, algunas investigaciones indican que tampoco se logrará la prevención del suicidio con un único enfoque o estrategia. Esta investigación toma en cuenta las estrategias de la región, los recursos disponibles y la elección de algunas Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC). Esta tesis tiene el objetivo de ayudar a la prevención del CS utilizando las TIC en los siguientes aspectos: (1) Determinar en los hospitales públicos de la región de CyL, los trastornos mentales que más influyen en los reingresos con CS. (2) Evaluar una Estrategia de Salud Digital (ESD) por parte de pacientes con CS. Se utilizaron dos componentes en la selección de atributos/variables para llevar a cabo la selección de características (FS) por ML, con el objetivo de identificar los trastornos mentales que influyen en los reingresos de pacientes con CS por hospitales en esta región. El primer componente consistió en usar la estadística clásica, la cual fue evaluada por la técnica de distribución Chi-Cuadrado(X2). El segundo componente implica el uso de las técnicas de ML con tres enfoques distintos como: la entropía, la probabilidad y la relación lineal de las variables. Luego, se realizó la evaluación por parte de expertos. La FS con ML ha permitido identificar los trastornos mentales, los cuales se incluyeron en el diseño de la ESD propuesta. Esta propuesta tecnológica se basa en un ecosistema de software, para brindar un seguimiento al paciente, ayudar a la prevención del CS y reducir la carga hospitalaria en CyL tomando en cuenta las características de la región. Las principales conclusiones son: (1) Las técnicas de ML ayudan a identificar los trastornos mentales que más influyen en el reingreso de pacientes con CS, por hospitales en CyL, con un 95% de significancia. (2) Según las técnicas de ML, los trastornos mentales más influyentes en el reingreso hospitalario en CyL son el Trastorno de Adaptación, el Abuso de Alcohol, el Síndrome Depresivo, el Trastorno de la Personalidad y el Trastorno Distímico. (3) Los Trastornos mentales que más influyen en los reingresos de pacientes con CS fueron incluidos en el diseño de la ESD, para ayudar a reducir la carga asistencial u hospitalaria. (4) La ESD propuesta fue diseñada por diferentes estructuras tecnológicos móviles, WEB y de comunicación, que han sido integrados para ofrecer servicios de atención y seguimiento a pacientes con CS. (5) Los resultados de la evaluación de los pacientes sobre la APP, se podrán realizar mejoras según los temas identificados en el FG. Por lo tanto, la mejora en Interfaz de Usuario (UI), Experiencia de (UX) y aceptabilidad se puede abordar con objetivos realistas. Este diseño no reemplaza el seguimiento presencial por parte del profesional de salud mental, sino se presenta como un complemento innovador a los servicios de atención. La ESD para prevenir el CS es prometedora y se debe investigar más en este campo. Utilizar estos enfoques desde las TIC permite ayudar a la prevención del CS y contribuir a nivel técnico, tecnológico y social en la toma de decisiones sobre las estrategias de manejo de estos pacientes.