Apoyo diagnóstico del Burnout con el uso del El Machine Learning

El síndrome de burnout es un estado de agotamiento físico y mental que resulta de la exposición prolongada al estrés y la presión emocional en el entorno laboral caracterizado por agotamiento emocional, despersonalización y disminución de la realización personal que afecta tanto al individuo como a su entorno. Este trabajo se centrará en identificar los síntomas más importantes que permiten generar un diagnóstico efectivo del síndrome del Burnout a través de un modelo de machine . Siguiendo el diseño descriptivo de las variables relacionadas con el burnout y luego una metodología de modelado y simulación computacional. Se espera que este modelo no solo identifique el burnout de manera rápida y efectiva, sino que también apoye la salud mental de los trabajadores. La implementación de un modelo de regresión logística ha mostrado resultados significativos, identificando 5 preguntas clave de la escala MBI con alta precisión en la clasificación del burnout, obteniendo una sensibilidad del 97.6% y una especificidad del 100%.

• Autores: Hermida Moreno, David
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Fundación Universitaria Konrand Lorenz
• Repositorio: Fundación Universitaria Konrand Lorenz
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.konradlorenz.edu.co:001/5988
• Acceso en línea: https://repositorio.konradlorenz.edu.co/handle/001/5988
• Palabra clave: Estrés laboral; Manejo del estrés; Bienestar laboral; Estrés crónico; Clima organizacional; Burnout; Machine learning; Cansancio emocional; Despersonalización; Desrealización; Regresión logística binaria
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