Método para identificar y pronosticar riesgo suicida perfiles de en adolescentes mediante técnicas de análisis de conglomerado y red neuronal artificial

En este trabajo de investigación, se presenta un método para identificar y pronosticar perfiles de riesgo suicida en adolescentes a partir del caso de estudio de estudiantes de secundaria de escuela pública del departamento del Atlántico. Como fundamento teórico se utilizó la literatura asociada a l...

Full description

Autores:
Reyes-Ruiz, Lizeth
De La Hoz Granadillo, Efraín Javier
Carmona Alvarado, Farid Alejandro
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad Simón Bolívar
Repositorio:
Repositorio Digital USB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bonga.unisimon.edu.co:20.500.12442/4271
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/20.500.12442/4271
Palabra clave:
Riesgo suicida
Análisis de conglomerado
Redes neuronales artificiales
Suicide risk
Conglomerate analysis
Artificial neural network
Rights
License
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
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description En este trabajo de investigación, se presenta un método para identificar y pronosticar perfiles de riesgo suicida en adolescentes a partir del caso de estudio de estudiantes de secundaria de escuela pública del departamento del Atlántico. Como fundamento teórico se utilizó la literatura asociada a la evaluación del riesgo suicida, el análisis de conglomerados y las redes neuronales artificiales. Para lo anterior, se tomó información relacionada con los factores de riesgo suicida desesperanza, ideación, aislamiento y apoyo familiar de una muestra de 119 estudiantes adolescentes de los grados noveno al undécimo del departamento del Atlántico. Como resultado se desarrolló un método para identificar, valorar y pronosticar perfiles de riesgo suicida en adolescentes. Se concluye que el análisis de conglomerados mostró condiciones favorables para clasificar 4 perfiles característicos de riesgo suicida y las redes neuronales artificiales capacidad de pronosticar con una probabilidad del 95,5% de clasificación correcta.
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Como resultado se desarrolló un método para identificar, valorar y pronosticar perfiles de riesgo suicida en adolescentes. Se concluye que el análisis de conglomerados mostró condiciones favorables para clasificar 4 perfiles característicos de riesgo suicida y las redes neuronales artificiales capacidad de pronosticar con una probabilidad del 95,5% de clasificación correcta.This article presents the profiles of suicide risk in 119 adolescent high school students of public schools of the department of Atlántico. As a theoretical basis, the literature associated with the evaluation of suicide risk, the analysis of conglomerates and the artificial neural networks were used. For the above, information was taken related to suicidal risk factors, hopelessness, ideation, isolation and family support. As a result, a method was developed to identify, assess and predict suicide risk profiles in adolescents. It is concluded that the cluster analysis showed favorable conditions to classify 4 characteristic profiles of suicide risk and artificial neural networks with a capacity to predict with a 95.5% probability of correct classification.spaSociedad Venezolana de Farmacología Clínica y TerapéuticaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Revista AVFT-Archivos Venezolanos de Farmacología y TerapéuticaVol. 38 No. 2 (2019)http://www.revistaavft.com/images/revistas/2019/avft_3_2019/1_metodo_para_identificar.pdfSánchez-Loyo, L., Morfín, T., García, J., Quintanilla, R., Hernández, H., Contreras, E., & Cruz, J. (2014). Intento de suicidio en adolescentes mexicanos: perspectiva desde el consenso cultural. Acta de Investigación Psicológica, 4(1),1446–1458. https://doi.org/10.1016/ S2007-4719(14)70386-2Larraguibel Q., Marcela González M., Patricia Martínez N., Vania Valenzuela G., R. (2000). Factores de riesgo de conducta suicida en niños y adolescentes. Revista Chilena de Pediatría, 71(3),183–191. https://doi.org/https://dx.doi.org/10.4067/S0370- 41062000000300002Baham, M., Alarc, Y., Reyes Ruiz, L., Uribe Alvarado, J., & Garc, C. (2018). Prácticas parentales como predictoras de la ideación suicida en adolescentes colombianos (Parenting practices, predictor of Colombian adolescents suicidal ideation). Psicogente, 21(39), 50-61. https://doi.org/10.17081/psico.21.39.2821Ceballos-Espinoza, F. (2017). Suicidio adolescente y Otredad: Laballena azul dentro del aula.VI Congreso Internacional de Psicología y Educación. Psychology Investigation, Lima.https://www. academia.edu/39749765/Ceballos-Espinoza_F._2017_._Suicidio_ adolescente_y_Otredad_La_ballena_azul_dentro_del_aula?email_ work_card=view-paperGonzález, I. D. (2019). Salud mental en el Atlántico está en alto riesgo: MinSalud. https://caracol.com.co/emisora/2019/05/03/barranquilla/ 1556883038_656788.htmlBahamón, M., & Alarcón-Vasquez, Y. (2018). Diseño y validación de una escala para evaluar el Riesgo Suicida (ERS) en adolescentes colombianos. Universitas Psychologica, 17(4),1–15.Gómez, A. (2012). Evaluación del riesgo de suicidio: enfoque actualizado. Revista Médica Clínica. Conde, 23(5),607–615.Peña, D. (2002). Análisis de datos multivariantes (pp. 137–235). Madrid: Editorial Mc.Graw Hill.De la Garza, J., Morales, B., & González, B. (2013). Análisis Estadístico Mutivariante. Un enfoque teórico y práctico (pp. 150–178). México: Editorial Mc.Graw Hill.Catena, A., Ramos, M., & Trujillo, H. (2003). Análisis Multivariado. Un manual para investigadores (Primera). Madrid: Editorial Biblioteca NuevaCaicedo, E., & López, J. (2009). Una Aproximación Práctica a las Redes Neuronales Artificiales (Priera). 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