Análisis de variables psicológicas en pacientes de hemodiálisis mediante algoritmos de aprendizaje automático

Autores/as

  • Yasmani Martínez López Universidad Médica de Villa Clara
  • Maira Quintana Ugando Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas, Departamento de Psicología, Facultad de Ciencias Sociales. Villa Clara, Santa Clara https://orcid.org/0000-0002-0881-6157
  • Elia Gertrudis Gayol García Universidad médica de Villa Clara, facultad de tecnología y enfermería, departamento de extensión universitaria, Villa Clara https://orcid.org/0000-0002-8817-4309
  • Yuniel González Cárdenas Hospital provincial clínico quirúrgico universitario “Arnaldo Milián Castro”, Servicio de nefrología, hemodiálisis y trasplante renal, Villa Clara https://orcid.org/0000-0003-2178-4484

Palabras clave:

hemodiálisis, resiliencia, ansiedad, depresión, estrés

Resumen

Introducción: La enfermedad renal crónica constituye un problema de salud que va en aumento, altamente relacionado con problemas psicológicos que determinan muchas veces su evolución.  

Objetivo: Describir la prevalencia y la asociación de variables psicológicas y demográficas en relación a la resiliencia en pacientes de hemodiálisis del Hospital “Arnaldo Milián Castro” de Santa Clara.

Métodos: Estudio transversal descriptivo, con muestreo no probabilístico, se utilizaron las escalas de resiliencia (CD-RISC) de 25 ítems; La escala hospitalaria de ansiedad y depresión (HADS) y la escala de síntomas de estrés (ESE). El procesamiento fue realizado con estadística descriptiva y algoritmos de inteligencia artificial.

Resultados: El comportamiento de la resiliencia fue preponderantemente moderado en un 54,5 % de los casos; ansiedad y depresión no indicaron caso en 78,8 % y 84,8 % de la muestra, mientras el estrés fue clasificado de patológico en el 57,6 % de los pacientes. Las variables que mejor se asocian y predicen la resiliencia fueron control bajo presión (C.B.P), persistencia tenacidad y autoeficacia (P.T.A) y adaptabilidad y redes de apoyo (A.R.A), el estrés fue la manifestación mejor relacionada con la resiliencia.  

Conclusiones: Se concluye que la resiliencia se predice mejor desde las variaciones del C.B.P, la P.T.A y A.R.A y que la misma se vincula negativamente con el estrés, no teniendo la ansiedad y la depresión un alto valor predictivo en el modelo de aprendizaje automático.

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Publicado

02/23/2024

Cómo citar

1.
Martínez López Y, Quintana Ugando M, Gayol García EG, González Cárdenas Y. Análisis de variables psicológicas en pacientes de hemodiálisis mediante algoritmos de aprendizaje automático. Rev. nefrol. cuban. [Internet]. 23 de febrero de 2024 [citado 8 de noviembre de 2024];2. Disponible en: https://revnefrologia.sld.cu/index.php/nefrologia/article/view/31

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