Psicosalud 2024

ANÁLISIS DE VARIABLES PSICOLÓGICAS EN PACIENTES DE HEMODIÁLISIS MEDIANTE ALGORITMOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
Yasmani Martínez López

Última modificación: 2024-11-29

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 con la resiliencia en pacientes de hemodiálisis del Hospital “Arnaldo Milián Castro” de Santa Clara.

Métodos: Estudio observacional descriptivo transversal, con muestreo no probabilístico, se utilizaron las escalas de resiliencia de Connor-Davidson de 25 ítems; La escala hospitalaria de ansiedad y depresión y la escala de síntomas de estrés de Seppo Aro. El procesamiento fue realizado con estadística descriptiva y algoritmos de inteligencia artificial.

Resultados: El comportamiento de la resiliencia fue preponderantemente moderado en 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 57,6 % de los pacientes. Las variables que mejor se asocian y predicen la resiliencia fueron control bajo presión, persistencia tenacidad y autoeficacia y adaptabilidad y redes de apoyo; el estrés fue la manifestación mejor relacionada con la resiliencia.

Conclusiones: Se concluye que la resiliencia se predice mejor desde las variaciones del control bajo presión, la persistencia, tenacidad y autoeficacia y la adaptabilidad y redes de apoyo, esta se vincula negativamente con el estrés, no teniendo la ansiedad y la depresión un alto valor predictivo en el modelo de aprendizaje automático.