Predicción de factores asociados con la ansiedad en pacientes sometidos a tratamiento para enfermedades infecciosas...

Área de la Ciencia:

• Enfermedades infecciosas
• La salud mental
• Aprendizaje automático

Sus antecedentes:

• Los pacientes con enfermedades infecciosas se enfrentan a mayores riesgos de ansiedad.
• La pandemia de COVID-19 exacerbó la ansiedad y la depresión en las personas infectadas.
• Se necesita una investigación urgente sobre los factores de riesgo de problemas de salud mental en las enfermedades infecciosas.

Objetivo del estudio:

• Investigar los factores de riesgo asociados con la ansiedad en pacientes con enfermedades infecciosas.
• Desarrollar un modelo predictivo para el riesgo de ansiedad utilizando el aprendizaje automático.
• Para identificar los predictores clave para las intervenciones personalizadas de ansiedad.

Principales métodos:

• Un estudio transversal que involucró a 1283 pacientes en Shanghai en 2022.
• Utilizó un clasificador de Bosque Aleatorio combinado con el algoritmo de Boruta para la detección de predictores.
• Construyó un nomograma basado en los factores de riesgo identificados.

Principales resultados:

• El atrapamiento, la derrota y el estigma se asociaron positivamente con la ansiedad (P < 0,01).
• El apoyo social se asoció negativamente con la ansiedad (P < 0,001).
• El modelo predictivo demostró un buen ajuste con un índice C de 0,858 y un AUC de 0,861.

Conclusiones:

• Un modelo basado en el aprendizaje automático predice eficazmente el riesgo de ansiedad en pacientes con COVID-19.
• Factores de riesgo clave identificados: atrapamiento, derrota, estigma y apoyo social.
• Proporciona una base científica para la práctica clínica, la salud pública y las intervenciones personalizadas de salud mental.