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Evaluación longitudinal intensiva después de un traumatismo índice para predecir el desarrollo de trastorno de estrés postraumático mediante aprendizaje automático

  • Autor/autores: Adam Horwitz, Kaitlyn McCarthy, Stacey L. House...(et.al)



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Artículo | 26/06/2024

La identificación de personas que necesitan intervención tras una exposición traumática representa un desafío significativo en el ámbito de la salud mental. Es crucial desarrollar estrategias que permitan identificar y brindar intervenciones oportunas a aquellas personas en riesgo de desarrollar trastorno de estrés Postraumático (TEPT). Est...

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La identificación de personas que necesitan intervención tras una exposición traumática representa un desafío significativo en el ámbito de la salud mental. Es crucial desarrollar estrategias que permitan identificar y brindar intervenciones oportunas a aquellas personas en riesgo de desarrollar trastorno de estrés Postraumático (TEPT).


Este estudio se centra en identificar un conjunto mínimo de síntomas relacionados con el trauma, evaluados durante las semanas posteriores a la exposición traumática, que puedan predecir con precisión la aparición del TEPT.


En el estudio participaron 2185 adultos, con una edad media de 36, 4 años; de estos, el 64% eran mujeres y el 50% se identificaban como afroamericanos. Todos los participantes habían buscado atención de emergencia después de experimentar un evento traumático.


Se les administró una "encuesta rápida" que incluía entre 6 y 8 síntomas diferentes seleccionados de un conjunto de 26 síntomas relacionados con el trauma. Esta encuesta se aplicó varias veces por semana durante ocho semanas posteriores al evento traumático, con cada síntoma evaluado aproximadamente seis veces en total.


Las características de los síntomas evaluados repetidamente, como la media, desviación estándar, última puntuación, peor puntuación y puntuación máxima, se utilizaron como variables en un análisis de aprendizaje automático utilizando la técnica de Árboles de clasificación y regresión (CART). El objetivo era desarrollar un algoritmo predictivo práctico. En el seguimiento a las ocho semanas, se encontró que 669 participantes (31%) presentaban TEPT, definido por una puntuación PCL-5 de 38 o más.


El análisis reveló que un árbol de clasificación con tres divisiones, basado en las puntuaciones medias de nerviosismo, repetición y fatiga, podía predecir la presencia de TEPT con una área bajo la curva (AUC) de 0, 836, indicando una alta precisión predictiva.


Estos resultados sugieren la viabilidad de implementar un protocolo de evaluación sencillo y eficaz. Un protocolo de solo tres ítems, administrado una vez por semana después de la exposición traumática, podría ser suficiente para identificar a aquellos individuos que necesitan seguimiento y posibles intervenciones para prevenir el desarrollo del TEPT.


En conclusión, este estudio demuestra el potencial de un enfoque basado en síntomas mínimos y evaluación frecuente para predecir el TEPT de manera precisa. Este método podría transformar la manera en que se realiza el seguimiento de personas expuestas a traumas, facilitando intervenciones más rápidas y dirigidas, y mejorando significativamente los resultados de salud mental en poblaciones vulnerables.


Para acceder al texto completo consulte las características de suscripción de la fuente original:https://www. sciencedirect. com/

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