Autor/autores:
Michael P. Ewbank, Ronan Cummins y Valentin Tablan
En comparación con el tratamiento de afecciones físicas, la calidad de la atención de los trastornos de salud mental sigue siendo pobre y la tasa de mejora en el tratamiento es lenta, una razón principal es la falta de métodos objetivos y sistemáticos para medir la administración de psicoterapia. El objetivo de este estudio es utilizar un modelo de...
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En comparación con el tratamiento de afecciones físicas, la calidad de la atención de los trastornos de salud mental sigue siendo pobre y la tasa de mejora en el tratamiento es lenta, una razón principal es la falta de métodos objetivos y sistemáticos para medir la administración de psicoterapia.
El objetivo de este estudio es utilizar un modelo de aprendizaje profundo aplicado a un conjunto de datos clínicos a gran escala de transcripciones de sesiones de terapia cognitiva conductual (TCC) para generar una medida cuantificable del tratamiento administrado y determinar la asociación entre la cantidad de cada aspecto de la terapia administrada y los resultados clínicos.
Todos los datos se obtuvieron de pacientes que recibieron TCC con conexión a internet para el tratamiento de un trastorno de salud mental entre junio de 2012 y marzo de 2018 en Inglaterra. La terapia cognitiva conductual se entregó en una sala segura de terapia en línea a través de mensajes síncronos instantáneos. La muestra inicial comprendió un total de 17572 pacientes (90934 transcripciones de sesiones de terapia). Los pacientes se remitieron a sí mismos o fueron derivados por un trabajador de atención primaria de salud directamente al servicio.
Los resultados clínicos se midieron en términos de mejoría confiable en los síntomas del paciente y el compromiso del tratamiento. La mejora confiable se calculó en base a 2 medidas de gravedad: el cuestionario de salud del paciente (PHQ-9) 21 y la escala de 7 ítems del trastorno de ansiedad generalizada (GAD-7), 22 correspondientes a los síntomas depresivos y de ansiedad, respectivamente, completados por el paciente en la evaluación inicial y antes de cada sesión de terapia (consulte eMethods en el Suplemento para más detalles).
Este trabajo demuestra una asociación entre los resultados clínicos en psicoterapia y el contenido de las expresiones del terapeuta. Estos hallazgos respaldan el principio de que los métodos de cambio de TCC ayudan a producir mejoras en los síntomas que presentan los pacientes.
La aplicación del aprendizaje profundo a grandes conjuntos de datos clínicos puede proporcionar información valiosa sobre la psicoterapia, informando el desarrollo de nuevos tratamientos y ayudando a estandarizar la práctica clínica.
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