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Predecir tipo de llamada desde una línea de ayuda de salud mental y bienestar: análisis de datos de registro de llamadas

  • Autor/autores: Alexander Grigorash ;Siobhan O'Neill; Raymond Bond...(et.al)



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Artículo | 17/07/2018

Este artículo presenta un análisis de los registros de datos de llamadas pertenecientes a una línea telefónica de ayuda en Irlanda entre personas que buscan apoyo para la salud mental y el bienestar y entre quienes se encuentran en una crisis suicida. El objetivo de nuestro estudio fue examinar si los conjuntos de reglas generados a partir de la clasificación de...

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Este artículo presenta un análisis de los registros de datos de llamadas pertenecientes a una línea telefónica de ayuda en Irlanda entre personas que buscan apoyo para la salud mental y el bienestar y entre quienes se encuentran en una crisis suicida.


El objetivo de nuestro estudio fue examinar si los conjuntos de reglas generados a partir de la clasificación del árbol de decisiones, entrenados usando las características derivadas de las llamadas iniciales de las personas que llaman, podrían usarse para predecir en qué tipo de llamante se convertirían.


Se aplicaron técnicas de aprendizaje automático a los datos del registro de llamadas, y se revelaron cinco patrones distintos de comportamientos de los llamantes, cada uno impactando la capacidad de la línea de ayuda de diferentes maneras.


Los hallazgos principales de este estudio indican que es posible un modelo significativo (p <0,001) para predecir el tipo de llamante a partir de los datos del registro de llamadas obtenidos de las primeras 8 llamadas. Esto indica una asociación entre el comportamiento de los llamantes exhibidos durante las llamadas iniciales y su comportamiento a lo largo de la vida útil del uso del servicio.


Estos hallazgos impulsados por datos contribuyen a la previsión de carga de trabajo avanzada para la gestión operativa de la línea de asistencia telefónica e informan la literatura sobre el comportamiento de la persona que llama en línea en general.


Para acceder al texto completo consulte las características de suscripción de la fuente original:https://mental.jmir.org

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