Satisfacer las necesidades insatisfechas de las personas con trastornos mentales

Un número cada vez mayor de grupos de apoyo en línea brindan asesoramiento e información sobre temas relacionados con la salud mental.

Objetivo

Este estudio tuvo como objetivo investigar las necesidades que los usuarios de Internet satisfacen a través de interacciones entre pares.

Métodos

Se realizó una búsqueda en 4 bases de datos hasta el 15 de agosto de 2022. Se incluyeron estudios de métodos cualitativos o mixtos (es decir, cualitativos y cuantitativos) que investigaron las interacciones entre usuarios de Internet con trastornos mentales.

Se utilizó el coeficiente φ y se aplicaron técnicas de aprendizaje automático para investigar las asociaciones entre el tipo de trastornos mentales y las interacciones basadas en la web vinculadas a la búsqueda de ayuda o apoyo.

Resultados

De los 13. 098 registros identificados, se incluyeron 44 estudios (analizados en 54 pares estudio-trastorno) que evaluaron 82. 091 usuarios y 293. 103 publicaciones.

Las interacciones más frecuentes se observaron en personas con trastornos alimentarios (14/54, 26 %), depresión (12/54, 22 %) y trastornos por consumo de sustancias psicoactivas (9/54, 17 %).

Agrupamos las interacciones entre usuarios en 42 códigos, siendo el código de empatía o compasión el más común (41/54, 76%). Los códigos coexistentes con mayor frecuencia fueron solicitud de información y red (35 veces; φ=0. 5; P<. 001).

Los algoritmos que proporcionaron la mejor precisión en la clasificación de los trastornos por interacciones fueron los árboles de decisión (44/54, 81 %) y la regresión logística (40/54, 74 %). Los estudios incluidos fueron de calidad moderada.

Conclusiones

Las personas con trastornos mentales utilizan principalmente Internet para buscar apoyo, encontrar respuestas a sus preguntas y chatear. Los resultados de este análisis deben interpretarse como una prueba de concepto.

Más datos sobre las interacciones basadas en la web entre estas personas podrían ayudar a aplicar métodos de aprendizaje automático para desarrollar una herramienta que podría facilitar la detección o incluso apoyar la evaluación de la salud mental.

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