Investigadores de la Universidad de Sheffield, publicaron en la revista The Lancet el artículo: Predicción dinámica de los resultados del tratamiento psicológico: desarrollo y validación de un modelo de predicción utilizando datos de síntomas recopilados de forma rutinaria".
Las condiciones relacionadas a la salud mental más comunes pueden recibir un eficaz tratamiento a través de psicoterapia, sin embargo, este patrón puede no repetirse en todos los pacientes. Algunos pacientes requieren de identificación oportuna para lograr un tratamiento correcto. Investigadores de la Universidad de Sheffield, publicaron un estudio que tuvo como objetivo: “desarrollar y validar un modelo dinámico para predecir los resultados del tratamiento psicológico y comparar el modelo con los métodos utilizados actualmente, incluidos los modelos de respuesta al tratamiento esperados y los modelos de aprendizaje automático”.
Este estudio funcionó para lograr la validación y el desarrollo de un modelo de predicción. Los autores utilizaron datos de dos estudios del Reino Unido que contenían datos de pacientes adultos mayores de 16 años que habían accedido a terapia a través de los servicios de Mejora del acceso a terapias psicológicas (IAPT, en inglés), entre mazo de 2012 y junio de 2018.
“IAPT es un sistema de tratamiento que ofrece intervenciones psicológicas para la depresión y los trastornos de ansiedad organizados en un modelo de atención escalonada”. Generalmente los pacientes acceden a la autoayuda guiada, sin embargo, después tienen la opción de acceder a terapias de alta intensidad si es que los síntomas persisten.
Las sesiones de baja intensidad, se basan en terapia cognitivo-conductual, e incluyen aprendizaje de habilidades de afrontamiento con el apoyo de un médico, según explican los autores. Por otra parte, las intervenciones de alta intensidad “son psicoterapias de mayor duración (hasta 20 sesiones), incluida la terapia cognitivo-conductual, la psicoterapia interpersonal, el asesoramiento centrado en la persona y otros tratamientos con apoyo empírico”.
El modelo de predicción dinámica desarrollado fue entrenado a través de un análisis de regresión logística iterativo con variables como el perfil del paciente, redes neuronales, entre otras.
Consulta los resultados del estudio en el siguiente enlace:https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(21)00018-2/fulltext#seccestitle80
