Contribución de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones para ayudar a la prevención del Comportamiento Suicida en Castilla y León: Un enfoque de Machine Learning y Salud Digital.

Abstract

Suicide is a public health problem. In 2020, 3,941 suicide deaths were recorded. In 2021, 4,003 suicides were reported, remaining the first External cause of death in Spain. It is estimated that 4.4% of deaths in Spain correspond to mental and behavioral disorders. The World Health Organization (WHO) encourages all countries to develop prevention strategies. However, no single factor is sufficient to explain a death by suicide, given the complexity of suicidal behaviors (SB). Therefore, some research indicates that suicide prevention will not be achieved with a single approach or strategy either. This research considers the strategies of the region, the available resources and the choice of some Information and Communication Technologies (ICT). This thesis aims to help prevent CS using ICT in the following aspects: (1) Determine in public hospitals in the CyL region, the mental disorders that most influence SB readmissions. (2) Evaluate a Digital Health Strategy (DHS) by patients with SB. Two components in the selection of attributes/variables were used to carry out the feature selection (FS) by ML, with the objective of identifying the mental disorders that influence the readmissions of patients with SB by hospitals in this region. The first component consisted of using classical statistics, which was evaluated by the Chi-Square (X2) distribution technique. The second component involves the use of ML techniques with three different approaches such as: entropy, probability and the linear relationship of the variables. Then, the evaluation was carried out by experts. The FS with ML has allowed the identification of mental disorders, which were included in the design of the proposed DHS. This technological proposal is based on a software ecosystem, to provide patient follow-up, help prevent SB and reduce the hospital burden in CyL considering the characteristics of the region. The main conclusions are: (1) ML techniques help to identify the mental disorders that most influence the readmission of patients with SB, by hospitals in CyL, with 95% significance. (2) According to ML techniques, the most influential mental disorders in hospital readmission in CyL are Adjustment Disorder, Alcohol Abuse, Depressive Syndrome, Personality Disorder and Dysthymic Disorder. (3) The Mental Disorders that most influence readmissions of patients with SB were included in the design of the DHS, to help reduce the care or hospital burden. (4) The proposed ESD was designed by different mobile, WEB and communication technological structures, which have been integrated to offer care and follow-up services to patients with SB. (5) The results of the evaluation of the patients on the APP, improvements can be made according to the issues identified in the FG. Therefore, the improvement in User Interface (UI), User Experience (UX), and Acceptability can be approached with realistic objectives. This design does not replace face-to-face monitoring by the mental health professional but is presented as an innovative complement to care services. DHS to prevent SB is promising and more research should be done in this field. Using these approaches from ICT helps to prevent SB and contributes at a technical, technological and social level in decision-making on management strategies for these patients.

El suicidio es un problema de salud pública. En 2020, se registraron 3 941 muertes por suicidio. En el 2021, se reportaron 4 003 suicidios, manteniéndose como la primera causa de muerte Externa en España. Se estima que el 4.4% de las defunciones en España corresponden a trastornos mentales y comportamiento. La Organización Mundial de la Salud (OMS) anima a todos los países a desarrollar estrategias de prevención. Sin embargo, ningún factor por sí sola es suficiente para explicar una muerte por suicidio, dada la complejidad de los comportamientos suicidas (CS). Por lo tanto, algunas investigaciones indican que tampoco se logrará la prevención del suicidio con un único enfoque o estrategia. Esta investigación toma en cuenta las estrategias de la región, los recursos disponibles y la elección de algunas Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC). Esta tesis tiene el objetivo de ayudar a la prevención del CS utilizando las TIC en los siguientes aspectos: (1) Determinar en los hospitales públicos de la región de CyL, los trastornos mentales que más influyen en los reingresos con CS. (2) Evaluar una Estrategia de Salud Digital (ESD) por parte de pacientes con CS. Se utilizaron dos componentes en la selección de atributos/variables para llevar a cabo la selección de características (FS) por ML, con el objetivo de identificar los trastornos mentales que influyen en los reingresos de pacientes con CS por hospitales en esta región. El primer componente consistió en usar la estadística clásica, la cual fue evaluada por la técnica de distribución Chi-Cuadrado(X2). El segundo componente implica el uso de las técnicas de ML con tres enfoques distintos como: la entropía, la probabilidad y la relación lineal de las variables. Luego, se realizó la evaluación por parte de expertos. La FS con ML ha permitido identificar los trastornos mentales, los cuales se incluyeron en el diseño de la ESD propuesta. Esta propuesta tecnológica se basa en un ecosistema de software, para brindar un seguimiento al paciente, ayudar a la prevención del CS y reducir la carga hospitalaria en CyL tomando en cuenta las características de la región. Las principales conclusiones son: (1) Las técnicas de ML ayudan a identificar los trastornos mentales que más influyen en el reingreso de pacientes con CS, por hospitales en CyL, con un 95% de significancia. (2) Según las técnicas de ML, los trastornos mentales más influyentes en el reingreso hospitalario en CyL son el Trastorno de Adaptación, el Abuso de Alcohol, el Síndrome Depresivo, el Trastorno de la Personalidad y el Trastorno Distímico. (3) Los Trastornos mentales que más influyen en los reingresos de pacientes con CS fueron incluidos en el diseño de la ESD, para ayudar a reducir la carga asistencial u hospitalaria. (4) La ESD propuesta fue diseñada por diferentes estructuras tecnológicos móviles, WEB y de comunicación, que han sido integrados para ofrecer servicios de atención y seguimiento a pacientes con CS. (5) Los resultados de la evaluación de los pacientes sobre la APP, se podrán realizar mejoras según los temas identificados en el FG. Por lo tanto, la mejora en Interfaz de Usuario (UI), Experiencia de (UX) y aceptabilidad se puede abordar con objetivos realistas. Este diseño no reemplaza el seguimiento presencial por parte del profesional de salud mental, sino se presenta como un complemento innovador a los servicios de atención. La ESD para prevenir el CS es prometedora y se debe investigar más en este campo. Utilizar estos enfoques desde las TIC permite ayudar a la prevención del CS y contribuir a nivel técnico, tecnológico y social en la toma de decisiones sobre las estrategias de manejo de estos pacientes.