Capacidad predictiva de un cuestionario clínico para identificar la propensión a enfermedades profesionales de salud mental

Resumen

El proceso de calificación de enfermedad profesionales de salud mental en Chile es regulado por la ley N° 16.744. Pese a esto, es constantemente exigido en aspectos como precisión y objetividad.

Objetivo: Evaluar la viabilidad de algoritmos de aprendizaje automático para apoyar la calificación de salud mental.

Métodos: Aplicación de cuestionario de propensión a enfermedades de salud mental, a una muestra de 340 trabajadores chilenos. Evaluación de modelos de árboles de decisión y regresión logística, considerando también versiones mejoradas con variables extras (“Plus”) asociadas a la intensidad y temporalidad de estresores.

Resultados: Se identifica mejor precisión en el “Árbol Plus” (91,2%, IC 95%: 83,9% - 95,9%), especialmente con datos equilibrados (76,9%). No obstante, existe un margen para mejorar la especificidad del modelo, debido al desequilibrio de datos provocado por personas con presencia o no de enfermedad mental.

Conclusiones: Se demuestra que la inclusión de algoritmos al proceso de calificación mejora la eficiencia y objetividad del proceso. No obstante, requiere una expansión de la base de datos y el refinamiento de los modelos para una mejor precisión.