Identificación de patrones a través de algoritmos de machine learning en los casos registrados de intentos suicidas en una ciudad de Colombia
DOI:
https://doi.org/10.25057/21452776.1634Palabras clave:
patrones, algoritmo, machine learning, intento suicida, poblaciónResumen
Objetivo: identificar patrones en los casos de intentos suicidas reportados en el Sistema Nacional de Vigilancia en Salud Pública por la alcaldía de Bucaramanga, Colombia, durante el período 2016-2023. Metodología: se emplea un enfoque cuantitativo con el propósito de describir, explicar y predecir los fenómenos estudiados, utilizando el método Knowledge Discovery in Databases para guiar el proceso de minería de datos. Resultados: se muestra una alta concentración de intentos suicidas, especialmente en el año 2022, por lo que se subraya la importancia de implementar estrategias específicas para diferentes grupos de edad y género. Discusión: se destaca que los jóvenes representan el 40,5 % de los casos, con un riesgo aumentado en el trascurso de la pandemia, especialmente entre aquellos con trastornos mentales. Las mujeres constituyen el 60,5 % de los casos, mayormente en áreas urbanas y en el régimen contributivo de salud. Conclusiones: se enfatiza en la importancia de considerar los antecedentes de intentos previos, las tensiones con la pareja y el uso de sustancias psicoactivas como factores de riesgo. Además, se resalta la conexión entre trastornos mentales e intentos suicidas, señalando la intoxicación como el método más común. Se subraya un riesgo mayor en personas vulnerables a diversas formas de violencia y condiciones socioeconómicas precarias. El método Random Forest demuestra ser efectivo para identificar factores clave, mientras que los algoritmos aplicados de machine learning podrían mejorar la detección temprana.
Biografía del autor/a
Víctor Alfonso Guzmán-Brand, Corporación Unificada Nacional de Educación Superior
Profesional en Psicologia, Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano. Especialista en Desarrollo Integral de la Infancia y Adolescencia, Corporación Universitaria Iberoamericana. Especialista en analitica de datos, Corporacion Unificada Nacional (CUN), Colombia.
Laura Esperanza Gélvez-García, Corporación Unificada Nacional de Educación Superior
Licenciada en Lengua Castellana, Universidad de Pamplona, Colombia. Magíster en Lingüística Española, Instituto Caro y Cuervo, Colombia. Doctorante en Ciencias de la educación, Universidad Privada Dr. Rafael Belloso Chacín, Venezuela
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