Item selection for building classification trees in clinical settings

• Maria M. Richard's ^[1] ; Antonio Solanas ^[2]
  1. [1] Universidad Nacional de Mar del Plata

     Universidad Nacional de Mar del Plata

     Argentina

     
  2. [2] Universitat de Barcelona

     Universitat de Barcelona

     Barcelona, España

     
• Localización: Avances en medición, ISSN 1692-0023, Vol. 7, Nº. 1, 2009, págs. 15-24
• Idioma: inglés
• Texto completo no disponible (Saber más ...)
• Resumen
  • español

    El propósito de este estudio es seleccionar ítems del Inventario Clínico Multiaxial de Millon por medio de la técnica de Árboles de Clasificación para identificar aquellos ítems asociados con una mayor probabilidad de padecimiento de Episodios Isquémicos Cardiovasculares Agudos (EICA). Se trabajó con una muestra de 313 sujetos dividida en dos grupos: clínico y control, y utilizada para extraer reglas de clasificación. Los resultados muestran que un conjunto reducido de ítems parece suficiente para clasificar correctamente a una proporción significativa de individuos. Por un lado, un perfil de personalidad caracterizado por ansiedad, distimia, dependencia de drogas y un componente agresivo-sádico se asocia a una mayor probabilidad de padecimiento de EICA en las mujeres. Por otro lado, el perfil para los hombres se asocia con las escalas de ansiedad, dependencia y de personalidad compulsiva. Además, este grupo reducido de ítems puede ser utilizado por los psicólogos clínicos para implementar reglas de decisión eficientes y relativamente rápidas para identificar a aquellos individuos con mayor probabilidad de pertenencia a la población clínica.

  • English

    The purpose is to select items from Millon’s Clinical Multiaxial Inventory using classification trees in order to identify those items associated with a higher probability of suffering from ischemic cardiovascular acute episodes (ICAE). A sample of 313 subjects was divided into clinical and control groups and then used to extract classification rules. The results show that a reduced set of items is sufficient to classify correctly a significant proportion of individuals. Women showing a personality profile of anxiety, dysthymia, drug dependence and the sadistic-aggressive component have a higher probability of suffering from ICAE. The corresponding profile for men in the clinical group is associated with the anxiety, dependent and compulsive personality scales. Additionally, this reduced set of items can be used by clinical psychologists to implement efficient and relatively quick systems for identifying those individuals who belong to the clinical population.