Clasificación de la conducta suicida utilizando cuestionarios psicométricos

• Autores: Teresa Legido Gil
• Directores de la Tesis: Enrique Baca García (dir. tes.), Hilario Blasco Fontecilla (dir. tes.), David Delgado Gómez (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Alcalá ( España ) en 2012
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Jesús Antonio Ramos Brieva (presid.), Ángela Ibáñez Cuadrado (secret.), Carmen Díaz Sastre (voc.), Lucía Villoria Borrego (voc.), Juan José Carballo Belloso (voc.)
• Materias:
  • Ciencias médicas
    • Ciencias clínicas
      • Psicología clínica
    • Psiquiatría
  • Psicología
    • Patológica
      • Psicopatología
    • Evaluación y diagnostico en psicología
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en:  e_Buah  TESEO 
• Dialnet Métricas: 2 Citas
• Resumen
  • español

    Introducción: En la búsqueda de la predicción del suicidio muchos estudios se han esforzado por describir y especificar aquellos factores que se asocian con un mayor riesgo. Sólo unos pocos trabajos proporcionan análisis estadísticos robustos con índices de la capacidad predictiva que permiten distinguir aquellos sujetos que con mayor probabilidad consumarán el suicidio.

    El principal objetivo de esta tesis es clasificar la conducta suicida mediante la utilización de novedosas técnicas de reconocimiento de patrones en cuestionarios psicométricos. A su vez, se busca encontrar una posible escala global de clasificación de la conducta suicida mediante la elección de los ítems más importantes de estas escalas.

    Métodos: El análisis se llevó a cabo con innovadoras técnicas de reconocimiento de patrones (Boosting, vectores soporte, Lars-en, análisis discriminante de Fisher, etc.).

    Resultados: Las mejores escalas en la clasificación de la conducta suicida son el IPDE-SQ y la SRRS. Por tanto, los ítems más estrechamente relacionados con la conducta suicida se asocian a trastornos de personalidad y a eventos vitales potencialmente estresantes. La escala global de clasificación de la conducta suicida obtenida mediante la elección de los mejores ítems obtiene una precisión del 86.4%, una sensibilidad del 80.8.%, una especificidad del 89.6% y un cociente de probabilidad positivo de 7.57%.

    Conclusión: La presente tesis supone un primer paso para la validación del cuestionario global de clasificación que permita su aplicación clínica en la toma de decisiones diagnósticas y en el desarrollo de modelos predictivos en la investigación.

  • English

    Background: In order to improve the prediction of suicide, many studies have sought to describe and specify those factors that are associated with increased risk. Yet, only a few studies have provided robust and highly predictive indices able to identify those subjects who are more likely to consummate suicide. The main objective of this thesis is to classify suicidal behavior by using pattern recognition techniques in psychometric questionnaires. In addition, it is intended to create a global classification scale of suicidal behavior by choosing the most predictive items of the scales used in this study.

    Methods: The cross-sectional study was conducted in a global sample of 2.256 patients, 47% of whom had a history of suicide and 44.4% had no previous history. Specific subsamples were obtained, and completed the different questionnaires (BIS-11, IPDE-SQ, SRRS, BG). The analysis was carried out by using innovative pattern recognition techniques (Boosting, Support vector machines, Elastic-Net or Fisher linear discriminant analysis).

    Results: The best scales in the identification of suicidal behaviour were the IPDE-SQ and the SRRS. Therefore, the items most closely related to suicidal behavior were those associated with personality disorders and potentially stressful life events. The feelings of emptiness, rage and anger, marital conflict and changing personal habits are particularly discriminative and helpful to identify subjects at risk for suicidal behaviors. The Global Classification Scale of Suicidal Behavior, developed by choosing the most discriminative items, obtained an accuracy of 85.4%, a sensitivity of 77.3%, a specificity of 89.8%, and a positive likelihood ratio of 7.57, which is an improvement in the classification and prediction of suicidal behaviors with respect to previous instruments.

    Conclusion: Currently, the prediction of suicide is a difficult task to achieve. Future studies should be aimed at creating new tools to improve the identification of subjects with increased suicidal risk.

    This thesis is just a first step in the validation of the Global Classification Scale. Future studies are needed to further explore the applicability of the Global Classification Scale in clinical practice.