Clasificación de la conducta suicida utilizando cuestionarios psicométricos

  1. Legido Gil, Teresa
Dirigida por:
  1. Enrique Baca García Director/a
  2. Hilario Blasco Fontecilla Director/a
  3. David Delgado Gómez Director/a

Universidad de defensa: Universidad de Alcalá

Fecha de defensa: 10 de octubre de 2012

Tribunal:
  1. Jesús Antonio Ramos Brieva Presidente/a
  2. Ángela Ibáñez Cuadrado Secretario/a
  3. Juan José Carballo Belloso Vocal
  4. Carmen Díaz Sastre Vocal
  5. Lucía Villoria Borrego Vocal

Tipo: Tesis

Resumen

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.