Análisis de clúster y redes neuronales artificiales en la caracterización y clasificación de perfiles de salud mental positiva en situación de confinamiento por COVID-19 /

Objetivo: Este trabajo tiene como objetivo proporcionar un procedimiento válido para caracterizar y clasificar perfiles de salud mental positiva de sujetos en confinamiento prolongado por COVID-19. Método: Metodológicamente se adoptaron los factores actitud prosocial, autocontrol, satisfacción perso...

Full description

Autores:: Navarro-Obeid, Jorge Eduardo
De La Hoz-Granadillo, Efraín Javier
Vergara-Álvarez, María Laura

Tipo de recurso:: Article of investigation

Fecha de publicación:: 2022

Institución:: Corporación Universitaria del Caribe - CECAR

Repositorio:: Repositorio Digital CECAR

Idioma:: spa

Description
Summary:	Objetivo: Este trabajo tiene como objetivo proporcionar un procedimiento válido para caracterizar y clasificar perfiles de salud mental positiva de sujetos en confinamiento prolongado por COVID-19. Método: Metodológicamente se adoptaron los factores actitud prosocial, autocontrol, satisfacción personal, autonomía, resolución de problemas y autoactualización y relaciones interpersonales en 285 individuos en edades entre 18 y 75 años; se revisó la literatura relacionada con la salud mental positiva, la aplicación de las Redes Neuronales Artificiales y el Análisis de Clúster, lo cual permitió estructurar un procedimiento de análisis sistemático para caracterizar y clasificar perfiles de salud mental positiva. Resultados: Se logró un procedimiento que integra un análisis de clúster que identificó patrones de comportamiento y caracterizó grupos de salud mental positiva y una red neuronal artificial que clasifica los perfiles de salud mental positiva en dos grupos distinguiendo estadios de bienestar de los individuos y se estableció la importancia normalizada de los factores analizados. Conclusión: A partir de los resultados, se puede concluir que el procedimiento propuesto que integra el análisis de clúster y las redes neuronales artificiales puede utilizarse como herramienta de caracterización y clasificación en estudios donde existan múltiples variables, lo cual complementa estudios tradicionales, aportando robustez en el análisis.

Análisis de clúster y redes neuronales artificiales en la caracterización y clasificación de perfiles de salud mental positiva en situación de confinamiento por COVID-19 /

Publicaciones similares