{"id":30443,"date":"2021-02-16T12:08:56","date_gmt":"2021-02-16T16:08:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.diariosalud.do\/?p=30443"},"modified":"2021-02-16T12:08:56","modified_gmt":"2021-02-16T16:08:56","slug":"evaluan-los-efectos-del-tratamiento-con-antidepresivos-mediante-el-analisis-de-tuits-de-pacientes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ktechproduccion.net\/diariosalud.do\/evaluan-los-efectos-del-tratamiento-con-antidepresivos-mediante-el-analisis-de-tuits-de-pacientes\/","title":{"rendered":"Eval\u00faan los efectos del tratamiento con antidepresivos mediante el an\u00e1lisis de tuits de pacientes"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>Investigadores <\/strong>del Programa de Investigaci\u00f3n en Inform\u00e1tica Biom\u00e9dica (GRIB) de la Universidad Pompeu Fabra y del Instituto Hospital del Mar de Investigaciones M\u00e9dicas (IMIM) de Barcelona, Espa\u00f1a, <strong>han detectado cambios conductuales y ling\u00fc\u00edsticos en los tuits en espa\u00f1ol publicados por usuarios<\/strong> con depresi\u00f3n que est\u00e1n tomando medicaci\u00f3n para tratar esta enfermedad.<\/p>\n\n\n\n<p>El trabajo ha sido publicado en el Journal of Medical Internet Research y ha sido dirigido por Ferran Sanz; con Angela Leis y Francesco Ronzano como primeros autores, quienes lo han llevado a cabo junto a Miguel Angel Mayer y Laura I Furlong, todos ellos del grupo de Investigaci\u00f3n en Inform\u00e1tica Biom\u00e9dica Integrada.<\/p>\n\n\n\n<p>La depresi\u00f3n es uno de los trastornos mentales m\u00e1s comunes. Seg\u00fan la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud, afecta a m\u00e1s de 322 millones de personas de todas las edades y es una de las principales causas de discapacidad en todo el mundo.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>La posibilidad de realizar an\u00e1lisis masivos de los datos compartidos en redes sociales nos brinda nuevas posibilidades para comprender mejor el comportamiento de sus usuarios<\/strong>. En este estudio, mediante t\u00e9cnicas de Big Data y miner\u00eda de textos, <strong>los cient\u00edficos han analizado los tuits de usuarios que mencionaban estar tomando antidepresivos<\/strong>. El objetivo principal era detectar los efectos de esta medicaci\u00f3n a trav\u00e9s de la existencia de cambios en el lenguaje de sus tuits o en la forma en la que estos usuarios utilizaban Twitter.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>En un estudio anterior,<\/strong> el equipo de investigadores observ\u00f3 que <strong>los usuarios de Twitter que potencialmente sufren depresi\u00f3n muestran caracter\u00edsticas de comportamiento y ling\u00fc\u00edsticas particulares en sus tuits<\/strong>. En este art\u00edculo, se han centrado en los cambios en las caracter\u00edsticas de los mensajes que pueden estar asociados con el tratamiento con antidepresivos.<\/p>\n\n\n\n<p>Entre los resultados m\u00e1s destacables se observ\u00f3 que en los per\u00edodos en que los usuarios indicaban estar en tratamiento antidepresivo incrementaban su actividad tuiteando con mensajes m\u00e1s largos y disminuyendo la frecuencia de mensajes nocturnos. Adem\u00e1s, mostraban una mayor interacci\u00f3n con otros usuarios (por ejemplo, mediante el aumento de menciones por tuit, que puede reflejar un inter\u00e9s en interactuar con m\u00e1s personas) y tambi\u00e9n un incremento de las emociones positivas, relacionadas con la felicidad y la sorpresa. \u00abPodemos afirmar que los patrones de comportamiento de las personas que siguen un tratamiento con antidepresivos cambian y tienden a parecerse a los de individuos no depresivos\u00bb, detalla Angela Leis.<\/p>\n\n\n\n<p>Existen varios tipos de medicamentos antidepresivos, en concreto en este estudio se centran en los inhibidores selectivos de la recaptaci\u00f3n de serotonina, que son los m\u00e1s utilizados para tratar la depresi\u00f3n. En primer lugar, seleccionaron timelines de usuarios que mencionan antidepresivos de este tipo en sus tuits. A continuaci\u00f3n, \u00abanalizamos los cambios en los patrones conductuales y caracter\u00edsticas ling\u00fc\u00edsticas de los tuits publicados mientras los usuarios est\u00e1n bajo tratamiento, en comparaci\u00f3n con los tuits publicados por los mismos usuarios cuando era menos probable que estuvieran tomando estos f\u00e1rmacos\u00bb, explica Francesco Ronzano. Se incluyeron en el estudio los timelines de 186 usuarios, los cuales inclu\u00edan 668.842 tuits.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00abEl uso de las t\u00e9cnicas basadas en Big Data y miner\u00eda de textos, que permiten detectar cambios en la forma en la que los usuarios interaccionan en sus redes sociales como Twitter, pueden ofrecernos nuevas oportunidades para el seguimiento y monitorizaci\u00f3n de pacientes que sufren uno de los problemas de salud m\u00e1s extendidos e invalidantes como es la depresi\u00f3n\u00bb, concluye Ferran Sanz, catedr\u00e1tico del Departamento de Ciencias Experimentales y de la Salud (DCEXS) de la UPF y director del Programa de Investigaci\u00f3n en Inform\u00e1tica Biom\u00e9dica (GRIB) del IMIM y la UPF.<\/p>\n\n\n\n<p>Fuente: AAAS<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Investigadores del Programa de Investigaci\u00f3n en Inform\u00e1tica Biom\u00e9dica (GRIB) de la Universidad Pompeu Fabra y del Instituto Hospital del Mar de Investigaciones M\u00e9dicas (IMIM) de Barcelona, Espa\u00f1a, han detectado cambios conductuales y ling\u00fc\u00edsticos en los tuits en espa\u00f1ol publicados por usuarios con depresi\u00f3n que est\u00e1n tomando medicaci\u00f3n para tratar esta enfermedad. 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