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- 0:32La esquizofrenia es un trastorno mental grave que afecta
- 0:35aproximadamente a 24 millones de personas a nivel mundial. Además,
- 0:39según la Organización Mundial de la Salud, constituye la tercera causa de
- 0:43discapacidad en población menor de 45 años. Este trastorno se caracteriza
- 0:49porque se manifiesta de forma muy diversa. Existe una importante
- 0:52variabilidad en la presentación de los síntomas y en su gravedad. Debido
- 0:57a esta heterogeneidad, los modelos de estadiaje clínico constituyen
- 1:00herramientas que pueden ser muy prometedoras. Estos modelos,
- 1:04básicamente, lo que hacen es dividir una enfermedad en diferentes niveles
- 1:07de gravedad. Tradicionalmente, se han utilizado en otras áreas de la
- 1:11medicina, como la oncología, lo que permite determinar el nivel de
- 1:14gravedad del paciente y, por tanto, dar un tratamiento adaptado e
- 1:18individualizado. En este contexto, para la esquizofrenia, se han
- 1:22desarrollado diferentes modelos, sin embargo, presentan importantes
- 1:25limitaciones. La mayor parte de estos modelos son teóricos y, además, no
- 1:30incluyen algunas variables importantes, como, por ejemplo, la
- 1:33salud física de los pacientes o, por ejemplo, el impacto que tiene este
- 1:37trastorno en su funcionamiento y en su vida diaria. Debido a esto, el
- 1:42objetivo de la tesis doctoral fue desarrollar un modelo de estadiaje
- 1:45que superara todas estas limitaciones, que no sólo tuviera en
- 1:48cuenta la sintomatología, la sociedad del trastorno, sino también otras
- 1:51áreas importantes, como el funcionamiento de los pacientes. Para
- 1:56ello, llevamos a cabo un estudio en el que participaron un total de 212
- 1:59pacientes con esquizofrenia que estaban a tratamiento en un centro de
- 2:03salud mental. Para ello, se les realizó una evaluación muy completa.
- 2:07No sólo se recogieron características sociodemográficas como la edad o el
- 2:11sexo, sino también aspectos clínicos, como, por ejemplo, el número de
- 2:14ingresos previos. Además, también se evaluó su sintomatología, otros
- 2:19aspectos muy importantes, como, por ejemplo, la calidad del sueño, así
- 2:23como su funcionamiento en su vida diaria y también la cognición.
- 2:26Por último, también es muy importante tener en cuenta que en esta
- 2:30evaluación realizamos análisis de sangre rutinarios. Después de haber
- 2:35recogido toda esta información, realizamos un análisis estadístico a
- 2:39través de técnicas de inteligencia artificial. En concreto, utilizamos
- 2:43técnicas de Machine Learning. Construimos un nuevo modelo
- 2:48denominado Modelo Xiovi SMS a partir de toda esta información que habíamos
- 2:53recopilado, a partir de estos datos. Este modelo se caracteriza porque
- 2:58agrupa a los pacientes en cinco niveles de gravedad. Para agruparlos
- 3:02en estos cinco niveles, necesitamos información de un total de 12
- 3:05variables. Estas variables se agrupan en cinco grandes dimensiones. Por un
- 3:10lado, la psicopatología, es decir, la sintomatología propia del trastorno.
- 3:15También se vio que el número de ingresos previos también estaba
- 3:18relacionado con el nivel de gravedad de los pacientes, así como su
- 3:22afectación a nivel más cognitivo y también su funcionamiento. Algo que
- 3:27cabe destacar de este modelo es que también ha incorporado parámetros más
- 3:33biológicos, en concreto, índices de inflamación periférica. En
- 3:37definitiva, este modelo es un modelo que permite poder clasificar a los
- 3:42pacientes en función de su nivel de gravedad y, por tanto, adaptar las
- 3:47intervenciones en los centros de salud mental. Además, con el objetivo
- 3:51de crear un modelo mucho más transferible a la práctica clínica
- 3:54cotidiana, construimos una calculadora online, donde, a partir
- 3:58de la información obtenida en estas variables, poder calcular de forma
- 4:02rápida el nivel de gravedad del paciente. El modelo, además de
- 4:06clasificar a los pacientes en diferentes niveles de gravedad,
- 4:09permite construir un perfil, a partir de la información obtenida en estas
- 4:13variables, que va a dar información a los profesionales de la salud mental
- 4:17sobre qué áreas están más afectadas y, por tanto, desarrollar un
- 4:21tratamiento mucho más personalizado e individualizado en función de las
- 4:24necesidades del paciente. Por lo tanto, este modelo constituye un paso
- 4:29más hacia la medicina de precisión centrada en el paciente.
Doctora: Clara Martínez Cao
Director/a de tesis: Julio Bobes García y María Paz García-Portilla
Los modelos de estadiaje son herramientas esenciales en la medicina, ya que permiten clasificar las enfermedades según diferentes niveles de gravedad, optimizando así la toma de decisiones clínicas y facilitando la personalización de los tratamientos.
En este marco, el objetivo de la presente tesis doctoral fue desarrollar un modelo de estadiaje que permita clasificar a los pacientes con esquizofrenia en diferentes niveles de gravedad.
Para ello, se empleó un enfoque multidimensional, basado en datos empíricos y respaldado por técnicas avanzadas de inteligencia artificial, lo que permitió crear un modelo que integra factores clave como psicopatología, características clínicas, cognición, biomarcadores y funcionamiento.
El objetivo principal de este modelo es favorecer el desarrollo de intervenciones personalizadas, que se ajusten a las características y necesidades individuales de cada paciente.
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