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Visualización de histograma polar de las puntuaciones de la escala de trastorno de estrés agudo para una evaluación clínica integral

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DOI:

10.3791/67770

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6 de diciembre de 2024

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1CAS Key Laboratory of Mental Health, Institute of Psychology, Chinese Academy of Sciences, 2Department of Psychology, University of Chinese Academy of Sciences, 3Intensive Care Medicine Department, Dongzhimen Hospital, Beijing University of Chinese Medicine, 4Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd.

En este artículo

Resumen

Este estudio presenta un nuevo método de visualización de histograma polar para analizar las puntuaciones de la Escala de Trastorno de Estrés Agudo (ASDS), centrándose en los cuidadores de UCI de edad avanzada. La técnica mostró las 19 variables del ASDS simultáneamente, revelando distintos patrones de estrés entre los controles sanos y los cuidadores, al tiempo que demostró mejoras significativas después de la intervención en los síntomas de hiperactivación y evitación.

Resumen

La Escala de Trastorno de Estrés Agudo (TEA) es crucial para evaluar el trastorno de estrés agudo (TEA), especialmente en entornos de alto estrés como las Unidades de Cuidados Intensivos (UCI). Los métodos tradicionales tienen dificultades para interpretar las 19 variables del ASDS simultáneamente. Este estudio presenta un nuevo enfoque de visualización de histograma polar para mejorar el análisis de la puntuación de ASDS, centrándose en los cuidadores de UCI de edad avanzada. Se desarrolló una visualización de histograma polar para las puntuaciones de ASDS utilizando MATLAB. Se utilizaron datos de controles de ancianos sanos (n = 106) y cuidadores de ancianos en UCI (EC-UCI; n = 309) para comparar los perfiles de TEA. Un subgrupo de participantes en la UCI (n=109) recibió intervenciones sobre apoyo social y estrategias de afrontamiento positivas. La efectividad de la intervención y los patrones de desregulación del estrés se analizaron utilizando esta nueva técnica y los métodos estadísticos tradicionales. El histograma polar mostró eficazmente las 19 variables de ASDS simultáneamente, revelando patrones distintos entre los controles sanos (puntuación media de ASDS: 29,36) y los participantes de EC-ICU (puntuación media de ASDS: 62,61). Esta técnica puso de manifiesto diferencias significativas en los perfiles de tensión que no eran evidentes en los gráficos de barras convencionales. Después de la intervención, el subgrupo EC-UCI mostró una reducción del 5% al 8% en diez indicadores de TEA relacionados con la evitación, la hiperactivación y la angustia emocional. Las mejoras más significativas fueron las reacciones físicas a los recordatorios de trauma, la hipervigilancia y los trastornos del sueño. Este enfoque de histograma polar ofrece una visualización completa e intuitiva de las puntuaciones de los TEA, lo que mejora la interpretación clínica y la evaluación de los TEA. La integración de indicadores psicológicos multidimensionales en un único marco visual permite un análisis más preciso de los estados de estrés y la eficacia de la intervención. La técnica muestra una utilidad particular en la identificación de patrones de estrés en cuidadores de ancianos en la UCI y en la evaluación de intervenciones específicas. Este método innovador tiene implicaciones significativas para el desarrollo de estrategias de apoyo personalizadas, la mejora de la evaluación de los TEA y el avance de la investigación sobre los trastornos de estrés en entornos clínicos.

Introducción

El Trastorno de Estrés Agudo (TEA)1 es un problema de salud mental importante que puede ocurrir inmediatamente después de un evento traumático. Se caracteriza por un grupo de síntomas, que incluyen intrusión, estado de ánimo negativo, disociación, evitación y excitación 1,2,3. La evaluación precisa y la intervención oportuna de los TEA son cruciales, especialmente en entornos de alto estrés, como las Unidades de Cuidados Intensivos (UCI), donde tanto los pacientes como los cuidadores tienen un riesgo elevado de desarrollar trastornos relacionados con el estrés 4,5,6

La Escala de Trastorno de Estrés Agudo (TEA) es una herramienta ampliamente utilizada para evaluar los síntomas del TEA, que consta de 19 ítems que corresponden a los criterios diagnósticos descritos en el DSM-5 (Manual Diagnóstico y Estadístico de los Trastornos Mentales, 5ª Edición). Si bien el ASDS ha demostrado ser una medida confiable y válida, la interpretación y el análisis de sus datos multidimensionales presentan desafíos significativos tanto para los médicos como para los investigadores. Los métodos tradicionales de presentación de datos, como los resúmenes estadísticos simples o los gráficos de barras, a menudo no logran capturar la compleja interacción entre los diversos grupos de síntomas y pueden oscurecer patrones importantes dentro de los datos 7,8.

En los últimos años, ha habido un creciente reconocimiento de la importancia de la visualización de datos para mejorar la comprensión de fenómenos psicológicos complejos9. Las técnicas de visualización eficaces pueden revelar patrones, tendencias y relaciones que, de otro modo, podrían permanecer ocultos en los datos sin procesar o en los resultados estadísticos básicos. Esto es particularmente relevante en el contexto de la evaluación del TEA, donde una comprensión integral del perfil de síntomas es esencial para un diagnóstico preciso y una intervención específica10,11.

Las limitaciones de los métodos actuales de visualización de los datos ASDS se han hecho cada vez más evidentes. Las representaciones lineales de las 19 variables del TEA a menudo tienen dificultades para transmitir de manera efectiva las relaciones entre los diferentes grupos de síntomas. Al mismo tiempo, las visualizaciones tridimensionales pueden ser difíciles de interpretar y pueden introducir sesgos perceptivos. Existe una clara necesidad de un enfoque novedoso que pueda representar simultáneamente todas las variables del ASDS en un formato intuitivo y fácilmente interpretable 8,9.

En respuesta a estos desafíos, este estudio presenta una técnica de visualización de histograma polar para analizar las puntuaciones de ASDS. Este método innovador aprovecha la naturaleza circular de las coordenadas polares para representar las 19 variables del TEA al mismo tiempo, lo que permite una visión más holística del perfil de síntomas del TEA. Con el uso de esta técnica, el estudio pretende mejorar la interpretación clínica y la evaluación de los TEA, especialmente en ambientes de alto estrés como las UCI12,13.

La investigación se centra en los cuidadores de ancianos en UTI, una población que es particularmente vulnerable al estrés agudo debido a la naturaleza exigente del cuidado y a la condición a menudo crítica de sus seres queridos 3,14. Este estudio profundiza en el estado de salud mental de los cuidadores de ancianos que se enfrentan a pacientes críticamente enfermos, revelando relaciones complejas entre la ansiedad, la depresión, el estrés traumático, el apoyo social y las estrategias de afrontamiento. Estos hallazgos no solo contribuyen al desarrollo de políticas e intervenciones de apoyo más específicas, mejorando los sistemas de salud, sino que también aumentan la conciencia pública sobre este grupo. A largo plazo, esta investigación tiene profundas implicaciones para el perfeccionamiento de las políticas de cuidados a largo plazo, la promoción de la investigación interdisciplinaria y la mejora de la calidad de vida tanto de los cuidadores de personas mayores como de los pacientes a los que atienden, proporcionando así importantes pruebas científicas y orientaciones prácticas para abordar los retos sociales que plantea el envejecimiento de la población.

Al aplicar el método de visualización del histograma polar a esta población, el estudio busca demostrar su utilidad en la identificación de distintos patrones de estrés y en la evaluación de la efectividad de las intervenciones 9,15. La investigación tuvo como objetivo explorar el estado de salud mental de los cuidadores, revelando relaciones complejas entre la ansiedad, la depresión, el estrés traumático, el apoyo social y las estrategias de afrontamiento. Los métodos de recolección de datos incluyeron consultas psicológicas y entrevistas con especialistas en TEA. La intervención comprendió terapia cognitivo-conductual (TCC) y estrategias de afrontamiento positivo basadas en la atención plena, aplicadas a un subconjunto de 109 sujetos. El diseño del estudio incorporó una comparación cuantitativa entre las puntuaciones de los TEA de los cuidadores de ancianos en la UCI y los controles de ancianos sanos, así como una evaluación de la eficacia de la intervención.

Protocolo

Este estudio presenta una novedosa técnica de visualización de histograma polar para analizar las puntuaciones de la Escala de Trastorno de Estrés Agudo (ASDS), centrándose en cuidadores ancianos de 60 a 80 años en Unidades de Cuidados Intensivos (UCI). La investigación se llevó a cabo en el Departamento de Medicina de Cuidados Intensivos del Hospital Dongzhimen de la Universidad de Medicina China de Beijing, en Beijing, China. El reclutamiento de participantes y la recopilación de datos se llevaron a cabo durante un período de tres años, de enero de 2021 a diciembre de 2023. La configuración del estudio implicó reclutar cuidadores de ancianos en la UCI y controles de ancianos sanos de la comunidad local. Todos los participantes dieron su consentimiento informado antes de someterse a una evaluación de TEA realizada por psicólogos profesionales utilizando el cuestionario estandarizado de 19 ítems para TEA1. Las herramientas de software utilizadas en este estudio se enumeran en la Tabla de Materiales.

1. Recopilación y preparación de datos

NOTA: La versión específica del cuestionario ASDS utilizada no es crítica para el método de investigación. En esta investigación, se emplearon datos genuinos de TEA recopilados de evaluaciones clínicas. Los datos se adquirieron mediante el cuestionario estandarizado ASDS de 19 ítems. El conjunto de datos comprende puntuaciones para cuatro grupos de síntomas distintos según lo definido por el DSM-IV: disociación, reexperimentación, evitación y excitación.

  1. Recopilación de datos para el TEA
    1. Reclutamiento de participantes
      1. Reclutar participantes del estudio de dos grupos: cuidadores de ancianos en la UCI de 60 a 80 años y ancianos sanos controles de la comunidad local. Los ancianos cuidadores (60-80 años) de este estudio eran familiares de pacientes de UCI, no pacientes de UCI. Asegurarse de que todos los participantes fueran cognitivamente capaces de participar en consultas profesionales con consejeros psicológicos en relación con el cuestionario ASDS.
      2. El estresor agudo en la evaluación del TEA se refirió específicamente a su experiencia de tener un familiar en la UCI. Evalúe cuidadosamente para asegurarse de que estos cuidadores no tuvieran ninguna enfermedad fisiológica importante que pudiera confundir la evaluación del estrés.
      3. Para el grupo de control sano, reclute a personas mayores de la comunidad local que no tengan enfermedades graves actuales y que no tengan familiares inmediatos en situaciones de cuidados críticos. Aquellos que no cumplen con estos criterios se consideran parte de la categoría de exclusión. Asegurarse de que todos los participantes den su consentimiento informado antes de cualquier evaluación o recopilación de datos.
    2. Evaluación del ASDS
      1. Administrar el cuestionario ASDS1 estandarizado de 19 ítems (Figura 1) a todos los participantes. Pida a psicólogos profesionales que realicen las entrevistas de evaluación del TEA para garantizar la coherencia y la fiabilidad. Recopile y registre las puntuaciones de ASDS de todos los participantes después de completar el cuestionario.
    3. Intervención
      1. Del grupo de ancianos cuidadores de UCI, seleccionó aleatoriamente un subconjunto de 109 individuos para participar en la intervención. Aplicar las técnicas de la Terapia Cognitivo Conductual (TCC)16 a este grupo de intervención. Además, implemente estrategias de afrontamiento positivo basadas en la atención plena como parte del enfoque de intervención integral.
      2. El programa de intervención integró técnicas de TCC y estrategias de afrontamiento positivo basadas en la atención plena a través de un enfoque estructurado. Para el componente de TCC, realice dos sesiones semanales de reestructuración cognitiva (45 minutos cada una), entrenamiento diario de relajación muscular progresiva (15 minutos) y terapia semanal de resolución de problemas (60 minutos), centrándose en ayudar a los cuidadores a identificar y modificar los patrones de pensamiento negativos sobre las situaciones de la UCI.
      3. Para el componente de atención plena, realice meditación matutina diaria (20 minutos), ejercicios de escaneo corporal por la noche (15 minutos) y ejercicios breves de respiración consciente durante las visitas a la UCI. Implemente estas intervenciones a través de una combinación de asesoramiento individual semanal, talleres grupales quincenales, guías de audio para llevar a casa y controles diarios basados en aplicaciones para el apoyo y el monitoreo del cumplimiento.
      4. Asegúrese de que todas las sesiones sean realizadas por psicólogos clínicos certificados con al menos 3 años de experiencia en TCC y capacitación en atención plena para garantizar la calidad y la coherencia de la intervención.
      5. Para todos los participantes de la EC-ICU que aceptaron participar en el programa de intervención, asegúrese de que la intervención se inició dentro de las 24-48 horas posteriores a su evaluación inicial del TEA. Utilice este tiempo estandarizado para minimizar los posibles factores de confusión temporal y garantizar la coherencia en el protocolo de intervención.
      6. Administrar la intervención durante un período de 30 días para todos los participantes, a partir de su sesión inicial de intervención. Esta duración estandarizada garantiza la comparabilidad de los resultados de la intervención entre los participantes. Una vez finalizada la intervención, repita el proceso de evaluación del TEA (Paso 1.1.2) para los participantes del grupo de intervención.
  2. Examen de los datos originales de ASDS
    1. Abra el archivo de datos de la hoja de cálculo. Navegue por las diferentes hojas (Figura 1): Cuidador Sano y Anciano - UCI (24H), EC-UCI (Intervención) y EC-UCI (Control).
    2. Asegúrese de que las matrices de datos sean las siguientes: Grupo sano 19 x 106 Matrix, Cuidador de ancianos - UCI (24 h) 19 x 309 Matrix, EC-UCI (Intervención) 19 x 109 Matriz y EC-UCI (Control) 19 x 200 Matrix.
      1. El cuestionario ASDS consta de 19 ítems que evalúan cuatro grupos de síntomas distintos: Síntomas disociativos (ítems 1-5, que miden el entumecimiento emocional, los estados de aturdimiento, las experiencias irreales, el desapego físico y la amnesia relacionada con el trauma), Volver a experimentar los síntomas (ítems 6-9, que evalúan los pensamientos intrusivos, las pesadillas, los flashbacks y la reactividad emocional a los recordatorios del trauma), Síntomas de evitación (ítems 10-13, que evalúan la evitación cognitiva y conductual de pensamientos, conversaciones relacionadas con el trauma, situaciones y respuestas emocionales) y síntomas de excitación (ítems 14-19, que examinan los trastornos del sueño, la irritabilidad, los problemas de concentración, la hipervigilancia, la respuesta de sobresalto y las reacciones físicas a los recordatorios de trauma). Para conocer los enfoques de intervención dirigidos a estos grupos de síntomas, consulte el paso 1.1.3, que describe las técnicas de TCC implementadas y las estrategias basadas en la atención plena.

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Figura 1: Datos de la Escala de Trastorno de Estrés Agudo (TEA). Esta figura muestra la organización de los datos de ASDS en hojas de cálculo para diferentes grupos de participantes. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

  1. Importación de datos ASDS en el espacio de trabajo de MATLAB
    1. Abra el menú de opciones de hojas de cálculo, haga clic en la pestaña Complementos e ingrese a la interfaz de administración de complementos (Figura 2). Examine y añada el archivo excllink.xlam de MATLAB, que normalmente se encuentra en el directorio toolbox\exlink de MATLAB.
    2. En la hoja de cálculo, seleccione los datos de cada grupo tal y como se ven en el paso 1.1.2 y, a continuación, haga clic en la opción Enviar datos a MATLAB del plugin de MATLAB. A continuación, todos los datos se pueden ver en el espacio de trabajo de MATLAB. La Variable data_h contiene la Matriz del grupo Saludable 19 x 106; la Variable data_ec contiene la Matriz EC-UCI(Intervención) 19 x 109; y la Variable data_control contiene la Matriz EC-ICU (control) 19 x 200.

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Figura 2: Interfaz de administración de complementos para integrar el complemento de MATLAB. Esta imagen muestra la interfaz de la hoja de cálculo para agregar el complemento de MATLAB, lo que permite la transferencia de datos entre la hoja de cálculo y MATLAB. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

2. Estadística Ordinaria de TEA de Cuidadores de Ancianos - UCI

NOTA: El análisis estadístico convencional puede proporcionar una visión general de las características básicas de los datos. Sin embargo, también puede formar un contraste distinto con la posterior visualización del histograma polar.

  1. Utilizando los comandos means = mean (data_ec, 2); y total_scores = sum (data, 1) se obtienen los valores medios de las 19 variables y las puntuaciones de la suma para el ASDS del Cuidador de Ancianos - UTI, respectivamente.
  2. Utilice el código del Archivo de Codificación Suplementaria 1 para ver la distribución de los valores medios y las puntuaciones de suma para las 19 variables del ASDS del Cuidador de Ancianos - UCI, como se muestra en la Figura 3.

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Figura 3: Distribución de los valores medios y de las puntuaciones sumarias de las 19 variables del ASDS del Cuidador de Ancianos - UTI. Estos gráficos ilustran las puntuaciones medias de cada ítem del TEA y la distribución de las puntuaciones totales del TEA entre los cuidadores de ancianos en la UCI. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

3. Perspectiva del histograma polar de los TEA para cuidadores de ancianos

NOTA: El uso de un histograma polar para comparar a personas mayores sanas con cuidadores de personas mayores-UCI proporciona una visualización más intuitiva de las diferencias entre los dos grupos de muestra.

  1. Usando los comandos mean_ec = media (data_ec, 2) y mean_h = media (data_h, 2) calcule las medias de la muestra de ASDS para el grupo de cuidadores de ancianos y el grupo sano, respectivamente.
  2. Utilice el comando polarhistogram para crear una gráfica superpuesta de las dos variables mean_ec y mean_h (Figura 4).
  3. Agregue coordenadas y anotaciones a la figura utilizando el código proporcionado en el Archivo de codificación suplementario 1.

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Figura 4: Comparación del histograma polar de las puntuaciones de ASDS entre cuidadores de ancianos - UCI e individuos ancianos sanos. Este histograma polar compara visualmente las puntuaciones del ASDS entre los cuidadores de ancianos en la UCI y los controles de ancianos sanos, destacando las diferencias entre las 19 variables del TEA. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

4. Estadísticas ordinarias de intervención

NOTA: Por lo general, las comparaciones de las puntuaciones de ASDS se realizan utilizando gráficos de barras para el contraste visual.

  1. Para analizar las puntuaciones de la Escala de Trastorno de Estrés Agudo (ASDS) en diferentes grupos, calcule las medias de la muestra utilizando los siguientes comandos de MATLAB:
    Para el grupo de Cuidadores de Ancianos (Datos Originales): mean_ec = media(data_ec, 2);
    Para el grupo de intervención en la UCI (grupo de control): mean_control = media(data_control, 2);
    Para el grupo control sano (Grupo de Intervención): mean_h = media(data_h, 2);
  2. Represente una comparación como se muestra en la figura 5 mediante la barra de comandos ([mean_ec, mean_control, mean_h]). Agregue anotaciones de figura usando los comandos xticklabels e ylabel.

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Figura 5: Análisis pronóstico de la ASDS en el grupo de intervención EC-UCI. Este gráfico de barras compara las puntuaciones de ASDS en tres grupos: cuidadores de ancianos originales, grupo de control y grupo de intervención, mostrando el impacto de las intervenciones. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

5. Perspectiva de intervención del histograma polar

NOTA: El uso de un histograma polar para comparar el pronóstico del grupo de intervención en la UCI (Figura 6) puede dar lugar a resultados de visualización más fiables y significativos.

  1. Utilice el siguiente código: data_diff=abs(mean_control-mean_intevention); [~, idxx]=sort(data_diff) para clasificar los efectos sobre el pronóstico, obteniendo la variable idxx para la clasificación de los efectos pronósticos de los 19 ítems del TEA.
  2. Utilice el comando polarhistograma para crear un gráfico superpuesto del grupo de control y el grupo de intervención, y trace y anote según el orden de idxx para obtener la Figura 6.

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Figura 6: Comparación del histograma polar de los grupos control y de intervención. Este histograma polar visualiza las diferencias en las puntuaciones del TEA entre los grupos de control y de intervención, enfatizando los efectos de la intervención en ítems específicos del TEA. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Resultados

En la Figura 1 se muestran los datos de ASDS de los cuidadores de ancianos en la UCI. Con el complemento de MATLAB (Figura 2), los datos se pueden importar al espacio de trabajo de MATLAB. En la Figura 3 se presentan las características de los datos de la ASDS para los cuidadores de ancianos en la UCI: la media es de 3,3 y el valor acumulado es de 62,6. Esto indica que el nivel de TEA de los participantes en el escenario de la UCI no es extremadamente alto, pero sí significativamente más alto que el de los ancianos sanos (Figura 4). En la Figura 4 se utiliza el método de visualización del Histograma Polar para cuantificar la comparación entre los ancianos sanos y los cuidadores de ancianos en la UCI, destacando las diferencias significativas entre ambos.

ASDS es un análisis de perfil de estrés de 19 variables. Para evaluar la efectividad de las intervenciones de la Terapia Cognitivo Conductual (TCC), como las estrategias de afrontamiento positivas, se empleó un histograma polar para visualizar el pronóstico de los cuidadores de ancianos en la UCI. Los resultados demostraron que la intervención tuvo un impacto positivo en varios aspectos clave de los síntomas del trastorno de estrés agudo entre los cuidadores.

Las mejoras más significativas se observaron en las siguientes áreas (Figura 6): Experimentar reacciones físicas cuando se le recordaba el trauma (4,16 a 3,63), estar nervioso o sobresaltarse fácilmente (3,95 a 3,44), estar demasiado alerta (4,13 a 3,66), tener problemas para concentrarse (4,09 a 3,64), sentirse irritable (3,69 a 3,28), tener problemas para dormir (3,67 a 3,27).

Estas reducciones en la gravedad de los síntomas sugieren que la intervención fue particularmente efectiva para abordar los síntomas de hiperexcitación, que son un componente central del trastorno de estrés agudo. La mejora en la calidad del sueño y la capacidad de concentración puede contribuir a un mejor funcionamiento general y bienestar de los cuidadores. Además, se observaron mejoras modestas en: Tratar de evitar situaciones o personas que recuerden el trauma (3,60 a 3,28), tratar de no hablar sobre el trauma (3,51 a 3,24), tratar de no pensar en el trauma (3,73 a 3,49), sentirse molesto cuando se le recuerda el trauma (2,46 a 2,37).

Estos cambios indican que la intervención también tuvo un efecto positivo sobre los síntomas de evitación, lo que podría ayudar a los cuidadores a lidiar mejor con los desencadenantes y los recuerdos relacionados con el trauma.

Si bien las mejoras en algunas áreas fueron menos pronunciadas, el patrón general sugiere que la intervención tuvo éxito en la reducción de la gravedad de los síntomas de estrés agudo en múltiples dominios. Este enfoque integral para la reducción de los síntomas puede conducir a una mejor calidad de vida y a un mejor funcionamiento adaptativo para los cuidadores de ancianos en las unidades de cuidados intensivos.

La visualización demuestra claramente el impacto de la intervención, ya que el área azul (grupo de intervención) muestra sistemáticamente puntuaciones más bajas que el área rosa (grupo de control) en la mayoría de los ítems del TEA. Esta representación gráfica proporciona una forma intuitiva y potente de comunicar la eficacia de la intervención tanto a los profesionales clínicos como a los pacientes.

Archivo de codificación suplementario 1: Archivo de codificación de MATLAB. Haga clic aquí para descargar este archivo.

Discusión

Este estudio presenta una nueva técnica de visualización de histograma polar para analizar las puntuaciones de la Escala de Trastorno de Estrés Agudo (ASDS), con especial énfasis en su aplicación en la evaluación de cuidadores de ancianos en Unidades de Cuidados Intensivos (UCI). El método proporciona una representación visual completa e intuitiva de las 19 variables de ASDS simultáneamente, ofreciendo ventajas significativas sobre los enfoques estadísticos tradicionales 1,6,17.

Pasos críticos
Los componentes clave del protocolo constan de dos pasos esenciales, ambos vitales para convertir datos complejos y multidimensionales en patrones visuales claros y fácilmente interpretables. El primer paso clave es la comparación del histograma polar de las puntuaciones de ASDS (Figura 4), que consiste en crear un gráfico de histograma polar superpuesto de las puntuaciones medias de ASDS para cuidadores de ancianos en la UCI y controles de ancianos sanos. Esta visualización permite una comparación inmediata e intuitiva de los perfiles de estrés entre los dos grupos en las 19 variables de ASDS 10,15,18. El segundo paso crítico es la Perspectiva de Intervención del Histograma Polar (Figura 6), que se centra en visualizar la efectividad de las intervenciones mediante la comparación de los grupos de control e intervención utilizando el método del histograma polar. La clasificación de los efectos de la intervención en diferentes ítems del TEA proporciona información valiosa sobre las áreas específicas de la efectividad de la intervención, particularmente en los síntomas de hiperactivación y evitación, mostrando mejoras notables en estos dominios críticos 6,13. A través de estos pasos, se permite la identificación rápida de las diferencias en el perfil de estrés y los efectos de la intervención, mejorando significativamente la capacidad de analizar e interpretar los datos del TEA 12,13,19.

Solución de problemas y posibles limitaciones
A pesar de las ventajas del método del histograma polar para visualizar y comparar múltiples variables, se deben señalar varias limitaciones y posibles mejoras. En este estudio se utilizó el complemento Excel Link de MATLAB para la transferencia de datos, que puede encontrar obstáculos en determinados entornos. Como alternativa, el comando xlsread se puede utilizar para importar datos directamente en el espacio de trabajo de MATLAB, lo que proporciona un método de entrada de datos más sólido. La claridad de la visualización presenta otro desafío, ya que el histograma polar puede saturarse con más variables 6,8,9. Si bien el método de histograma polar sobresale en la visualización de múltiples variables, un número excesivo de variables puede generar complejidad. Para optimizar la visualización, se pueden emplear técnicas como el análisis de componentes principales, el análisis de correlación y las pruebas de significación para reducir el número de variables a un nivel manejable. El uso de diferentes colores para identificar diferentes grupos puede lograr el mejor efecto visual, equilibrando la representación integral con la claridad y la interpretabilidad 8,12,19.

Importancia en comparación con los métodos existentes
Los métodos tradicionales de análisis de datos de ASDS a menudo se basan en medidas estadísticas básicas o gráficos de barras simples, que pueden no capturar toda la complejidad del perfil de ASDS de 19 variables 1,7,8. El método del histograma polar ofrece varias ventajas: Visualización integral: Permite la visualización simultánea de las 19 variables de ASDS, proporcionando una visión más holística del perfil de estrés 10,11,19. Comparación intuitiva: Los histogramas polares superpuestos permiten comparaciones rápidas e intuitivas entre diferentes grupos o estados previos y posteriores a la intervención 11,15,18. Reconocimiento de patrones: La disposición circular facilita la identificación de patrones o grupos en los perfiles ASDS que podrían no ser evidentes en las representaciones lineales 6,8,10.

Aplicaciones potenciales y direcciones futuras
El método de visualización del histograma polar para el ASDS tiene un potencial significativo para aplicaciones más amplias en la psicología clínica y la investigación del estrés. Evaluación clínica: Este método podría integrarse en el software clínico para la evaluación y el seguimiento rápidos de los TEA en diversas poblaciones de pacientes 4,5,15. Evaluación de intervenciones: La técnica proporciona una poderosa herramienta para visualizar la efectividad de diferentes intervenciones, lo que podría guiar el desarrollo de estrategias de tratamiento más específicas 11,16,18. Aplicaciones de la investigación: Este método de visualización podría adaptarse a otras herramientas de evaluación psicológica multivariante, ampliando su utilidad más allá de la investigación de los TEA 9,10,19. Educación del paciente: La naturaleza intuitiva de la visualización la convierte en una herramienta potencialmente valiosa para explicar los perfiles de estrés y el progreso del tratamiento a los pacientes 3,17. Integración del aprendizaje automático: Investigaciones futuras podrían explorar la combinación de esta técnica de visualización con algoritmos de aprendizaje automático para el modelado predictivo del desarrollo del TEA o los resultados del tratamiento 12,13,19. Además, la investigación podría explorar la validación transcultural de este método de visualización en diferentes poblaciones, y con suficiente validación, la técnica podría integrarse en los sistemas de registros clínicos electrónicos de salud para el monitoreo y la evaluación longitudinales del estrés.

Si bien existen algunos desafíos técnicos a considerar, el método de visualización del histograma polar para el TEA ofrece un avance significativo en el análisis y la interpretación de los datos del trastorno de estrés agudo. Su capacidad para proporcionar visualizaciones completas e intuitivas de perfiles de estrés complejos tiene el potencial de mejorar tanto la práctica clínica como la investigación en el campo de los trastornos de estrés.

Divulgaciones

La visualización del histograma polar en este estudio fue programada por el coautor Fangliang Xing. Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

Agradecimientos

Este estudio contó con el apoyo de los Fondos de Investigación Fundamental para las Universidades Centrales de la Universidad de Medicina China de Beijing a través del proyecto Estudio sobre el efecto y el mecanismo de la prescripción de YiQiHuoXue en la inhibición de la agregación plaquetaria-leucocitaria en la disfunción miocárdica inducida por sepsis (Proyecto No. 2024-JYB-JBZD-019).

Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo
NombreEmpresaNúmero de catálogoComentarios
EXCELMicrosoftOffice2021Recopilación de datos ASDS
MATLABMathWorks 2023BComputación y visualización 

Referencias

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