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Bu sayfa, 26. Dünya Psikiyatri Kongresi'nde sunulan çalışmanın yapay zekâ desteğiyle hazırlanmış Türkçe özetidir. Çalışmanın sahibi sunan yazarlardır; atıf için orijinal kaynağa başvurun.

EV0305

Predicción del riesgo de TEPT a partir de relatos traumáticos

PREDICTING PTSD-RISK FROM TRAUMA NARRATIVES

Los relatos traumáticos analizados mediante procesamiento del lenguaje natural permitieron distinguir a las personas con alto riesgo de TEPT significativamente mejor que el azar (AUC agrupada de 0,734); en cambio, los relatos neutros y negativos y las valoraciones subjetivas no tuvieron capacidad predictiva.

El objetivo del estudio fue examinar, mediante procesamiento del lenguaje natural (natural language processing, NLP), si los relatos breves de los participantes sobre los acontecimientos más traumáticos de su vida permitían distinguir a las personas con alto riesgo de trastorno de estrés postraumático (TEPT) en una muestra comunitaria. De un total de 169 personas, 150 fueron evaluadas mediante PCL-5, DASS-21, LEC-5, SWE y medidas de fluidez verbal; utilizando un punto de corte de 34 en la PCL-5, se establecieron un grupo con niveles altos de sintomatología de TEPT (N = 41) y otro con niveles bajos (N = 109). Los participantes redactaron relatos autobiográficos sobre los acontecimientos más traumáticos de su vida, acontecimientos negativos pero no traumáticos y acontecimientos neutros; los textos se representaron mediante embeddings de oraciones (sentence embedding, deepset/gbert large, 1024 dimensiones) y categorías léxicas de LIWC, y se compararon una máquina de vectores de soporte lineal (support vector machine, SVM), una regresión logística y árboles con potenciación por gradiente mediante validación cruzada anidada (nested cross validation). Los relatos traumáticos predijeron significativamente los síntomas de TEPT; se obtuvo una AUC agrupada de 0,734, con un intervalo de confianza del 95 % de 0,646 a 0,819, y el mejor modelo fue la SVM, con una p de permutación < 0,002; este rendimiento superó al de los relatos negativos (Δ = 0,159), los relatos neutros (Δ = 0,233) y el modelo de referencia TF-IDF basado en la frecuencia de palabras (Δ = 0,152), y se mantuvo estable con distintos puntos de corte de la PCL-5 (AUC de 0,680 a 0,734). En cambio, los relatos traumáticos no permitieron predecir los síntomas medidos con la DASS-21 (todos los valores de p ≥ 0,06), pese a la fuerte correlación entre la PCL-5 y la DASS-21 (ρ de 0,64 a 0,75); ninguno de los grupos de síntomas del DSM-5 tuvo por sí solo una capacidad predictiva significativa, y tampoco la tuvieron los relatos negativos (p = 0,198), los neutros (p = 0,429) ni las valoraciones subjetivas de los participantes sobre sus propios relatos (p = 0,102). Según los autores, las señales lingüísticas informativas están vinculadas a la construcción de la memoria traumática y no al lenguaje autobiográfico general, y la menor exactitud en las personas de alto riesgo puede atribuirse al solapamiento de los patrones lingüísticos y al tamaño limitado de la muestra.

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