Browsing by Subject "Depression"

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    La experiencia de malestar emocional en pareja desde una aproximación narrativa
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Varón García, Laura Victoria; Velosa Herrán, Santiago; Uribe Figueroa, Ana Marcela
    Esta investigación tuvo como finalidad, comprender cómo se experimenta el malestar emocional en parejas. Para ello, se adoptó un enfoque cualitativo con diseño narrativo, que permitió un acercamiento a sus significaciones, sus procesos interaccionales y sus procesos reflexivos. El instrumento utilizado fue la entrevista semi-estructurada, la cual se realizó con tres parejas. Los hallazgos obtenidos, dan cuenta de las significaciones tanto personales de los participantes, como otras que han sido construidas en pareja, en función del malestar emocional percibido. Se encontró que las significaciones tienen lugar desde los contextos en los que se desenvuelve cada participante y las experiencias propias con el mismo, así mismo se ven impactadas las interacciones en la pareja y con otros. Esto permite que se dé lugar a la reflexividad como una posibilidad de observar la relación que tiene cada uno con su malestar y lo que genera en sus relaciones de pareja. También se logra discutir ampliamente acerca de la reflexividad de los interlocutores sobre los diálogos que se propiciaron durante las entrevistas con sus parejas y con los entrevistadores. De esta manera, se concluye que la comprensión de este fenómeno trasciende el plano individual, e implica la consideración de otros sistemas, una mirada eco-sistémica del malestar de sus vínculos significativos con otros.
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    Predicción del riesgo de depresión en estudiantes universitarios mediante métodos de aprendizaje automático
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Mendoza Sarmiento, Kassandra; Sánchez Serna, Ángel David; Cuchumbé Mera, Juan Sebastián; Ávila Toscano, José Hernando
    El presente proyecto aplicado estimó el riesgo de depresión en estudiantes universitarios a partir de variables sociodemográficas, emocionales y académicas, utilizando modelos de aprendizaje automático. La depresión afecta significativamente a la población universitaria e impacta en su rendimiento académico y en la deserción de las instituciones universitarias. Las universidades presentan programas de bienestar con un enfoque más reactivo que preventivo y no cuentan con herramientas que generen alertas tempranas que permitan anticiparse al riesgo. Con este proyecto se desarrolló un modelo predictivo entrenado y validado sobre datos provenientes de encuestas anónimas disponibles públicamente, con el fin de sentar una base metodológica que pueda ser adaptada por instituciones universitarias en contextos reales. El proyecto contempló tres objetivos específicos: analizar la capacidad de la regresión logística para modelar relaciones lineales entre variables relevantes; evaluar el desempeño del modelo Random Forest en la detección de patrones no lineales y la importancia de los predictores y comparar ambos modelos según métricas de rendimiento como la precisión, sensibilidad y especificidad. Para ello, se utilizó la base de datos pública “Student Depression Dataset”, disponible en la plataforma Kaggle. Como resultados, se construyeron y validaron dos modelos predictivos y se generaron visualizaciones comparativas de desempeño. El proyecto representa una contribución aplicada desde la ciencia de datos al campo de la salud mental en contextos educativos.