E. Benitez, M. Olano Lizarraga, J. Martín Martín
El uso de modelos causales en estudios de intervención en cuidado centrado en la persona ha sido limitado, priorizándose enfoques observacionales. Las redes bayesianas han sido ampliamente usadas en modelización probabilística, pero su comparación con las ecuaciones estructurales (SEM) en inferencia causal sigue abierta.
Este trabajo analiza la capacidad de SEM para identificar relaciones causales e intervenir en un modelo de cuidado en pacientes cardiovasculares. Se comparan SEM y redes bayesianas en variables clave como autocuidado, aislamiento, soporte social, ansiedad, depresión y calidad de vida, evaluando su utilidad en la estimación de efectos de intervención.
El objetivo es analizar diferencias en representación causal, ajuste y aplicabilidad en estudios de intervención, discutiendo ventajas y desafíos de cada metodología.
Keywords: intervención, cuidado centrado en la persona, análisis observacional, redes bayesianas, ecuaciones estructurales, inferencia causal
Scheduled
Métodos bayesianos aplicados a la medicina
June 10, 2025 5:10 PM
Sala de prensa (MR 13)