Evaluación de SEM y Redes Bayesianas en la Inferencia Causal de Modelos de Cuidado Centrado en la Persona

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.

Palabras clave: intervención, cuidado centrado en la persona, análisis observacional, redes bayesianas, ecuaciones estructurales, inferencia causal

Programado

Métodos bayesianos aplicados a la medicina
10 de junio de 2025  17:10
Sala de prensa (MR 13)

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