metricas
covid
Enfermería Clínica Predicción mediante un árbol de decisión del riesgo alto de suicidio en los e...
Información de la revista
Vol. 35. Núm. 6.
(Noviembre - Diciembre 2025)
Compartir
Descargar PDF
Más opciones de artículo
Visitas
303
Vol. 35. Núm. 6.
(Noviembre - Diciembre 2025)
Original
Predicción mediante un árbol de decisión del riesgo alto de suicidio en los estudiantes de enfermería después de la pandemia por COVID-19
Decision tree classifier in predicting high risk of suicide in nursing students after COVID-19 pandemic
Visitas
303
Guillermo Morenoa,b,
Autor para correspondencia
guimoren@ucm.es

Autor para correspondencia.
, Pedro Cuesta-Álvaroc, Marina Martín-Núñeza,d, Leyre Rodriguez-Leala,e, Jennifer P. López-Ovandoa,f, L.Iván Mayor-Silvaa
a Departamento de Enfermería, Facultad de Enfermería, Fisioterapia y Podología, Universidad Complutense de Madrid, Madrid, España
b Grupo de Investigación Cardiovascular Multidisciplinar Traslacional (GICMT), Área de Investigación Cardiovascular, Instituto de Investigación Hospital 12 de Octubre (imas12), Madrid, España
c Unidad de Apoyo a la Investigación, Universidad Complutense de Madrid, Madrid, España
d Hospital Universitario 12 de Octubre, Madrid, España
e Escuela Universitaria Cruz Roja, Madrid, España
f Hospital de Emergencias Enfermera Isabel Zendal, Madrid, España
Este artículo ha recibido
Información del artículo
Resumen
Texto completo
Bibliografía
Descargar PDF
Estadísticas
Figuras (1)
Tablas (4)
Tabla 1. Correlaciones con el riesgo de suicidio
Tablas
Tabla 2. Odds ratio de los predictores univariados e independientes de riesgo de suicidio
Tablas
Tabla 3. Métricas de calidad de predicción del modelo de regresión logística
Tablas
Tabla 4. Métricas de calidad de predicción del modelo de árbol de decisión
Tablas
Mostrar másMostrar menos
Resumen
Objetivo

El suicidio es la cuarta causa principal de muerte entre las personas de 15 a 29 años. El objetivo de este estudio es medir el riesgo de suicidio entre los estudiantes de enfermería después de la pandemia de COVID-19 e identificar los factores asociados con el riesgo de ideación suicida.

Método

Se realizó un estudio transversal con estudiantes de enfermería. Se seleccionó una muestra de conveniencia con todos los alumnos de primer año de carrera de un único centro universitario en Madrid, España (n=196). Se midió el riesgo de suicidio (escala de Plutchik) como variable dependiente, y el sexo, la edad, la regulación emocional (cuestionario ERQ), la resiliencia (escala RS-14), los rasgos de personalidad (inventario BPI) y la calidad de vida (cuestionario EQ-5D) como variables independientes. Se creó un modelo predictivo utilizando un algoritmo de árbol de clasificación para identificar los predictores más importantes de alto riesgo de suicidio.

Resultados

Los resultados mostraron que un total del 16,4% de los estudiantes tenían un alto riesgo de suicidio. Los predictores independientes de alto riesgo de suicidio fueron la edad (OR: 1,10), la responsabilidad (OR: 0,83), el neuroticismo (OR: 1,64) y la calidad de vida (OR: 0,98). En el modelo de predicción del árbol de clasificación, el neuroticismo aumentó el riesgo de suicidio (62,5%) y la responsabilidad disminuyó el riesgo de suicidio.

Conclusiones

En torno al 16% de los estudiantes de enfermería corren un alto riesgo de suicidio después de la pandemia de COVID-19. Esta prevalencia puede cambiar al considerar algunos rasgos de personalidad como el neuroticismo y la responsabilidad.

Palabras clave:
Suicidio
Estudiantes de enfermería
COVID-19
Árboles de decisión
Neuroticismo
Abstract
Objective

Suicide is the fourth leading cause of death among people aged 15-29. The aim of this study is to measure the risk of suicide among nursing students after the COVID-19 pandemic and to identify the factors associated with the risk of suicidal ideation.

Methods

A cross-sectional study was carried out with nursing students. A convenience sample was selected with all first-year undergraduate students from a single university center in Madrid, Spain (n=196). Suicide risk (Plutchik scale) was measured as a dependent variable, and sex, age, emotional regulation (ERQ questionnaire), resilience (RS-14 scale), personality traits (BPI inventory) and quality of life (EQ-5D questionnaire) as independent variables. A predictive model was created using a classification tree algorithm to identify the most important predictors of high suicide risk.

Results

The results showed that a total of 16.4% of the students were at high risk for suicide. The independent predictors of high suicide risk were age (OR 1.10), responsibility (OR 0.83), neuroticism (OR 1.64), and quality of life (OR 0.98). In the classification tree prediction model, neuroticism increased suicide risk (62.5%) and responsibility decreased suicide risk.

Conclusions

Around 16% of the nursing students are at high risk of suicide after the COVID-19 pandemic. This prevalence may change when considering neuroticism and responsibility personality traits.

Keywords:
Suicide
Nursing students
COVID-19
Decision trees
Neuroticism

Artículo

Opciones para acceder a los textos completos de la publicación Enfermería Clínica
Suscriptor
Suscriptor de la revista

Si ya tiene sus datos de acceso, clique aquí.

Si olvidó su clave de acceso puede recuperarla clicando aquí y seleccionando la opción "He olvidado mi contraseña".
Suscribirse
Suscribirse a:

Enfermería Clínica

Comprar
Comprar acceso al artículo

Comprando el artículo el PDF del mismo podrá ser descargado

Comprar ahora
Contactar
Teléfono para suscripciones e incidencias
De lunes a viernes de 9h a 18h (GMT+1) excepto los meses de julio y agosto que será de 9 a 15h
Llamadas desde España
932 415 960
Llamadas desde fuera de España
+34 932 415 960
E-mail
Opciones de artículo
Herramientas