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Grupos de investigación - SALUD PÚBLICA

Intervención Psicoterapéutica, Salud y Big Data


Investigador responsable: Begoña Rojí Menchaca

Entidad: Universidad Nacional de Educación a Distancia

Investigadores:

  • Pedro Javier Amor Andrés. Profesor Titular de Universidad
  • Agustín C. Caminero. Profesor Ayudante Doctor
  • Jesús Cano. Investigador
  • Begoña Delgado Egido. Profesor Contratado Doctor
  • Francisco Javier Domínguez Sánchez. Profesor Contratado Doctor
  • Roberto Hernández. Profesor Titular de Universidad
  • Amaia Lasa Aristu. Profesor Contratado Doctor
  • Araceli Maciá Antón. Catedrático de Universidad
  • Rocío Muñoz Mansilla. Profesor Contratado Doctor
  • Rafael Pastor. Profesor Titular de Universidad
  • Antonio Robles‐Gómez. Profesor Ayudante Doctor
  • Salvador Ros. Profesor Titular de Universidad
  • Llanos Tobarra. Profesor Ayudante Doctor
  • Impacto en salud de variables psicológicas y psicosociales, así como de tratamientos psicológicos y/o farmacológicos, en población infantojuvenil, adulta y/o anciana, tanto en enfermedades infecciosas contagiosas y no contagiosas, como en enfermedades crónicas o en trastornos psicopatológicos (ej: VIH, cáncer, trastornos neurodegenerativos, diabetes, asma, estrés postraumático, trastornos psicóticos, trastornos alimentarios, TOC, depresión, etc.)

Este grupo de investigación, integrado por 6 psicólogos y 8 ingenieros informáticos, nace en diciembre de 2015 mediante la integración de dos grupos de investigación previamente existentes en la UNED. Con anterioridad, varios de los miembros de ambos grupos ya han trabajado de manera conjunta en actividades docentes (ej: puesta en marcha y mantenimiento del programa de posgrado Intervención Psicoterapéutica). Actualmente su objetivo es encontrar socios, principalmente en el IMIENS, con objeto de abordar el ámbito de las relaciones entre variables psicológicas y/o psicoterapéuticas y variables de salud, mediante análisis de datos masivos (big data).

Paralelamente, este grupo ha comenzado a buscar socios entre los grandes hospitales públicos de la Comunidad de Madrid.

  • Robles‐Gómez, A., Ros, S., Hernández, R., Tobarra, Ll., Caminero, A.C., Agudo J.M. (2015). User Acceptance of a Proposed Self‐Evaluation and Continuous Assessment System Journal of Education Technology and Society (Q2‐JCR 2014), vol. 18, no 2, pp. 97‐109. Available online at http://www.ifets.info/journals/18_2/8.pdf.
  • Ros, S., Hernández, R., Caminero, A.C., Robles‐Gómez, A., Barbero, I., Maciá, A., Holgado, F.P. (2014). On the use of extended TAM to assess students acceptance and intent to use Third Generation Learning Management Systems British Journal of Educational Technology (BJET) (Q1‐JCR 2014). Available online at http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/bjet.12199/abstract.
  • Domínguez‐Sánchez, F. J., Lasa‐Aristu, A., Amor, P. J., & Holgado‐Tello, F. P. (2013). Psychometric properties of the Spanish version of the cognitive emotion regulation questionnaire Assessment. 20(2), 253 ‐ 261. (Q1‐JCR 2013), Available on line at http://asm.sagepub.com/content/20/2/253.
  • Variables cuantitativas y/o cualitativas en estudios sincrónicos y/o longitudinales
  • Objetivos descriptivos y predictivos
  • Proceso de datos:
    • Adquisición de los datos desde la fuente, mediante las tecnologías adecuadas en función del origen de los datos (por ejemplo, si es una base de datos, importarla y a través de SQLAlchemy y Pandas realizar consultas; si son páginas web, crear un Web Scrapper con Beautiful Soup y urllib).
    • Limpieza de los datos recogidos, rellenando los campos vacíos, verificando la codificación de la información y comprobando que los datos tengan el formato correcto.
    • Análisis Exploratorio de Datos (Exploratory Data Analysis, EDAS) para comprender mejor la información así como la inter‐ relación entre los diferentes campos que la componen. Como resultado se obtiene un diagrama conceptual así como diversas gráficas que nos ayudan a visualizar los datos.
    • Preprocesamiento en función de los métodos que se vayan a aplicar: agrupar los datos o calcular las características a partir de las que se va a realizar el análisis. Para esto, las librerías NLTK y ScikitLearn incluyen funciones de preprocesamiento.
    • Construcción de modelos utlizando clustering, reglas, etc. mediante el software que requiera la situación concreta.
    • Evaluación de los resultados obtenidos, utilizando las funciones de evaluación incluidas en los paquetes de software empleados.
  • Amplia docimoteca (colección de tests, escalas, baterías, inventarios y cuestionarios utilizados para la evaluación, intervención o tratamiento en las áreas de la Psicología) para evaluación psicológica estandarizada
  • Un cluster Hadoop basado en la distribución Cloudera
  • Dos servidores de máquinas virtuales basadas en la tecnología VMWare EXSi
  • Ordenadores personales y de escritorio para cada uno de los miembros
  • En la medida de lo posible, se utilizan tecnologías Open Source