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Análisis de redes: ¿una nueva forma de comprender la psicopatología?
Network analysis: A new way of understanding psychopathology?
Eduardo Fonseca-Pedreroa,b
a Departamento de Ciencias de la Educación, Universidad de La Rioja, Logroño, España
b Centro de Investigación Biomédica en Red de Salud Mental (CIBERSAM), Oviedo, España
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          "es" => "<p id="spar0020" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Modelo de redes en funci&#243;n del nivel de gravedad y carga de estr&#233;s&#46;</p> <p id="spar0025" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">T&#58; momento temporal&#46; Es un modelo&#44; por lo que se tiene que ver como una simplificaci&#243;n de la realidad&#46; Los n&#250;meros de los nodos se corresponden con s&#237;ntomas psicopatol&#243;gicos &#40;p&#46; ej&#46;&#44; anhedonia&#44; alucinaciones&#44; delirios&#44; etc&#46;&#41;&#46; Por ejemplo&#44; para el individuo<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>A en el momento temporal<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1 los nodos de la red no est&#225;n muy interconectados y existe un bajo nivel de exposici&#243;n ambiental&#44; creando una perturbaci&#243;n leve que no se extiende ampliamente a trav&#233;s de la red de s&#237;ntomas y permanece &#171;contenida&#187; en el dominio no cl&#237;nico&#46; En el tiempo<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2&#44; la conectividad entre los s&#237;ntomas es mayor y la carga ambiental es moderada&#44; creando una mayor perturbaci&#243;n en la red&#44; aunque no pasa la frontera cl&#237;nica&#46; En el tiempo<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3&#44; el grado de exposici&#243;n o carga ambiental es elevado&#44; creando una gran perturbaci&#243;n y un fen&#243;meno de &#171;cascada&#187; o de reacci&#243;n que se propaga a trav&#233;s de la red&#44; pudiendo derivar en trastorno&#44; discapacidad y necesidad de tratamiento&#46;</p> <p id="spar0030" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Adaptado de Borsboom<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0415"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a>&#44; Cramer et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0440"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a> y Van Os y Reininghaus<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0545"><span class="elsevierStyleSup">46</span></a>&#46;</p>"
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    "textoCompleto" => "<span class="elsevierStyleSections"><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0025">Introducci&#243;n</span><p id="par0005" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Desde los sistemas nosol&#243;gicos actuales&#44; como el Manual diagn&#243;stico y estad&#237;stico de los trastornos mentales &#40;DSM&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0320"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>&#44; se considera que los s&#237;ntomas y signos que refieren los pacientes tienen su origen en una causa latente denominada trastorno mental&#46; En funci&#243;n de la presencia o no de ciertos s&#237;ntomas&#44; de su covariaci&#243;n y duraci&#243;n&#44; se puede inferir la existencia de una hipot&#233;tica causa com&#250;n&#44; esto es&#44; una variable latente o constructo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0325"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>&#46; El trastorno mental subyacente no es visible al ojo humano&#44; si bien se suele considerar&#44; desde algunos modelos epistemol&#243;gicos&#44; que dichas categor&#237;as existen realmente en la naturaleza<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0330"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>&#46; No obstante&#44; en sentido estricto&#44; lo que se puede observar son ciertos indicadores &#40;p&#46;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ej&#46;&#44; s&#237;ntomas y signos&#41; que se supone que son manifestaciones de un trastorno subyacente que los causa&#46; A esta interpretaci&#243;n&#44; inspirada en la medicina&#44; se la conoce como modelo de trastorno latente com&#250;n o modelo de causa com&#250;n &#40;en ingl&#233;s&#44; <span class="elsevierStyleItalic">common latent disorder</span> y <span class="elsevierStyleItalic">common cause framwork</span>&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0325"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>&#46; Esta aproximaci&#243;n no est&#225; exenta de limitaciones&#59; por ejemplo&#44; a diferencia de otros campos de la medicina&#44; es dif&#237;cil identificar una causa com&#250;n como condici&#243;n que exista independientemente de sus s&#237;ntomas y que explique la emergencia y covariaci&#243;n de los mismos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0335"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>&#46;</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El modelo de causa latente com&#250;n es sin duda una de las formas m&#225;s socorridas para explicar los trastornos mentales&#59; no obstante&#44; otras interpretaciones&#44; complementarias o no&#44; que permitan un cabal entendimiento de los trastornos psicopatol&#243;gicos as&#237; como de otros fen&#243;menos psicol&#243;gicos &#40;p&#46;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ej&#46;&#44; rasgos de personalidad&#41; son posibles&#44; adem&#225;s de deseables&#46; Por ejemplo&#44; tambi&#233;n se podr&#237;a pensar que los s&#237;ntomas y signos no son las manifestaciones emergentes de un trastorno subyacente sino que son redes de s&#237;ntomas&#44; constelaciones din&#225;micas de s&#237;ntomas que se encuentran interrelacionados de forma causal<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0325"><span class="elsevierStyleSup">2&#44;5</span></a>&#46; Bajo este acercamiento podr&#237;a darse el caso&#44; por ejemplo&#44; de una paciente que refiere problemas de sue&#241;o los cuales est&#225;n perturbando su estado de &#225;nimo&#46; A su vez&#44; un estado anhed&#243;nico puede impactar negativamente en su apetito as&#237; como en su capacidad de concentraci&#243;n que&#44; en &#250;ltimo t&#233;rmino&#44; altera sus relaciones interpersonales y su funcionamiento social y laboral&#46; En este sentido&#44; un trastorno subyacente no ser&#237;a la causa com&#250;n de la covarianza existente entre los s&#237;ntomas&#46; Los s&#237;ntomas no reflejar&#237;an una causa sino que ser&#237;an constitutivos de la misma<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0335"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>&#46;</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los sistemas nosol&#243;gicos modernos han sido fuertemente criticados&#44; y son muchas las voces que abogan por una profunda reconceptualizaci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0345"><span class="elsevierStyleSup">6&#44;7</span></a>&#46; Por ejemplo&#44; la &#250;ltima versi&#243;n del DSM<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0320"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a> representa solo leves avances en fiabilidad y utilidad cl&#237;nica y apenas aborda la cuesti&#243;n cr&#237;tica de la validez&#46; El DSM se fundamenta en una aproximaci&#243;n descriptiva-fenomenol&#243;gica y claramente tautol&#243;gica que sigue sin contemplar los mecanismos etiopatog&#233;nicos&#46; Adem&#225;s&#44; se representa una visi&#243;n simplificada e incompleta de los cuadros cl&#237;nicos &#40;p&#46;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ej&#46;&#44; esquizofrenia&#41; como algo discreto y definido en funci&#243;n de una mezcla de criterios arbitrarios de inclusi&#243;n&#44; exclusi&#243;n y duraci&#243;n de los fen&#243;menos cl&#237;nicos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0355"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46; Asimismo&#44; no considera la estructura fenomenol&#243;gica de los signos y s&#237;ntomas individuales&#44; o sus relaciones de vinculaci&#243;n y su dependencia del contexto<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0360"><span class="elsevierStyleSup">9&#44;10</span></a>&#46; Se considera que estas limitaciones suponen un lastre en el estudio de los trastornos mentales&#44; ya que no posibilitan&#44; entre otros aspectos&#44; mejorar las estrategias de prevenci&#243;n y tratamiento o la b&#250;squeda de mecanismos etiopatog&#233;nicos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0370"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>&#46; Con la finalidad de soslayar las deficiencias de los actuales sistemas nosol&#243;gicos se han impulsado nuevas clasificaciones&#44; como los <span class="elsevierStyleItalic">Research Domain Criteria</span> &#40;RDoC&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0345"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>&#44; y diferentes avances en evaluaci&#243;n y medici&#243;n que abren la puerta a nuevas formas de concebir y analizar los fen&#243;menos psicopatol&#243;gicos&#46; El an&#225;lisis de redes&#44; la teor&#237;a del caos o la teor&#237;a de los sistemas din&#225;micos son solo algunos ejemplos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0375"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a>&#46;</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Dentro de este contexto de investigaci&#243;n&#44; el objetivo de este trabajo fue introducir un nuevo enfoque para la compresi&#243;n y la medici&#243;n de variables psicopatol&#243;gicas denominado an&#225;lisis de redes <span class="elsevierStyleItalic">&#40;network analysis&#41;</span>&#46; En primer lugar se lleva a cabo una introducci&#243;n al an&#225;lisis de redes&#46; A continuaci&#243;n se comentan conceptos clave as&#237; como los diferentes tipos de redes y los procedimientos para su estimaci&#243;n&#46; Seguidamente se explican las medidas de centralidad&#44; importantes para comprender la estructura de la red as&#237; como para examinar la importancia de las variables dentro de la misma&#46; Tambi&#233;n se comentan algunas aplicaciones al campo de la psicopatolog&#237;a&#46; Posteriormente se ejemplifica en un caso concreto&#44; estimando y analizando una red de problemas psicopatol&#243;gicos autoinformados en una muestra de adolescentes&#46; Ello permitir&#225; al lector determinar el grado de utilidad y el posible calado de este acercamiento de cara a su uso en psicopatolog&#237;a&#46; Finalmente&#44; a modo de conclusi&#243;n&#44; se realiza una breve recapitulaci&#243;n y se comentan posibles l&#237;neas de investigaci&#243;n futuras&#46;</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En este trabajo no se examinan los problemas inherentes a la medici&#243;n de lo psicopatol&#243;gico ni otros aspectos relacionados con la psicometr&#237;a&#59; para estos y otros casos el lector puede consultar trabajos previos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0330"><span class="elsevierStyleSup">3&#44;13-17</span></a>&#46; Del mismo modo&#44; para un an&#225;lisis m&#225;s detallado del an&#225;lisis de redes se pueden consultar trabajos previos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0325"><span class="elsevierStyleSup">2&#44;4&#44;18-20</span></a>&#44; tutoriales<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0325"><span class="elsevierStyleSup">2&#44;21&#44;22</span></a> y p&#225;ginas web donde se encuentran excelentes ejemplos&#44; art&#237;culos&#44; software y sintaxis &#40;<a href="http://psychosystems.org/">http&#58;&#47;&#47;psychosystems&#46;org&#47;</a>&#41;&#46; Se recomienda al lector&#44; a modo de introducci&#243;n&#44; realizar sus primeros pasos en el an&#225;lisis de redes con la siguiente aplicaci&#243;n&#58; <a href="https://jolandakos.shinyapps.io/NetworkApp/">https&#58;&#47;&#47;jolandakos&#46;shinyapps&#46;io&#47;NetworkApp&#47;</a></p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0030">Modelo de an&#225;lisis de redes en psicopatolog&#237;a</span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Introducci&#243;n</span><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El an&#225;lisis de redes no es algo nuevo&#46; Se ha aplicado extensamente en otras &#225;reas&#44; como por ejemplo el an&#225;lisis de redes sociales &#40;p&#46;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ej&#46;&#44; relaciones entre personas&#41; bajo la teor&#237;a de grafos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0430"><span class="elsevierStyleSup">23&#44;24</span></a>&#59; no obstante&#44; parece que ha resurgido con nuevos br&#237;os&#44; en el &#225;rea de la psicopatolog&#237;a&#44; de la mano del grupo del profesor D&#46; Borsboom de la Universidad de &#193;msterdam<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0325"><span class="elsevierStyleSup">2&#44;20</span></a>&#46;</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El an&#225;lisis de redes representa un nuevo enfoque te&#243;rico en el estudio de la psicopatolog&#237;a y otras &#225;reas como la personalidad&#46; Este acercamiento puede motivar formas alternativas de analizar datos&#44; sugerir nuevas maneras de modelar y simular procesos psicopatol&#243;gicos as&#237; como abrir nuevos horizontes que permitan entender y representar los fen&#243;menos psicopatol&#243;gicos &#40;y psicol&#243;gicos&#41; de un modo diferente<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0325"><span class="elsevierStyleSup">2&#44;20</span></a>&#46; En &#250;ltima instancia&#44; y como comentan algunos autores&#44; podr&#237;a ayudar a cambiar la forma de comprender la psicopatolog&#237;a<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0335"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>&#44; o al menos utilizar un prisma alternativo con el que conceptualizar y repensar los fen&#243;menos psicopatol&#243;gicos&#46; B&#225;sicamente trata de dar nuevas respuestas a problemas ya cl&#225;sicos en el campo de la psicopatolog&#237;a&#46;</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El modelo de red&#44; dentro de la psicopatolog&#237;a&#44; trata de analizar las interacciones din&#225;micas&#44; a veces de tipo causal&#44; que se establecen entre los s&#237;ntomas y signos&#46; Desde este acercamiento&#44; ni una variable latente subyacente ser&#237;a la causa de la covarianza de los s&#237;ntomas&#44; ni los s&#237;ntomas ser&#237;an indicadores intercambiables de un trastorno subyacente&#46; En consecuencia&#44; los s&#237;ntomas no reflejan trastornos mentales subyacentes&#44; son constitutivos de ellos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0325"><span class="elsevierStyleSup">2&#44;20</span></a>&#46; Los s&#237;ntomas se agrupan porque se influyen mutuamente unos a los otros&#44; y no porque haya una causa latente com&#250;n que est&#225; explicando su emergencia y covariaci&#243;n&#46; Los s&#237;ntomas tienen poder causal aut&#243;nomo&#44; no son meras consecuencias pasivas de una causa latente com&#250;n&#46; En suma&#44; es ver los trastornos psicopatol&#243;gicos como un sistema complejo din&#225;mico de s&#237;ntomas y signos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0440"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a>&#46; Para Borsboom<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0415"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a>&#44; desde este modelo&#44; la noci&#243;n de salud mental se corresponder&#237;a con un estado estable de una red de s&#237;ntomas d&#233;bilmente conectada&#44; mientras que los trastornos mentales se corresponder&#237;an con estados estables de redes de s&#237;ntomas fuertemente conectados&#46;</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Conceptos b&#225;sicos</span><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las redes consisten en nodos y aristas <span class="elsevierStyleItalic">&#40;edge&#41;</span>&#46; Los nodos representan los objetos o variables de estudio&#46; Las aristas representan las conexiones entre los nodos&#46; En el an&#225;lisis de redes en psicopatolog&#237;a los nodos suelen representar s&#237;ntomas y las aristas&#44; asociaciones entre ellos&#46; Gr&#225;ficamente los nodos se representan como &#171;c&#237;rculos&#187; y las aristas como la &#171;l&#237;nea&#187; que los conecta&#46; Los nodos pueden ser otro tipo de variables adem&#225;s de s&#237;ntomas psicopatol&#243;gicos&#44; por ejemplo&#44; experiencias traum&#225;ticas&#44; consumo de sustancias o estr&#233;s diario&#44; por citar algunos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0445"><span class="elsevierStyleSup">26&#44;27</span></a>&#46; Tambi&#233;n podr&#237;a ser alg&#250;n otro tipo de variable procedente de diferentes niveles de an&#225;lisis &#40;p&#46;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ej&#46;&#44; gen&#233;tico&#44; psicofisiol&#243;gico&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0455"><span class="elsevierStyleSup">28</span></a>&#46; A la representaci&#243;n gr&#225;fica existente entre nodos y aristas se la conoce como grafo&#46; Tales representaciones se pueden realizar bajo diferentes programas estad&#237;sticos como <span class="elsevierStyleItalic">R</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0460"><span class="elsevierStyleSup">29</span></a> y&#44; dentro de &#233;l&#44; con determinados paquetes como el <span class="elsevierStyleItalic">Qgraph</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0465"><span class="elsevierStyleSup">30</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">Tipos de redes</span><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una red es una representaci&#243;n de un conjunto de nodos y aristas&#46; Se pueden encontrar diferentes tipos de redes en funci&#243;n de si las aristas est&#225;n ponderadas y&#47;o dirigidas&#46;</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las redes pueden ser de aristas ponderadas o no ponderadas &#40;<span class="elsevierStyleItalic">weighted edges</span> o <span class="elsevierStyleItalic">unweighted edges</span>&#41;&#46; En las redes no ponderadas los s&#237;ntomas est&#225;n conectados&#44; mientras que en las redes ponderadas hay un valor&#44; un peso o coeficiente&#44; que es indicativo de la magnitud de tal conexi&#243;n entre los nodos&#46; Este peso est&#225; representado por el grosor de la arista&#46; A mayor grosor&#44; mayor es la fuerza de tal asociaci&#243;n&#46; Si no hay arista es que la relaci&#243;n es 0&#46; La asociaci&#243;n entre dos nodos puede ser positiva o negativa&#46; Una relaci&#243;n negativa se suele representar con el color rojo y una positiva&#44; con el color verde&#46; Por ejemplo&#44; dos nodos dentro de una red pueden estar conectados positivamente &#40;color verde&#41;&#59; v&#233;ase en un paciente con psicosis&#44; donde existe una relaci&#243;n entre experiencias alucinatorias e ideaci&#243;n delirante&#46; En cambio otros dos s&#237;ntomas&#44; por ejemplo el trastorno del pensamiento y la anhedonia&#44; est&#225;n conectados de forma negativa &#40;color rojo&#41;&#46;</p><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las aristas de las redes pueden ser no dirigidas o dirigidas&#46; Las redes no dirigidas consisten en aristas o l&#237;neas simples que conectan pares de nodos&#46; Esto es&#44; las l&#237;neas de colores que unen los nodos no tendr&#237;an flechas en su punto final&#46; Ello significa que existe una asociaci&#243;n de cierta magnitud&#44; pero no se indica la direcci&#243;n del tal relaci&#243;n&#44; o sea&#44; si el s&#237;ntoma <span class="elsevierStyleItalic">X</span> provoca la activaci&#243;n del s&#237;ntoma <span class="elsevierStyleItalic">Y</span>&#44; o a la inversa&#46; Por su parte&#44; las redes dirigidas permiten que la direcci&#243;n de la predicci&#243;n vaya en ambos sentidos&#46; Las redes dirigidas consisten en aristas con puntas de flecha en un extremo del borde&#44; apuntando en la direcci&#243;n de la predicci&#243;n&#44; y quiz&#225; causalidad&#46;</p><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tambi&#233;n se puede dar la combinaci&#243;n entre cada uno de los dos tipos de redes mencionados&#44; resultando cuatro tipos&#44; a saber&#58; no ponderadas no dirigidas&#44; no ponderadas dirigidas&#44; ponderadas no dirigidas y ponderadas dirigidas&#46; En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">figura 1</a> se representan estos cuatros tipos de redes&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Estimaci&#243;n de las redes</span><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las redes en psicopatolog&#237;a difieren de las redes de muchas otras disciplinas en un aspecto fundamental&#58; necesitan ser estimadas&#46; Las redes se pueden estimar considerando&#58; a&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>correlaciones simples&#59; b&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>correlaciones parciales&#44; y c&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>correlaciones parciales regularizadas&#46;</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las correlaciones simples&#44; tambi&#233;n conocidas como red de asociaci&#243;n&#44; ser&#237;an la t&#237;pica representaci&#243;n gr&#225;fica con matrices de Pearson&#46; La matriz de correlaciones parciales&#44; tambi&#233;n conocida como red de concentraci&#243;n&#44; se utiliza para controlar las correlaciones espurias que pueden surgir debido a las m&#250;ltiples comparaciones&#46; En una red de concentraci&#243;n se muestran las correlaciones condicionales en todos los dem&#225;s nodos de la red&#46; Esto es&#44; permite ver la correlaci&#243;n entre el s&#237;ntoma <span class="elsevierStyleItalic">X</span> y el s&#237;ntoma <span class="elsevierStyleItalic">Y</span>&#44; controlando el efecto del resto de s&#237;ntomas de la red&#46; Dos nodos est&#225;n conectados si y solo si hay covarianza entre los nodos&#44; de tal forma que no pueden ser explicados por cualquier otro nodo de la red&#46; La estimaci&#243;n de la red se realiza mediante un algoritmo denominado <span class="elsevierStyleItalic">Fruchterman-Reingold</span>&#46; En esencia&#44; este algoritmo sit&#250;a&#44; mediante un procedimiento iterativo&#44; a los nodos m&#225;s relevantes en el centro de la red&#44; mientras que los nodos m&#225;s d&#233;biles los sit&#250;a en la parte perif&#233;rica&#46;</p><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Este &#250;ltimo tipo de redes requiere muchos datos para poder estimar todos los par&#225;metros&#46; Este aspecto es&#44; en ocasiones&#44; dif&#237;cil de lograr&#44; por lo que se hace necesario implementar un procedimiento de regularizaci&#243;n que permita extraer una red estable&#44; de f&#225;cil interpretaci&#243;n y que requiera menos par&#225;metros a estimar&#46; En este caso se puede estimar la red con el procedimiento <span class="elsevierStyleItalic">Least Absolute Shrinkage and Selection Operator</span> &#40;LASSO&#41;&#46; La regularizaci&#243;n devuelve una red donde se utilizan pocas aristas para explicar la estructura de covarianza en los datos&#46; El algoritmo <span class="elsevierStyleItalic">Graphical</span>-LASSO &#40;G-LASSO&#41; es una variante del LASSO que permite&#44; entre otros aspectos&#44; optimizar el c&#225;lculo de la matriz de covarianzas inversa&#46;</p><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Obviamente&#44; el procedimiento para la estimaci&#243;n de la red depende de la naturaleza de los datos&#44; por ejemplo&#44; si estos son transversales o longitudinales o si tienen una estructura multinivel o no&#46; Para casos donde los datos son de tipo longitudinal y&#47;o presentan una estructura multinivel se pueden encontrar otros procedimientos&#44; como <span class="elsevierStyleItalic">Graphical-VAR</span> o <span class="elsevierStyleItalic">Multilevel-VAR</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0470"><span class="elsevierStyleSup">31</span></a>&#46; Asimismo&#44; y aunque no se comente en el presente trabajo&#44; tambi&#233;n se pueden encontrar estimaciones de redes mediante estad&#237;stica bayesiana<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0335"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0055">Inferencia de la red&#58; medidas de centralidad</span><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para analizar la estructura de la red se dispone de diferentes medidas&#58; distancia y longitud de la trayectoria m&#225;s corta&#44; centralidad&#44; y conectividad y agrupamiento&#46; La distancia y longitud de la trayectoria m&#225;s corta se pregunta&#58; &#191;puede influir el s&#237;ntoma <span class="elsevierStyleItalic">X</span> r&#225;pidamente en el s&#237;ntoma <span class="elsevierStyleItalic">Y</span>&#63; Las medidas de centralidad se cuestionan&#58; &#191;cu&#225;l es el s&#237;ntoma m&#225;s importante en la red&#63; Y las medidas de conectividad y agrupaci&#243;n se plantean&#58; &#191;en qu&#233; medida los s&#237;ntomas est&#225;n bien conectados&#63; En este apartado se comentar&#225;n brevemente las medidas de centralidad&#46; Para un an&#225;lisis en profundidad se pueden consultar trabajos previos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0420"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>&#46;</p><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las medidas de centralidad permiten analizar la importancia relativa del nodo dentro de la red en funci&#243;n del patr&#243;n de conexiones&#46; No todos los nodos son igualmente importantes&#46; Un nodo es central si tiene muchas conexiones&#46; Un nodo es perif&#233;rico &#8212;se encuentra en la parte externa de la red&#8212; si tiene pocas conexiones&#46; Para saber si el nodo es central &#40;importante&#44; influyente&#41; en la red se tienen que tener en cuenta&#58; a&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>la centralidad de grado <span class="elsevierStyleItalic">&#40;degree centrality&#41;</span>&#59; b&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>la fuerza <span class="elsevierStyleItalic">&#40;strenght centrality&#41;</span>&#59; c&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>la cercan&#237;a <span class="elsevierStyleItalic">&#40;closenness centrality&#41;</span>&#44; y d&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>la intermediaci&#243;n <span class="elsevierStyleItalic">&#40;betweeness centrality&#41;</span>&#46; Los programas estad&#237;sticos permiten generar gr&#225;ficos y tablas de centralidad &#40;ver m&#225;s adelante las figuras 3 y 4&#41;&#46; Dichas tablas y figuras arrojan valores estandarizados referidos a la fuerza&#44; cercan&#237;a y&#47;o intermediaci&#243;n de los nodos que informan sobre la importancia relativa de cada nodo en la red&#46;</p><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Aparte de las medidas de centralidad y con la finalidad de lograr una mejor caracterizaci&#243;n de los s&#237;ntomas de la red&#44; tambi&#233;n se recomienda analizar la predictibilidad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0475"><span class="elsevierStyleSup">32</span></a>&#46; Los &#237;ndices de centralidad presentan ciertas limitaciones&#46; Por ejemplo&#44; es posible que aquellos nodos con la mayor centralidad sean las mejoras dianas de intervenci&#243;n&#44; si bien la centralidad es una medida relativa&#44; siendo posible que estos nodos compartan poca varianza con otros nodos y que&#44; por lo tanto&#44; la intervenci&#243;n en uno tenga poco impacto en los nodos cercanos&#46; En esencia&#44; la predictibilidad permite determinar la relevancia pr&#225;ctica de las conexiones entre nodos&#44; esto es&#44; en qu&#233; medida el nodo es determinado por todos sus nodos &#171;vecinos&#187; de la red<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0475"><span class="elsevierStyleSup">32</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0060">Algunas aplicaciones al campo de la psicopatolog&#237;a</span><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Aunque el an&#225;lisis de redes en psicopatolog&#237;a es un &#225;rea relativamente reciente y en desarrollo&#44; ya se han realizado excelentes aportaciones al campo cl&#237;nico e investigador&#46; Por ejemplo&#44; se ha analizado la sintomatolog&#237;a depresiva<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0440"><span class="elsevierStyleSup">25&#44;33&#44;34</span></a>&#44; la psicosis y su relaci&#243;n con experiencias traum&#225;ticas o impactos ambientales<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0445"><span class="elsevierStyleSup">26&#44;35</span></a>&#44; los s&#237;ntomas psic&#243;ticos negativos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0495"><span class="elsevierStyleSup">36</span></a>&#44; el abuso de sustancias<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0500"><span class="elsevierStyleSup">37</span></a>&#44; la calidad de vida<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0505"><span class="elsevierStyleSup">38</span></a>&#44; los s&#237;ntomas de estr&#233;s postraum&#225;tico<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0510"><span class="elsevierStyleSup">39</span></a>&#44; la comorbilidad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0515"><span class="elsevierStyleSup">40</span></a> o la relaci&#243;n entre s&#237;ntomas y trastornos desde los sistemas taxon&#243;micos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0520"><span class="elsevierStyleSup">41&#44;42</span></a>&#44; por citar algunos&#46;</p><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una aplicaci&#243;n donde el an&#225;lisis de redes puede ser interesante en un futuro cercano es la evaluaci&#243;n ambulatoria mediante dispositivos m&#243;viles &#40;conocido en ingl&#233;s como <span class="elsevierStyleItalic">experience sampling method</span> o <span class="elsevierStyleItalic">ecological momentary assessment</span>&#41;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0530"><span class="elsevierStyleSup">43&#44;44</span></a>&#46; Esta metodolog&#237;a permite mapear a lo largo de tiempo&#44; generalmente 5-7<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>d&#237;as&#44; diferentes emociones&#44; pensamientos&#44; experiencias y comportamientos de los individuos en diferentes contextos&#46; Por un lado&#44; se analizan longitudinalmente las experiencias y&#44; por otro&#44; se examina el comportamiento de las personas en su contexto real&#44; en su d&#237;a a d&#237;a&#46; Esta metodolog&#237;a&#44; aunque presenta algunas desventajas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0540"><span class="elsevierStyleSup">45</span></a>&#44; mejora&#44; sin duda alguna&#44; la validez ecol&#243;gica de los datos&#46; Desde el an&#225;lisis de redes y utilizando esta metodolog&#237;a se podr&#237;a analizar la conectividad entre los s&#237;ntomas de un determinado paciente&#44; as&#237; como examinar su evoluci&#243;n en el tiempo&#46; Adem&#225;s&#44; se podr&#237;a analizar c&#243;mo la red se va modificando en el tiempo &#40;activando o desactivando conexiones&#41;&#44; por ejemplo&#44; en funci&#243;n de una intervenci&#243;n&#44; o c&#243;mo los s&#237;ntomas aumentan o no su conectividad dependiendo de posibles impactos ambientales o de la &#171;carga&#187; de estr&#233;s ambiental &#40;p&#46;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ej&#46;&#44; experiencias traum&#225;ticas&#44; consumo de drogas&#41;&#44; pudiendo inducir una cascada o reacci&#243;n de efectos en cadena en el sistema que podr&#237;a derivar en un trastorno mental o en un aumento de la vulnerabilidad existente&#46;</p><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">De hecho&#44; ya se pueden encontrar estudios pioneros que tratan de aunar la evaluaci&#243;n ambulatoria con los modelos de redes&#46; Por ejemplo&#44; Klippel et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0450"><span class="elsevierStyleSup">27</span></a> examinaron con un modelo de red&#44; en diferentes modelos temporales&#44; las relaciones din&#225;micas que se establec&#237;an entre el estr&#233;s diario&#44; los pensamientos moment&#225;neos&#44; las experiencias psic&#243;ticas y otros contextos de vida diaria potencialmente relevantes&#46; Seleccion&#243; una muestra de individuos que variaba en funci&#243;n del riesgo de psicosis &#40;p&#46;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ej&#46;&#44; controles sanos&#44; parientes de primer grado de pacientes psic&#243;ticos y pacientes psic&#243;ticos&#41;&#46; Los resultados indicaron que a mayor riesgo de psicosis&#44; mayor era el n&#250;mero de conexiones significativas en la red estimada&#46; El estr&#233;s ten&#237;a una posici&#243;n central en la red y mostraba conexiones directas y significativas con las futuras experiencias psic&#243;ticas&#46; Adem&#225;s&#44; cuanto mayor era el riesgo de psicosis&#44; las variables &#171;p&#233;rdida de control&#187; y &#171;paranoia&#187; jugaban un rol mayor a la hora de influir a otros nodos de la red&#46; Estos hallazgos parecen apoyar la idea de que el estr&#233;s diario puede desempe&#241;ar un papel importante en la inducci&#243;n de una cascada de efectos que pueden conducir&#44; en este caso&#44; a experiencias psic&#243;ticas&#46;</p><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Recientemente&#44; Van Os y Reininghaus<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0545"><span class="elsevierStyleSup">46</span></a> y Wigman et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0550"><span class="elsevierStyleSup">47</span></a> han introducido los modelos de red de gravedad en el campo de la psicosis&#46; Tambi&#233;n se ha aplicado al campo de la depresi&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0440"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a>&#46; Bajo este acercamiento se concibe&#44; por ejemplo&#44; el s&#237;ndrome de psicosis como redes causales din&#225;micas de estados mentales con niveles crecientes de gravedad psicopatol&#243;gica&#46; Se hipotetiza que en las primeras etapas del trastorno las asociaciones entre los s&#237;ntomas son uniformemente d&#233;biles y no dan lugar a psicopatolog&#237;a&#46; La expresi&#243;n de los s&#237;ntomas es m&#225;s difusa&#44; pudiendo expresarse fenot&#237;picamente como un &#171;s&#237;ndrome de distr&#233;s general&#187;&#46; Sin embargo&#44; a medida que los individuos avanzan hacia etapas de mayor gravedad sintom&#225;tica&#44; la red gradualmente va cambiando&#44; aparecen asociaciones espec&#237;ficas y m&#225;s fuertes entre los s&#237;ntomas&#44; pudiendo sobrepasar el nivel cl&#237;nico y derivar en un trastorno mental&#46;</p><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los modelos de red de gravedad tambi&#233;n incluyen el posible efecto del estr&#233;s o &#171;carga&#187; socioambiental &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig&#46; 2</a>&#41;&#46; En este sentido&#44; los s&#237;ntomas no var&#237;an de forma independiente&#44; sino que se afectan entre s&#237; mutuamente a lo largo del tiempo&#44; de tal modo que la conectividad de los s&#237;ntomas aumenta a medida que aumenta la &#171;carga&#187; o el impacto de los aspectos socioambientales &#40;v&#233;ase&#44; p&#46;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ej&#46;&#44; estr&#233;s diario&#44; experiencias de trauma&#44; consumo de cannabis&#44; etc&#46;&#41;&#46; Tambi&#233;n podr&#237;a ser que la conectividad entre los s&#237;ntomas disminuyera si se aumentan los factores protectores o se reducen los &#171;impactos&#187; y la &#171;carga&#187; de estr&#233;s ambiental&#46; Desde este modelo&#44; como resultado de una conectividad elevada entre los s&#237;ntomas de la red&#44; se activan m&#225;s s&#237;ntomas&#44; lo que&#44; en caso de exposici&#243;n a una adversidad socioambiental adicional&#44; hace que se incremente la gravedad de los estados mentales&#44; lo que podr&#237;a conducir a una mayor probabilidad de transici&#243;n al trastorno psic&#243;tico<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0440"><span class="elsevierStyleSup">25&#44;46&#44;47</span></a>&#46; En este caso&#44; cuando el grado de exposici&#243;n ambiental es alto&#44; tambi&#233;n puede crear una gran perturbaci&#243;n y un fen&#243;meno de &#171;cascada&#187; o de reacci&#243;n en cadena que se propague a trav&#233;s de la red&#44; pudiendo derivar en trastorno y discapacidad asociada&#46; Asimismo&#44; se postula que los individuos con vulnerabilidad a alg&#250;n trastorno psicopatol&#243;gico mostrar&#225;n una red de s&#237;ntomas m&#225;s fuertemente interconectados&#44; adem&#225;s de una mayor probabilidad de transici&#243;n a un estado cl&#237;nico tras una perturbaci&#243;n externa&#46; Por su parte&#44; los resilientes presentar&#225;n una red de s&#237;ntomas d&#233;bilmente interconectados&#44; as&#237; como una r&#225;pida recuperaci&#243;n hacia un estado de equilibrio de salud mental tras una perturbaci&#243;n externa<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0415"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a>&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La estructura de la red y las medidas de centralidad tienen claras implicaciones cl&#237;nicas&#59; por ejemplo&#44; permiten juzgar cu&#225;les son los s&#237;ntomas que tienen una mayor importancia en la red&#44; utilizar los s&#237;ntomas m&#225;s centrales para diagnosticar y planificar el tratamiento o focalizar el tratamiento en un s&#237;ntoma o la red de s&#237;ntomas que tienen m&#225;s conexiones&#46; Tambi&#233;n se pueden identificar s&#237;ntomas &#171;puente&#187;&#44; esto es&#44; un s&#237;ntoma que sirve de nexo entre dos conjuntos de redes y que su abordaje e intervenci&#243;n tal vez permita controlar la &#40;hipo&#41;activaci&#243;n de otras subredes&#46; Para Borsboom<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0415"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a>&#44; el diagn&#243;stico implica identificar redes de s&#237;ntomas&#44; mientras que el tratamiento implica cambiar o manipular la red de tres formas&#44; a saber&#58; intervenciones en s&#237;ntomas &#40;modificando el estado de uno o m&#225;s s&#237;ntomas&#41;&#44; intervenciones en el campo externo &#40;eliminando la causa o las causas desencadenantes&#41; e intervenciones en la red &#40;modificando las conexiones entre los nodos de la red&#44; esto es&#44; s&#237;ntoma-s&#237;ntoma&#41;&#46; Por ejemplo&#44; ante un paciente con un trastorno del espectro psic&#243;tico en el cual se implementa un tratamiento antipsic&#243;tico&#44; se puede pensar en realizar una intervenci&#243;n familiar para modificar las pautas de comunicaci&#243;n o eliminar el consumo de sustancias&#44; y&#47;o trabajar con t&#233;cnicas cognitivo-conductuales que permitan afrontar los delirios de persecuci&#243;n para que reduzcan las experiencias alucinatorias asociadas&#46; Todas ellas cuestiones sumamente relevantes para la pr&#225;ctica cl&#237;nica&#46;</p><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En suma&#44; los modelos de redes y la evaluaci&#243;n ambulatoria surgen como respuesta a algunos de los cambios que se reclaman desde la psicolog&#237;a cl&#237;nica y la psiquiatr&#237;a&#44; esto es&#44; un enfoque personalizado&#44; de precisi&#243;n&#44; contextual&#44; din&#225;mico &#40;no est&#225;tico&#41; y basado en estadios<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0375"><span class="elsevierStyleSup">12&#44;48&#44;49</span></a>&#46;</p></span></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0065">An&#225;lisis de redes en psicopatolog&#237;a&#58; un ejemplo en salud mental infantojuvenil</span><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En este apartado se presenta&#44; brevemente y a modo de ejemplo&#44; un an&#225;lisis de red en psicopatolog&#237;a&#44; en concreto para analizar las dificultades en el ajuste emocional y comportamental de adolescentes&#46; Se utiliz&#243; una muestra de 1&#46;664 estudiantes&#44; 782 varones &#40;47&#37;&#41;&#44; pertenecientes a 34 centros escolares y 98 aulas&#46; La media de edad fue de 16&#44;12<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>a&#241;os &#40;<span class="elsevierStyleItalic">DT</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1&#44;36&#44; rango 14-19<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>a&#241;os&#41;&#46; Se realiz&#243; un muestreo aleatorio estratificado&#44; por conglomerados&#44; a nivel de aula de centro escolar&#44; en una poblaci&#243;n aproximada de 15&#46;000 estudiantes seleccionados de la comunidad aut&#243;noma de La Rioja&#46; La investigaci&#243;n fue aprobada por el Comit&#233; &#201;tico de Investigaci&#243;n Cl&#237;nica de La Rioja &#40;CEICLAR&#41;&#46;</p><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El instrumento utilizado fue el Cuestionario de Capacidades y Dificultades &#40;<span class="elsevierStyleItalic">Strengths and Difficulties Questionnaire</span> &#91;SDQ&#93;&#41; versi&#243;n autoinformada<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0565"><span class="elsevierStyleSup">50</span></a>&#46; El SDQ se ha utilizado para la evaluaci&#243;n de dificultades conductuales y emocionales y cribado psicopatol&#243;gico en poblaci&#243;n infantojuvenil<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0570"><span class="elsevierStyleSup">51&#44;52</span></a>&#46; El SDQ se compone de 25 &#237;tems&#44; en formato de respuesta Likert con tres opciones &#40;0&#58; no&#44; nunca&#59; 1&#58; a veces&#59; 2&#58; s&#237;&#44; siempre&#41;&#46; Los &#237;tems se agrupan en cinco subescalas &#40;cinco &#237;tems cada una&#41;&#58; S&#237;ntomas emocionales&#44; Problemas de conducta&#44; Hiperactividad&#44; Problemas con compa&#241;eros y Conducta prosocial&#46; A mayor puntuaci&#243;n mayor&#44; nivel de dificultades emocionales y comportamentales&#44; excepto para la subescala de Conducta prosocial&#44; donde a una menor puntuaci&#243;n le corresponde un peor ajuste&#46; Las propiedades m&#233;tricas del SDQ han sido analizadas en estudios previos internacionales y nacionales<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0580"><span class="elsevierStyleSup">53&#44;54</span></a>&#46; El SDQ y su formato de correcci&#243;n se pueden descargar de internet &#40;<a href="http://www.sdqinfo.com/">http&#58;&#47;&#47;www&#46;sdqinfo&#46;com</a>&#41;&#46; En el <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0065">Anexo</a> se recoge el contenido de los &#237;tems&#46;</p><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La red fue estimada mediante el paquete <span class="elsevierStyleItalic">Qgraph</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0465"><span class="elsevierStyleSup">30</span></a> dentro del entorno <span class="elsevierStyleItalic">R</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0590"><span class="elsevierStyleSup">55</span></a>&#46; La red estimada en este trabajo es ponderada y no dirigida&#46; Se utiliz&#243; el algoritmo G-LASSO&#46; No se estim&#243; la predictibilidad ni la comunalidad de los nodos por ser un ejemplo introductorio a la tem&#225;tica&#46; Los resultados tanto de la red estimada como de los &#237;ndices de centralidad se presentan en las <a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#fig0015">figuras 3 y 4</a>&#46; Como se puede observar&#44; no todos los nodos fueron igualmente importantes&#46; Algunos nodos ocuparon una posici&#243;n central&#44; mientras que otros ocuparon una posici&#243;n perif&#233;rica&#46; El an&#225;lisis visual de la red permiti&#243; comprobar que la mayor&#237;a de los nodos se encontraban m&#225;s fuertemente conectados con los nodos que valoraban la misma dimensi&#243;n psicopatol&#243;gica&#44; a excepci&#243;n de los nodos de la dimensi&#243;n de Problemas conductuales&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0015"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0020"></elsevierMultimedia><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se coment&#243; anteriormente que un nodo es central si tiene muchas conexiones y que su centralidad depend&#237;a b&#225;sicamente de la fuerza <span class="elsevierStyleItalic">&#40;degree centrality&#41;</span>&#44; la cercan&#237;a <span class="elsevierStyleItalic">&#40;closenness&#41;</span> y la intermediaci&#243;n <span class="elsevierStyleItalic">&#40;betweeness&#41;</span>&#46; En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">figura 4</a> se presentan los valores estandarizados referidos a la fuerza&#44; cercan&#237;a e intermediaci&#243;n de todos los nodos de la red&#46; Los &#237;ndices se encuentran todos en la misma escala de medida&#44; est&#225;n estandarizados&#44; aspecto que permite la comparaci&#243;n entre ellos&#46; Como se puede observar en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">figura 3</a>&#44; los indicadores que tuvieron mayores &#237;ndices de centralidad en las tres facetas fueron&#58; &#237;tem 13 de s&#237;ntomas emocionales &#40;&#171;Me siento a menudo triste&#44; desanimado o con ganas de llorar&#187;&#41;&#44; &#237;tem 19 de problemas con compa&#241;eros &#40;&#171;Otra gente de mi edad se mete conmigo o se burla de m&#237;&#187;&#41;&#44; e &#237;tem 9 de comportamiento prosocial &#40;&#171;Ayudo si alguien est&#225; enfermo&#44; disgustado o herido&#187;&#41;&#46; Tambi&#233;n los &#237;tems 16 &#40;&#171;Me pongo nervioso&#47;a con las situaciones nuevas&#44; f&#225;cilmente pierdo la confianza en m&#237; mismo&#47;a&#187;&#41; y 5 de problemas conductuales &#40;&#171;Cuando me enfado&#44; me enfado mucho y pierdo el control&#187;&#41; demostraron su relevancia en los indicadores de intermediaci&#243;n y cercan&#237;a&#46;</p><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Concretamente el nodo 9 valora el comportamiento prosocial y&#44; por lo tanto&#44; puede verse como una fortaleza que podr&#237;a ser objeto de intervenci&#243;n a modo de factor protector&#46; Este nodo parece influir de forma significativa en el resto de los nodos&#46; Su activaci&#243;n aumentar&#237;a la probabilidad de activaci&#243;n de otros s&#237;ntomas&#46; Asimismo&#44; tiene una alta centralidad de proximidad por lo que es un nodo que permite predecir bien otros nodos de la red&#46; Igualmente&#44; tiene una alta centralidad de intermediaci&#243;n&#44; por lo que es un nodo que se encuentra en medio entre otro par de nodos&#44; esto es&#44; est&#225; bien conectado&#46; El mismo razonamiento podr&#237;a aplicarse para los indicadores que valoran dificultades de tipo emocional y comportamiento&#44; como los nodos 9 y 13&#46; No obstante&#44; esta interpretaci&#243;n tambi&#233;n est&#225; sujeta a nueva informaci&#243;n proveniente del estudio de predictibilidad no realizada en este estudio por ser una introducci&#243;n a la tem&#225;tica&#46;</p><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A partir de estos resultados se puede comprender mejor la relaci&#243;n estructural que se establece entre los diferentes indicadores psicopatol&#243;gicos&#44; medidos con el SDQ&#44; en esta muestra de adolescentes&#46; Adem&#225;s&#44; bajo este acercamiento se pueden concebir los problemas de salud mental como sistemas complejos de s&#237;ntomas afectivos&#44; emocionales y comportamentales&#46;</p></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">A modo de conclusi&#243;n</span><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El prop&#243;sito de este art&#237;culo fue realizar una introducci&#243;n al an&#225;lisis de redes en psicopatolog&#237;a&#46; A lo largo de este trabajo se han abordado los posibles problemas que subyacen al modelo de trastorno mental promulgado desde los sistemas clasificatorios internacionales&#46; Se ha descrito tambi&#233;n la concepci&#243;n psicopatol&#243;gica que subyace al modelo de redes y se han comentado conceptos clave&#44; las diferentes tipolog&#237;as de redes redes y los procedimientos para su estimaci&#243;n&#46; Adem&#225;s&#44; se han introducido los &#237;ndices de centralidad&#44; as&#237; como algunas aplicaciones presentes y futuras muy interesantes para la pr&#225;ctica cl&#237;nica&#46; Igualmente&#44; se ha ejemplificado el an&#225;lisis de redes analizando diferentes indicadores psicopatol&#243;gicos de salud mental en una muestra representativa de adolescentes&#46;</p><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El modelo de redes parece ser un enfoque prometedor en la forma de conceptualizar la psicopatolog&#237;a<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0595"><span class="elsevierStyleSup">56</span></a>&#46; De hecho&#44; algunos autores creen que el an&#225;lisis de redes puede transformar en cierta medida el campo de la psicopatolog&#237;a<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0335"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>&#46; La investigaci&#243;n en an&#225;lisis de redes se encuentra en estos momentos en su infancia&#44; por lo que es necesario seguir trabajando en la construcci&#243;n de un modelo cient&#237;fico s&#243;lido y refutable para la explicaci&#243;n de la salud mental<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0415"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a>&#46; Esta aproximaci&#243;n se muestra como prometedora para ayudar a obtener informaci&#243;n importante en una serie de campos de investigaci&#243;n&#44; como por ejemplo la comorbilidad&#44; la relevancia cl&#237;nica de determinados s&#237;ntomas y signos&#44; el an&#225;lisis ideogr&#225;fico&#44; la comprensi&#243;n de mecanismos etiol&#243;gicos&#44; el estudio de factores de riesgo y de protecci&#243;n&#44; por citar algunos&#46; En este sentido&#44; el an&#225;lisis de redes puede tener un papel relevante en la comprensi&#243;n de los fen&#243;menos psicopatol&#243;gicos soslayando las limitaciones del modelo m&#233;dico basado en una causa latente com&#250;n&#46; Adem&#225;s&#44; parece que puede ser un modelo adecuado para integrar los nuevos estudios que recaban informaci&#243;n proveniente de m&#250;ltiples niveles de an&#225;lisis&#44; dentro de una estrategia traslacional<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0600"><span class="elsevierStyleSup">57</span></a>&#44; para la detecci&#243;n e intervenci&#243;n temprana en j&#243;venes de riesgo a problemas de salud mental<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0605"><span class="elsevierStyleSup">58&#44;59</span></a> o para el estudio de dimensiones transdiagn&#243;sticas&#46; No cabe duda de que la comprensi&#243;n y el estudio de los trastornos mentales es una labor compleja&#44; donde operan una infinita cantidad de variables procedentes de m&#250;ltiples niveles de an&#225;lisis &#40;biol&#243;gico&#44; psicol&#243;gico y social&#41;&#46; En cualquier caso&#44; ayude a cambiar o no el actual abordaje epistemol&#243;gico y metodol&#243;gico de los trastornos mentales&#44; se complemente o no con otras aproximaciones&#44; al menos el an&#225;lisis de redes se presenta como una nueva aproximaci&#243;n a partir de la cual observar&#44; medir&#44; analizar y comprender los fen&#243;menos psicopatol&#243;gicos y dar respuesta a ciertos problemas de los que adolece la psicopatolog&#237;a actual&#46;</p><p id="par0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El modelo de redes se une a otras l&#237;neas de investigaci&#243;n que se encuentran actualmente en expansi&#243;n&#44; como son los algoritmos de predicci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0615"><span class="elsevierStyleSup">60</span></a>&#44; la inteligencia artificial <span class="elsevierStyleItalic">&#40;learning machine&#41;</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0620"><span class="elsevierStyleSup">61</span></a>&#44; la medicina personalizada<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0625"><span class="elsevierStyleSup">62</span></a> o el uso de las nuevas tecnolog&#237;as m&#243;viles<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0630"><span class="elsevierStyleSup">63</span></a>&#46; Estos y otros avances son un fiel reflejo de los cambios que est&#225;n ocurriendo en el campo de la evaluaci&#243;n&#44; el diagn&#243;stico y el tratamiento de los trastornos psicopatol&#243;gicos&#46; Cuando se intenta vislumbrar lo que acontecer&#225; en el campo de la psicopatolog&#237;a en los a&#241;os venideros se pueden intuir cambios interesantes&#46; Est&#233;n atentos&#44; el agua solo pasa una vez por delante del molino&#46;</p></span><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Financiaci&#243;n</span><p id="par0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Esta investigaci&#243;n ha sido financiada por el Ministerio de Ciencia e Innovaci&#243;n de Espa&#241;a &#40;MICINN&#41; &#40;referencia PSI2014-56114-P&#41;&#59; por el Instituto Carlos<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>III&#44; Centro de Investigaci&#243;n Biom&#233;dica en Red de Salud Mental &#40;CIBERSAM&#41;&#44; y por la Convocatoria 2015 de Ayudas Fundaci&#243;n BBVA a Investigadores y Creadores Culturales&#46;</p></span><span id="sec0060" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">Conflicto de intereses</span><p id="par0190" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El autor declara no tener ning&#250;n conflicto de intereses&#46;</p></span></span>"
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Información del artículo
ISSN: 18889891
Idioma original: Español
DOI:10.1016/j.rpsm.2017.06.004
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