Los sistemas taxonómicos actuales se basan en un enfoque categorial, de corte descriptivo, donde los síntomas y signos psicopatológicos son causados por un hipotético trastorno mental subyacente. Con la finalidad de soslayar las limitaciones de los sistemas clasificatorios, se hace necesario incorporar nuevos modelos conceptuales y psicométricos que permitan comprender, analizar e intervenir en los fenómenos psicopatológicos desde otra perspectiva. El objetivo general de este trabajo fue presentar un nuevo enfoque denominado análisis de redes (network analysis) para su aplicación al campo de la psicopatología. En primer lugar se lleva a cabo una breve introducción al análisis de redes, donde se conciben los trastornos psicopatológicos como sistemas complejos dinámicos. A continuación se comentan conceptos clave, los diferentes tipos de redes y los procedimientos para su estimación. Seguidamente se abordan las medidas de centralidad importantes para comprender la estructura de la red así como para examinar la relevancia de las variables dentro de la misma. Posteriormente se ejemplifica todo lo anterior mediante la estimación de una red de síntomas psicopatológicos autoinformados en una muestra representativa de adolescentes. Finalmente, a modo de conclusión, se realiza una breve recapitulación y se comentan posibles líneas de investigación futuras.
Current taxonomic systems are based on a descriptive and categorical approach where psychopathological symptoms and signs are caused by a hypothetical underlying mental disorder. In order to circumvent the limitations of classification systems, it is necessary to incorporate new conceptual and psychometric models that allow to understand, analyse and intervene in psychopathological phenomena from another perspective. The main goal was to present a new approach called network analysis for its application in the field of psychopathology. First of all, a brief introduction where psychopathological disorders are conceived as complex dynamic systems was carried out. Key concepts, as well as the different types of networks and the procedures for their estimation, are discussed. Following this, centrality measures, important for the understanding of the network as well as to examine the relevance of the variables within the network were addressed. These factors were then exemplified by estimating a network of self-reported psychopathological symptoms in a representative sample of adolescents. Finally, a brief recapitulation is made and future lines of research are discussed.
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