Expanding the Occupational Health Psychology Methodology: An Artificial Neural Network Approach.
- Autores: Félix Ladstätter
- Directores de la Tesis: Vicente Ponsoda Gil (dir. tes.), Bernardo Moreno Jiménez (dir. tes.), María Márquez González (tut. tes.)
- Lectura: En la Universidad Autónoma de Madrid ( España ) en 2021
- Idioma: inglés
- Tribunal Calificador de la Tesis: Rosa María Carro Salas (presid.), José Luis González Gutiérrez (secret.), Jean-Pierre Neveu (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Psicología Clínica y de la Salud por la Universidad Autónoma de Madrid
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: Biblos-e Archivo
- Resumen
El burnout es un riesgo psicosocial de las profesiones sanitarias. Habitualmente se considera un constructo tridimensional que consiste en el agotamiento emocional, la despersonalización y la falta de realización personal. El término se ha vuelto cada vez más común desde la segunda mitad del siglo pasado y puede describirse esencialmente como un estado de agotamiento emocional y mental. A largo plazo, las personas que sufren burnout invierten más energía de la que reciben, según los modelos de demandas y recompensas. En otras palabras, el burnout es un proceso de desgaste a largo plazo que resulta de un desequilibrio entre el esfuerzo (las demandas) y los resultados.
Las enfermeras están muy expuestas a factores de estrés psicosocial como la ambigüedad de rol, el contacto con el dolor y la muerte o la carga de trabajo y, por lo tanto, son particularmente susceptibles de desarrollar burnout o desgaste profesional. Hardiness es un constructo de personalidad que consiste en tres variables fundamentales: compromiso, reto y control. Las tres variables actúan de forma sincronizada, favoreciendo una actitud que es muy eficaz para aliviar las condiciones de estrés y reducir el burnout, así como utilizar un afrontamiento eficaz frente a este riesgo psicosocial.
Además, importantes relaciones entre las variables que explican el burnout no son lineales, pero los investigadores utilizan métodos lineales como la correlación de Pearson o la regresión lineal para analizar estas relaciones complejas. Las redes neuronales artificiales son herramientas sofisticadas de modelado y predicción que son capaces de extraer relaciones no lineales complejas entre las variables. Desde esta perspectiva, el primer estudio realizado en la tesis con una muestra de 465 enfermeras chinas explora esta capacidad mediante la modelización de las no-linealidades en el proceso de burnout modulado por hardiness con una red neuronal artificial. Específicamente, se concatenan dos redes neuronales artificiales de tipo feed-forward de varias capas para modelar el proceso de burnout compuesto no lineal. Los resultados muestran que este enfoque de una red neuronal artificial concatenada es factible para modelar el proceso de burnout y que las relaciones entre las variables de estrés, hardiness, burnout y sus consecuencias son no lineales en diversos grados.
La mayoría de las investigaciones han utilizado un enfoque centrado en las variables (por ejemplo, regresión, SEM) para estudiar los efectos aditivos e interactivos de hardiness en los factores de estrés y sus consecuencias. En este tipo de investigación, el enfoque principal consiste en investigar los diferentes niveles del constructo de hardiness global, como alto o bajo en todas las dimensiones. La investigación centrada en la persona, por otra parte, investiga el efecto de la combinación de diferentes niveles en todas las dimensiones (es decir, los perfiles), como altos niveles de compromiso y reto y bajos niveles de control.
En el segundo estudio, se ha realizado una investigación centrada en la persona mediante la aplicación del algoritmo k-medias a una muestra de 325 enfermeras chinas, se identificaron tres perfiles, compuestos por individuos que obtuvieron una puntuación: 1) promedio en cuanto a compromiso y control y alto en cuanto a reto, clasificado como perfil de búsqueda de novedades, 2) promedio en cuanto a compromiso y reto y alto en cuanto a control, clasificado como perfil de control rígido, y 3) alto en cuanto a todas las dimensiones de resistencia, clasificado como perfil de resistencia. Es importante señalar que este resultado muestra que las enfermeras menos resistentes no forman un grupo homogéneo. En el estudio se observó que las enfermeras con un perfil resistente tenían las tasas de burnout y consecuencias más bajas. En cuanto a los otros dos perfiles, las enfermeras con el perfil de búsqueda de novedades tenían más probabilidades de sufrir burnout que las enfermeras con un perfil de control rígido.
Para mejorar aún más nuestra comprensión del efecto mitigador de los perfiles de hardiness sobre los factores de estrés y el burnout como consecuencia, los tres perfiles de hardiness encontrados en el segundo estudio fueron examinados por sus diferentes efectos sobre los factores de estrés y el burnout utilizando una red neuronal artificial y un análisis de regresión múltiple. Los resultados de estos análisis mostraron que las relaciones entre los factores de estrés y el burnout funcionaban de manera diferente en los tres perfiles. El personal de enfermería con el perfil de búsqueda de novedades tenía la mayor probabilidad de tener burnout. Por el contrario, las enfermeras más resistentes, como se esperaba, eran las que menos probabilidades tenían de verse afectadas por el burnout. Además, algunas de estas relaciones no eran lineales y por lo tanto, no eran estadísticamente significativas cuando se analizaban mediante el análisis de regresión. Sin embargo, las mismas relaciones fueron reconocidas como importantes por la red neuronal artificial. Los resultados obtenidos a través de las diferentes investigaciones, muestran la necesidad de seguir explorando las relaciones no lineales entre las diversas variables para tener mayor conocimiento del problema. Este enfoque ayuda a entender la complejidad del burnout y permite establecer medidas de prevención precisas y específicas en función de la no linealidad. Además, los perfiles de personalidad resistente, permiten conocer de manera concreta la mayor o menor vulnerabilidad respecto al burnout de las enfermeras. Así como, comprobar que el perfil de baja personalidad resistente no es un grupo homogéneo. De esta manera, podremos desarrollar programas de prevención específicos en función de estos factores de riesgos y elaborar propuestas preventivas para el desarrollo organizacional en los hospitales y promover actitudes de resistencia en las enfermeras.
