Paliativos

PO414
Estudio comparativo de técnicas de clasificación en la determinación de perfiles de competencia en
profesionales sanitarios: análisis jerárquicos frente a redes de neuronas artificiales
Luis Felipe Calle Cruz 2 , Auxiliadora Fernández López 1 , Manuel Jose Mejias Estevez 3 , Carmen Aguilera Gonzalez 4 ,
Jose Manuel Sevillano Armenta 5 , Rafael Cía Ramos 6
1
Médico hospitalización domiciliaria hospital universitario virgen del rocío, Sevilla, Sevilla 2 Médico de familia alcosa,
Sevilla, sevilla, 3 Médico escp costa noroeste Jerez, Cádiz , JEREZ, , 4 medico hospitalización domiciliaria hospital
universitario virgen del rocío, Sevilla 5 Médico hospitalización domiciliaria hospital universitario virgen del rocío,
Sevilla 6 Médico hospitalización domiciliaria hospital universitario virgen del Rocío, Sevilla, Sevilla
Introducción: En esta investigación se comparan los resultados obtenidos mediante dos técnicas de clasificación
utilizadas habitualmente en sistemas de aprendizaje no supervisado: análisis de conglomerados jerárquicos y
mapas auto-organizados (Self Organized Maps). Estas aproximaciones son evaluadas en cuanto a homogeneidad
intragrupos, distancia intergrupos y grado de significación práctica de los resultados para diferentes tasas de
aprendizaje y niveles de agrupamiento entre otros valores de configuración.
Objetivos: Realizar un estudio comparativo de las técnicas de clasificación jerárquica y los mapas auto-organizados
(RNAs) al ser aplicadas al estudio del grado de competencia ante la muerte en una muestra de profesionales
sanitarios.
Metodología: Estudio cuantitativo. Se realiza encuesta a 116 profesionales sanitarios de diferentes niveles
asistenciales, aplicándose la escala de afrontamiento de Bugen y la Escala de Collet-Lester o actitud de miedo a la
muerte. Análisis estadístico mediante software de análisis de datos Weka y PASW 20 para Windows.
Resultados: Se somete la muestra a análisis de conglomerados de k-medias y clasificación mediante mapas autoorganizados
para distintos valores de los parámetros: número de clústers, neuronas por nivel, niveles ocultos, tasas
de aprendizaje, método de cálculo de la distancia.
Se compara el porcentaje de instancias por grupos, distancia media y varianza de los elementos a los centroides de
grupo y la distancia intergrupos.
Finalmente se analiza la representación gráfica de los clústeres obtenidos y los bias encontrados.
Conclusiones: Se muestran las ventajas detectadas al utilizar los mapas auto-organizados para delimitar perfiles
de competencia frente a la caracterización jerárquica: flexibilidad en la determinación de los grupos, fidelidad a la
muestra original, propagación del aprendizaje.
391