Start Date
9-10-2025 12:00 PM
End Date
9-10-2025 1:30 PM
Description
Objetivos
Determinar si las intervenciones basadas en inteligencia artificial (IA) son efectivas para el tratamiento de la depresión crónica a nivel poblacional en las Américas. Utilizando PICO: P (población con depresión crónica); I (intervenciones de IA); C (tratamiento convencional o ninguna intervención); O (reducción de síntomas depresivos, accesibilidad, equidad en salud, costo-efectividad). Objetivos secundarios: identificar barreras de implementación y evaluar factibilidad en sistemas de salud pública.
Métodos
Revisión sistemática siguiendo pautas PRISMA 2020
Estrategia: Búsqueda en PubMed, Embase, PsycINFO, Cochrane Library, LILACS y Scielo desde enero 2019 hasta agosto 2025, usando términos "inteligencia artificial", "machine learning", "terapia digital", "depresión crónica", "trastorno depresivo mayor", "salud de la población", "intervención en salud pública".
Criterios de elegibilidad: Estudios cuantitativos en adultos, en inglés, español, portugués.
Fuentes de información: las mencionadas.
Selección de fuentes: Dos revisores independientes usando el software Covidence, con tercer revisor en desacuerdos.
Riesgo de sesgo: Herramientas RoB-2 (ensayos clínicos), ROBINS-I (estudios observacionales) y GRADE (certeza de evidencia).
Resultados
Estudios incluidos: Se anticipan 25-35 estudios con 15.000-20.000 participantes de América Latina, América del Norte y el Caribe.
Síntesis de resultados: Búsquedas exploratorias interrogan efectividad comparable a terapia tradicional, con ventajas en accesibilidad (40-60% de aumento en adherencia) y costo-efectividad (30-50% de reducción de costos). Se espera heterogeneidad moderada.
Conclusiones
Esta revisión proporcionará evidencia sobre el uso de IA en el tratamiento poblacional de depresión crónica, identificando oportunidades y limitaciones incluyendo validación cultural, privacidad de datos y factibilidad de implementación. Los resultados informarán decisiones de política pública de salud mental en las Américas.
Efectividad de Intervenciones Basadas en Inteligencia Artificial para el Tratamiento de la Depresión Crónica a Nivel Poblacional en las Américas: Una Revisión Sistemática
Objetivos
Determinar si las intervenciones basadas en inteligencia artificial (IA) son efectivas para el tratamiento de la depresión crónica a nivel poblacional en las Américas. Utilizando PICO: P (población con depresión crónica); I (intervenciones de IA); C (tratamiento convencional o ninguna intervención); O (reducción de síntomas depresivos, accesibilidad, equidad en salud, costo-efectividad). Objetivos secundarios: identificar barreras de implementación y evaluar factibilidad en sistemas de salud pública.
Métodos
Revisión sistemática siguiendo pautas PRISMA 2020
Estrategia: Búsqueda en PubMed, Embase, PsycINFO, Cochrane Library, LILACS y Scielo desde enero 2019 hasta agosto 2025, usando términos "inteligencia artificial", "machine learning", "terapia digital", "depresión crónica", "trastorno depresivo mayor", "salud de la población", "intervención en salud pública".
Criterios de elegibilidad: Estudios cuantitativos en adultos, en inglés, español, portugués.
Fuentes de información: las mencionadas.
Selección de fuentes: Dos revisores independientes usando el software Covidence, con tercer revisor en desacuerdos.
Riesgo de sesgo: Herramientas RoB-2 (ensayos clínicos), ROBINS-I (estudios observacionales) y GRADE (certeza de evidencia).
Resultados
Estudios incluidos: Se anticipan 25-35 estudios con 15.000-20.000 participantes de América Latina, América del Norte y el Caribe.
Síntesis de resultados: Búsquedas exploratorias interrogan efectividad comparable a terapia tradicional, con ventajas en accesibilidad (40-60% de aumento en adherencia) y costo-efectividad (30-50% de reducción de costos). Se espera heterogeneidad moderada.
Conclusiones
Esta revisión proporcionará evidencia sobre el uso de IA en el tratamiento poblacional de depresión crónica, identificando oportunidades y limitaciones incluyendo validación cultural, privacidad de datos y factibilidad de implementación. Los resultados informarán decisiones de política pública de salud mental en las Américas.
Comments
Efectividad de Intervenciones Basadas en Inteligencia Artificial para el Tratamiento de la Depresión Crónica a Nivel Poblacional en las Américas: Una Revisión Sistemática
Jesús Ignacio Rivera Cano¹
¹ Empresa Social del Estado Hospital Mental de Antioquia, Bello, Colombia; jesusignacioriveracano@gmail.com ; ORCID: 0009-0001-1719-6797
Psicólogo, Universidad de Antioquia.
Especialista en Psicología, Universidad de San Buenaventura.
Magíster en Salud Mental, Universidad CES.
Formación Pedagógica, Universidad Autónoma Latinoamericana.
Formación en Psicología, Salud Mental, Ética y Bioética, Universidad Nacional Autónoma de México.
Diplomado en Derechos Humanos. Suprema Corte de Justicia de la Nación, México.
Diplomado Deportes Interdisciplinarios a la Atención en Salud Mental. Universidad CES.
Diplomado Derechos Humanos. Personería de Medellín y Secretaría de Bienestar Social de la Alcaldía de Medellín.
Correspondencia del autor: jesusignacioriveracano@gmail.com ; Tel.: +57-310-590-1738 (JIRC)