Análisis estadístico y aprendizaje automático en el consumo de sustancias psicoactivas: un análisis bibliométrico
DOI:
https://doi.org/10.5377/nexo.v36i02.16017Palabras clave:
Análisis bibliométrico, análisis estadístico, aprendizaje automático, psicofármacos, salud mentalResumen
Dado que el consumo de sustancias psicoactivas es un tema que ha despertado interés a nivel mundial, esta área ha sumado numerosos resultados de carácter científico. Por ello, es esencial llevar a cabo un análisis comprensivo que abarque el mayor número de estudios disponibles para resumir los distintos avances y proporcionar una visión general de cómo ha ido evolucionando el campo de la investigación en las últimas décadas. Este artículo realiza un análisis bibliométrico utilizando un amplio conjunto de datos de artículos publicados entre 2000 y 2021. El estudio examinó 1022 publicaciones de esos 20 años. Alrededor del 79% utilizó técnicas de análisis estadístico, y casi el 21% empleó técnicas de aprendizaje automático. Cabe mencionar que las publicaciones relacionadas con el análisis estadístico se agruparon de la siguiente manera: análisis estadístico multivariante o univariante (52,4%), análisis bayesiano (21,7%) y análisis espacial (50,5%). Hubo varios puntos clave en relación con los resultados generales de la investigación. Los resultados ilustran que las publicaciones han aumentado considerablemente durante las dos últimas décadas. La mayoría de las publicaciones proceden de Estados Unidos. Además, se identificaron los autores y las revistas más prolíficos. En la última década, debido a los avances tecnológicos, se ha investigado más sobre la potenciación y el diseño de técnicas bayesianas aplicadas al uso de sustancias psicoactivas.
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