Análisis de la depresión en El Salvador mediante modelos de aprendizaje automático (Alerta, Revista científica del Instituto Nacional de Salud, 2026)
Introducción. La depresión es un trastorno mental frecuente y una de las principales causas de discapacidad a nivel mundial. Presenta un origen multifactorial, derivado de la interacción de factores biológicos, psicológicos, sociales y estructurales. Objetivo. Analizar los factores asociados a la depresión en adultos y personas mayores de El Salvador. Metodología. Se realizó un estudio transversal analítico con enfoque predictivo en 7249 participantes. Se aplicó un modelo de regresión logística basado en modelos de aprendizaje automático conocido en inglés como machine learning, entrenado con el 80 % de los datos y evaluado con el 20 %, optimizado mediante validación cruzada y simulaciones de Monte Carlo. El perfil de riesgo se categorizó mediante análisis de conglomerado. Resultados. La depresión mostró una asociación significativa con ansiedad (OR 10,385 IC 95 % 8,760-12,310), trastorno de estrés postraumático OR 4,471 (IC 95 % 3,257-6,138), estrés por COVID-19 OR 2,42 (IC 95 % 1,437-4,092), ideación suicida OR 1,968 (IC 95 % 1,605-2,414), discriminación reciente OR 1,338 (IC 95 % 1,090-1,643), sexo femenino OR 1,291 (IC 95 % 1,072-1,553), necesidades básicas insatisfechas OR 1,192 (IC 95 % 1,016-1,399) y discapacidad funcional OR 1,044 (IC 95 % 1,038-1,051). El promedio del área bajo la curva fue de 0,836. El análisis de conglomerado identificó tres grupos diferenciados según nivel de riesgo: alto, medio y bajo. El grupo de alto riesgo presentó baja integración social y elevada afectación funcional y emocional, concentrándose principalmente en los departamentos de Morazán y Chalatenango. Conclusión. La depresión resulta de una interacción compleja de factores emocionales, sociales y estructurales, con mayor prevalencia en mujeres y variaciones geográficas del riesgo, lo que exige intervenciones integrales y focalizadas