Dra. Lilia Leticia Ramírez Ramírez

La Dra. Lilia Leticia Ramírez Ramírez obtuvo su licenciatura en actuaría en la Universidad Autónoma de México en 1996, la maestría en estadística en la Universidad de Guanajuato (programa en colaboración con el Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT)); el doctorado en estadística (2008) y su estancia postdoctoral (2008-2011) en la Universidad de Waterloo, Canadá. Sus áreas de interés son: redes complejas, dinámicas en redes, modelos epidémicos, problemas de clasificación, estadística computacional, aplicaciones de estadística a medio ambiente y salud. Actualmente es profesor titular del Departamento de Probabilidad y Estadística del CIMAT.

Modelación e inferencia de eventos estresantes con modelos no homogéneos de Poisson multivariados

 04/junio/2021  Seminario PISIS-UANL 2021      Asistencia : 25

Introducción

En esta ocasión la Dra. Lilia nos habla sobre la acumulación de estrés y su relevancia hoy en día. Dentro del área de la psiquiatría, se estudia la carga alostática, capacidad de las personas a adaptarse a un evento estresante, si ésta se acumula puede tender al evento del suicidio. En su investigación busca desarrollar un modelo matemático que identifique si una persona está en riesgo de tener un comportamiento suicida basándose en los eventos que vive y las características individuales de los pacientes. Como primer paso se busca encontrar las diferencias entre un grupo de control, con y sin tendencias suicidas.

Resumen

Para tratar esta problemática generalmente se hace uso de la carga alostática, sin embargo no es cuantificable. La Dra. Lilia propone cuantificar la cantidad de eventos, su importancia, y el efecto en la persona en términos de carga de estrés al acumularse los eventos. La propuesta es modelar utilizando un proceso multivariable de Hawkes, un proceso de Poisson no homogéneo, donde la tasa de conteo varía en función del tiempo y del historial previo al inicio del proceso; cada uno de los factores (eventos) tendrá tasas distintas ya que es multivariable.
Los datos utilizados en el estudio fueron obtenidos de entrevistas periódicas con psiquiatras en la que se generaba un historial que contabiliza los eventos estresantes o adversos que se tuvieron en un periodo determinado y como estos los hacía sentir; la población de estudio fueron residentes canadienses con tendencias suicidas, que han realizado intentos de suicidio o han estado en contacto con personas que lo han intentado, y no suicidas. Para el procesamiento de esta metodología se utilizó un algoritmo diferencial evolutivo, el cual es usado para buscar en grandes espacios de soluciones candidato con funciones multidimensionales. Las predicciones en los grupos de control resultaron estar dentro de los límites establecidos mediante la estadística, aunque el intervalo de estos límites es amplio.

Conclusiones

La tasa de suicidios se ha incrementado en estos últimos años, siendo países como Canadá, Estados Unidos de América, Rusia, Australia, donde ésta es mayor y a pesar de los esfuerzos han tenido pocos resultados favorables. El utilizar al proceso multivariable de Hawknes reporta predicciones aceptables en los grupos de control a pesar de no contar con el tiempo preciso de ocurrencia de cada evento que impacta fuertemente a este tipo de proceso, se espera poder conseguir este dato en un futuro.