La presente investigación compara el contenido de las representaciones del cáncer en jóvenes entre 18 y 25 años, con y sin esta enfermedad. Con dicho fin, se evaluaron a 70 jóvenes (30 pacientes oncológicos y 40 jóvenes no pacientes) mediante el instrumento Red de Asociaciones. Se realizó una medición cuantitativa de los componentes actitudinales de las representaciones (índice de polaridad y neutralidad) y una medición cualitativa mediante el análisis semántico de los contenidos evocados. De manera general, se encontró que las representaciones del cáncer están asociadas a contenidos de muerte, reacciones emocionales negativas, recursos personales y soporte social durante el proceso de enfermedad; contenidos que fueron difiriendo en frecuencia según grupo. Además, se encontraron diferencias significativas entre ambos grupos, ante los contenidos relacionados con muerte, efectos positivos ante soporte social e impacto físico del cáncer. Asimismo, el índice de polaridad mostró que los jóvenes no pacientes presentaron una actitud más negativa hacia el cáncer, siendo los pacientes oncológicos quienes muestran un balance entre una actitud positiva y negativa hacia esta enfermedad. Se discutieron los resultados tomando en cuenta un enfoque estructural de las representaciones. / The aim of this study is to compare the content of cancer representations in young adults aged between 18 and 25 years, with and without disease. To this end, 70 young adults (30 cancer patients and 40 healthy non- patients) were evaluated with the Associative Network tool. A quantitative measurement of attitudinal components of representations (polarity index and neutrality) and a qualitive measurement through semantic analysis of evoked contents were performed with this tool. In general, it was found that the representations of cancer are associated with negative emotional reactions, death, personal resources and social support during the disease process; contents that were differing in frequency according to the group. In addition, significant differences between the two groups were found in the contents related to death, positive reactions to social support and physical impact of cancer. Also, the polarity index showed that young adults without cancer had a more negative attitude towards this disease; however, cancer patients showed a balance between a positive and negative attitude. The results were discussed from a structural approach to the representations.

La presente investigación pone en práctica y analiza una propuesta de acompañamiento desde el ámbito teatral para pacientes oncológicas. La pregunta que se formula es la siguiente: ¿Qué impacto pueden generar las herramientas teatrales en la calidad de vida de mujeres con cáncer? Se sabe que el cáncer es una enfermedad muy presente a nivel mundial que preocupa a la población y cambia radicalmente la vida de la persona que la padece. Tiene un efecto no solo físico sino también mental y emocional. Por lo tanto, es importante que esta enfermedad se trate de manera multidisciplinar para no dejar campos importantes sin cubrir. Esta investigación propone el teatro como un acompañamiento para generar un espacio donde las pacientes se reconecten consigo mismas, con su lado lúdico y se redescubran en la situación actual en la que se encuentran, así como trasformar y regenerar, a través del teatro, nuevas emociones y sensaciones que les devuelvan la ilusión y el sentimiento de bienestar. Esta investigación tiene una aproximación práctica en la que se realizó un taller de teatro con 6 pacientes oncológicas y se aplicaron diversas dinámicas teatrales. Dichas dinámicas sirvieron como una semilla para provocar en ellas un estado de juego, apertura, sensibilidad, conexión, escucha y conciencia. En el presente documento se desarrollan los principales hallazgos que surgieron a raíz del taller de teatro, como por ejemplo, la necesidad de reconectarse con su lado lúdico, la evolución de la confianza, la proyección de expectativas y miedos, la fortaleza corporal, así como también la construcción de un discurso propio y el reforzamiento del vínculo consigo mismas y con sus familias.

El presente proyecto académico de fin de carrera tiene como objetivo mostrar el proceso automatizado de cada etapa del proceso de descubrimiento con el fin de predecir el abandono en los tratamientos de cáncer de una entidad de salud pública con una precisión eficiente basándose en características o factores determinados en la etapa de análisis junto con los miembros de la institución. La información resultante servirá de apoyo para que los administradores de la entidad de salud puedan plantear las políticas y estrategias personalizadas de retención de pacientes. Como se mencionó anteriormente, se tomaron en cuenta todas las etapas del proceso de descubrimiento de conocimiento - análisis, extracción, pre-procesamiento, estimación del modelo e interpretación - para que la información resultante pueda ser confiable y oportuna para la toma de decisiones. Adicionalmente, como parte de la etapa de extracción de datos, se encontró la necesidad de diseñar un DataMart que organice y facilite el análisis de información, no solo para el proyecto actual, sino para otras necesidades que puedan surgir en el futuro. Cada etapa tuvo apoyo de herramientas de software y metodologías que han sido ampliamente usadas con éxito en este tipo de proyectos. Se escogieron herramientas gratuitas que tendrían mayor apoyo a los requerimientos del proyecto como la automatización de los procesos, diseño del DataMart y el proceso general de Minería de Datos. En conclusión, el proyecto culminó con éxito cumpliendo los estipulado en cada uno de los resultados esperados, por lo cual, se puede determinar que el proceso automatizado podrá ser útil para determinar que pacientes abandonan su tratamiento y brindar la información oportuna a los encargados de tomar las decisiones.

La regresión cuantílica es una técnica estadística que permite analizar la relación entre variables en distintos cuantiles de la distribución de la variable respuesta. No obstante, su aplicación en variables respuesta binaria puede contraintuitivo, pues la definición tradicional de cuantiles se conceptualiza para variables continuas y no tienen una interpretación directa en una variable binaria. A pesar de que una variable de respuesta binaria sólo toma dos valores y no permite una definición tradicional de cuantiles, es posible extender la regresión cuantílica para modelar los cuantiles de la variable latente subyacente a la variable de respuesta binaria. Esta variable latente es continua y permite aplicar la regresión cuantílica en contextos donde la variable de respuesta sea binaria. En este estudio, adoptamos un enfoque bayesiano para la regresión cuantílica binarios basado en la distribución asimétrica de Laplace (ALD); aplicaremos el modelo en un conjunto de datos correspondiente a resultados de descarte de pruebas COVID-19 en pacientes oncológicos y estimaremos los coeficientes de la regresión mediante el paquete bayesQR desarrollado en R. / Quantile regression is a statistical technique that allows for the analysis of relationships between variables across different quantiles of the response variable’s distribution. However, its application to binary response variables can be counterintuitive, as the traditional definition of quantiles is conceptualized for continuous variables and does not have a direct interpretation in a binary variable. Although a binary response variable only takes two values and does not allow for a traditional definition of quantiles, it is possible to extend quantile regression to model the quantiles of the latent variable underlying the binary response variable. This latent variable is continuous and enables the application of quantile regression in contexts where the response variable is binary. In this study, we adopt a Bayesian approach to binary quantile regression based on the Asymmetric Laplace Distribution (ALD); we will apply the model to a dataset comprising discarded COVID-19 test results in oncology patients and estimate the regression coefficients using the bayesQR package developed in R.