Resum

Introducción y objetivos: Los migrantes con VIH pueden presentar problemas de calidad de vida. El estudio pretende crear calculadoras que predigan el riesgo de presentar problemas médicos, psicológicos y sociales, a partir de variables obtenidas por encuesta, incluyendo Patient Reported Outcomes (PRO). Métodos: Se incluyeron 109 migrantes hispanohablantes recién llegados a España (< 6 meses), reclutados en el Hospital La Paz, Hospital Infanta Leonor y ONG Apoyo Positivo. Los participantes realizaron evaluaciones médicas, psicológicas y sociales para detectar ausencia o presencia de problemas en cada área. Además, completaron una encuesta que incluyó variables sociodemográficas, relacionadas con la migración, hábitos y salud, así como distintos PRO para evaluar conocimientos sobre VIH, calidad de vida (CST-VIH), estrés percibido (PSS), ansiedad y depresión (HADS), eventos traumáticos (Early-G), resiliencia (CD-RISC) y soledad (UCLA). Se utilizaron modelos de machine learning para la creación de calculadoras de riesgo que incluyeran variables autorreportadas relevantes para la detección de problemas médicos, psicológicos y sociales. Concretamente, se ajustó un modelo de bosque aleatorio para cada área evaluada, en función de la presencia o ausencia de problemas. Se utilizó el índice Out-of-Bag (OOB) para evaluar el rendimiento de cada modelo, considerándose un mejor rendimiento un OOB cercano a cero. Además, se calculó la permutación de la importancia de las variables (PVI) para determinar la importancia de cada variable predictora. Resultados: LA mayoría de los participantes (N = 109) fueron hombres (N = 93,8 5,32%) procedentes de centro o Latinoamérica (N = 105, 96,33%), homo o bisexuales (N = 100, 91,74%) con una edad media de 34,20 (DT = 8,58). El 45,05% presentó problemas médicos, el 33,98% psicológicos y el 53,40% sociales. Los tres modelos presentaron buen rendimiento mostrándose capaces de predecir los problemas en cada área. Los indicadores de riesgo más relevantes en el modelo médico (OOB = 0,20) fueron los síntomas físicos (CST-VIH) y haber migrado por otros países previo a la llegada a España. Los principales indicadores en el modelo psicológico (OOB = 0,15) fueron los síntomas de ansiedad (HADS) y estrés percibido (PPS) y, en el modelo social (OOB = 0,21) la exclusión social (CST-VIH). Conclusiones: Nuestro análisis presenta modelos basados en variables autorreportadas que pueden servir para discriminar entre casos de mayor o menor vulnerabilidad médica, psicológica y social en migrantes hispanohablantes con VIH recién llegados a España. El uso de estas calculadoras podría ser útiles en distintos recursos sociosanitarios para mejorar la detección e intervención de problemas médicos, psicológicos y sociales.