Modelos de inteligencia artificial para predecir el impacto de la sobrecarga laboral en la Salud Mental del personal de atención primaria en Ecuador
| dc.contributor.advisor | Tamayo Calle , Tania | |
| dc.contributor.author | Pontón Aguilar , Erick Fabian | |
| dc.coverage | Cuenca - Ecuador | |
| dc.date.accessioned | 2026-10-20T19:39:22Z | |
| dc.date.available | 2026-10-20T19:39:22Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.description | La presente investigación se enfoca en analizar la aplicación de modelos de Inteligencia Artificial (IA) para predecir el impacto de la sobrecarga laboral en la salud mental del personal de atención primaria, considerando su potencial aplicación en el contexto ecuatoriano. La exposición continua a elevadas demandas asistenciales, presión temporal, carga administrativa y exigencias emocionales puede favorecer la aparición de estrés, agotamiento y síndrome de burnout, afectando el bienestar y desempeño de los trabajadores sanitarios. Metodológicamente, se plantea un estudio cualitativo, descriptivo y documental mediante una revisión sistemática de la literatura científica publicada entre 2022 y 2026, siguiendo los lineamientos de PRISMA. La búsqueda comprende las bases de datos PubMed, Scopus, Web of Science y SciELO, complementadas con Google Académico, utilizando términos relacionados con Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático, Carga de Trabajo, Salud Mental, Burnout, Atención Primaria de Salud y Trabajadores de la Salud. El objetivo es determinar cómo los modelos de IA contribuyen a identificar patrones, factores asociados y niveles de riesgo vinculados con los efectos de la sobrecarga laboral sobre el bienestar psicológico. La evidencia analizada permitirá reconocer los principales algoritmos de aprendizaje automático utilizados, sus variables predictoras, desempeño y limitaciones. Se espera establecer que estas herramientas pueden complementar los métodos tradicionales de evaluación al procesar múltiples variables laborales, organizacionales y psicológicas de manera simultánea. Los hallazgos pretenden aportar evidencia para fortalecer la gestión de la salud ocupacional y orientar el desarrollo de estrategias preventivas, sistemas de vigilancia y mecanismos de alerta temprana dirigidos a reducir los efectos de la sobrecarga laboral en el personal de atención primaria. | |
| dc.description.uri | Trabajo académico | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.format.extent | 18 páginas | |
| dc.identifier.citation | Pontón-Aguilar, E. F., & Tamayo-Calle, T. I. (2026). Modelos de inteligencia artificial para predecir el impacto de la sobrecarga laboral en la Salud Mental del personal de atención primaria en Ecuador : “El primer autor es de correspondencia”. MQRInvestigar, 10(3), e545. | |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.56048/MQR.2026.e545 | |
| dc.identifier.journal | MQRInvestigar | |
| dc.identifier.other | 19BT-2026-SS78 | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ucacue.edu.ec/handle/ucacue/22999 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad Católica de Cuenca | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.source | Universidad Católica de Cuenca, UCACUE | |
| dc.subject | Inteligencia artificial, Sobrecarga laboral, Salud mental, Atención primaria, Personal sanitario, Revisión sistemática | |
| dc.title | Modelos de inteligencia artificial para predecir el impacto de la sobrecarga laboral en la Salud Mental del personal de atención primaria en Ecuador | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
| thesis.degree.discipline | Maestría En Salud Y Seguridad Ocupacional Con Mención En Prevención De Los Riesgos Laborales | |
| thesis.degree.grantor | Universidad Católica de Cuenca. Dirección de Posgrados. | |
| thesis.degree.level | Maestría | |
| thesis.degree.program | En línea |
