Investigación Raquel

introducción

En el marco de la investigación que encabezo, mi objetivo principal radica en ahondar en la intrincada relación entre los factores y síntomas del trastorno obsesivo-compulsivo (TOC) y la presencia, importancia e intensidad de los síntomas del trastorno de acumulación en los pacientes afectados. Este estudio se propone arrojar luz sobre la complejidad de estas interacciones, con el fin de comprender cómo influyen en el abordaje terapéutico y, a su vez, evaluar el impacto que estas dinámicas pueden tener en los resultados de los tratamientos empleados.

La metodología adoptada para este análisis implica la administración de dos encuestas, la SR1 y HSR, diseñadas para valorar la intensidad de los síntomas de acumulación, a una muestra representativa de aproximadamente 100 pacientes. Este enfoque no solo nos permitirá cuantificar la presencia de síntomas, sino también explorar otras variables relevantes en esta población. Se trata de un estudio descriptivo observacional de carácter retrospectivo, cuyo propósito es evaluar si la sintomatología de acumulación puede prever la respuesta a largo plazo en el tratamiento del TOC, según la evaluación de la así me puedo hacer una división de pantalla aquí también la tengo ya. Este análisis meticuloso busca aportar conocimientos valiosos que puedan optimizar las estrategias terapéuticas y mejorar la calidad de vida de los pacientes afectados por estos trastornos.

Datos

Paciente	Variable 1	Variable 2	Variable 3	Variable 4	Variable 5
1	1	3	1	0	Sí
2	1	3	1	0	Sí
3	1	3	1	0	Sí
4	1	3	1	0	Sí
5	1	3	1	0	Sí

# Datos de la tabla
pacientes <- c(1, 2, 3, 4, 5)
variable1 <- c(1, 1, 1, 1, 1)
variable2 <- c(3, 3, 3, 3, 3)
variable3 <- sample(1:5, 5, replace = TRUE)  # Aleatorio para Variable 3
variable4 <- c(0, 0, 0, 0, 0)
variable5 <- c("Sí", "Sí", "Sí", "Sí", "Sí")

# Crear un data frame
datos <- data.frame(Paciente = pacientes,
                    Variable1 = variable1,
                    Variable2 = variable2,
                    Variable3 = variable3,
                    Variable4 = variable4,
                    Variable5 = variable5)

# Imprimir la tabla
print(datos)

  Paciente Variable1 Variable2 Variable3 Variable4 Variable5
1        1         1         3         1         0        Sí
2        2         1         3         2         0        Sí
3        3         1         3         5         0        Sí
4        4         1         3         1         0        Sí
5        5         1         3         2         0        Sí

# Resumen estadístico
resumen <- summary(datos)
print(resumen)

    Paciente   Variable1   Variable2   Variable3     Variable4
 Min.   :1   Min.   :1   Min.   :3   Min.   :1.0   Min.   :0  
 1st Qu.:2   1st Qu.:1   1st Qu.:3   1st Qu.:1.0   1st Qu.:0  
 Median :3   Median :1   Median :3   Median :2.0   Median :0  
 Mean   :3   Mean   :1   Mean   :3   Mean   :2.2   Mean   :0  
 3rd Qu.:4   3rd Qu.:1   3rd Qu.:3   3rd Qu.:2.0   3rd Qu.:0  
 Max.   :5   Max.   :1   Max.   :3   Max.   :5.0   Max.   :0  
  Variable5        
 Length:5          
 Class :character  
 Mode  :character  
                   
                   
                   

# Calcular medias solo para las variables numéricas
medias_numericas <- colMeans(datos[, sapply(datos, is.numeric)], na.rm = TRUE)
print("Medias de las Variables Numéricas:")

[1] "Medias de las Variables Numéricas:"

print(medias_numericas)

 Paciente Variable1 Variable2 Variable3 Variable4 
      3.0       1.0       3.0       2.2       0.0