Ansiedad, sentimientos del odontólogo y medidas adoptadas en la atención clínica durante la pandemia COVID-19

Introducción: la pandemia COVID-19 ha afectado la práctica odontológica por el alto riesgo de contagio durante su ejercicio. El objetivo del estudio fue determinar el nivel de ansiedad, sentimientos manifestados y medidas adoptadas en la atención clínica por el odontólogo durante la pandemia COVID-19 en Lima Metropolitana-Perú. Métodos: estudio descriptivo, prospectivo y transversal realizado en 386 odontólogos de Lima Metropolitana-Perú en los primeros meses del 2021. El nivel de ansiedad se midió a través del: Generalized Anxiety Disorder. Se confeccionó y validó un cuestionario para medir los sentimientos y medidas adoptadas, que fue enviado a través de distintas redes sociales. Resultados: los niveles de ansiedad leve y moderada se presentaron en el 42,5% y 21,2% respectivamente, presentándose mayores niveles de severidad en las mujeres (p<0,001). A mayor edad y número de años de experiencia profesional el nivel de ansiedad fue menor (Rho=-0,132; p=0,009) y (Rho=-0,129, p=0,011). Los sentimientos experimentados aumentaron a medida que el nivel de ansiedad fue mayor p<0,001. El 97,7% manifestó haber modificado el uso de equipos de protección personal como el uso de mascarillas respiratorias tipo N95 y el protector facial, y el 48,7% reveló haber tenido alguna dificultad para obtenerlo. La medida más utilizada en la atención clínica fue el lavado de manos antes y después de cada atención (92,7%) y el uso de luz ultravioleta (42,5%) fue la menos utilizada. Conclusiones: los odontólogos han cambiado el protocolo de atención, manifestando diferentes niveles de ansiedad acompañados de sentimientos negativos durante la pandemia COVID-19.

Introduction: the COVID-19 pandemic has affected dental practice, due to the high risk of contagion during its practice. The objective of the study was to evaluate the level of anxiety; emotions and measures taken by dentists during COVID-19 pandemic in Lima Metropolitana-Peru. Methods: the study was descriptive, prospective, and cross-sectional carried out in 386 dentists practicing in Lima Metropolitan-Peru during the first months of 2021. Level of anxiety was assessed by "Generalized Anxiety Disorder 7-item" (GAD-7) scale. A questionnaire was developed and validated to evaluate emotions and measures taken and was sent through different social networks. Results: mild and moderate anxiety were present in 42.5% and 21.2% respectively, with higher levels of severity in women (p<0.001). The higher the age and number of years of professional experience, the level of anxiety was lower (Rho=-0.132; p=0.009) and (Rho=-0.129, p=0.011). The emotions increased as the level of anxiety was higher p<0.001. 97.7% stated that they had modified the use of personal protective equipment such as the use of N95-type respiratory masks and face shields, and 48.7% revealed that they had some difficulty in obtaining it. The most used measure in clinical practice was hand washing before and after treatment (92.7%), while the use of ultraviolet light (42.5%) was the least used. Conclusions: dentists have changed care protocol, manifesting different levels of anxiety accompanied by negative emotions during COVID-19 pandemic.

Percepciones y sentimientos de niños argentinos pospandemia por COVID-19 / Perceptions and feelings of Argentine children post pandemic COVID-19

La mortalidad y formas graves atribuibles al COVID-19 en población pediátrica han sido bajas en comparación con los adultos. No obstante, los niños, niñas y adolescentes (NNA) constituyen un universo especialmente afectado por la pandemia, en cuanto a restricción y limitación de sus derechos. La Subcomisión de Derechos de la Niñez y Adolescencia y el Comité de Pediatría Social de la Sociedad Argentina de Pediatría entendieron trascendente recolectar sus voces para relevar el impacto que la transición de la situación de pandemia por COVID-19 a la actual "nueva normalidad" ha producido en los sentimientos, emociones y deseos de los NNA en Argentina. Realizamos un estudio cualitativo, descriptivo, basado en encuesta anónima, entre NNA argentinos de 6 a 18 años residentes en Argentina. El análisis incluyó 1537 entrevistas efectivas. Los resultados permitieron sugerir recomendaciones para desarrollar estrategias de afrontamiento, contención y acompañamiento de los NNA en la pospandemia.

The frequency of the severity of the different expressions of SARS-COV-2 disease, and its mortality in the pediatric population have been low unlike in the adult population. However, children and adolescents have been very affected by this virus, through the restriction and limitations of their rights. The Subcommittee on the Rights of the Childhood and Adolescence and the Committee of Social Pediatrics of the Sociedad Argentina de Pediatría understood that it was very important to gather their voices to weigh the impact of the transition from COVID pandemic to this "new normalcy" and the effects on argentine children and adolescents' rights, emotions and desires, especially those related to accessibility to education and health. We carried on a qualitative descriptive narrative transversal phenomenological research, through an open anonymous survey, among children and adolescents between 6 and 18 years old, living in Argentina; 1537 surveys were collected. The research findings allowed elaborate recommendations to develop strategies to face, protect and accompany the children and adolescents during the post-pandemic.

Distanciamento social na pandemia da covid-19: sentimentos vivenciados por pessoas idosas / Distanciamiento social en la pandemia de covid-19: sentimientos experimentados por pesronas mayores / Social distancing in the covid-19 pandemic: feelings experienced by older people

Objetivo: conhecer os sentimentos vivenciados por pessoas idosas diante do distanciamento social na pandemia da Covid-19. Método: estudo qualitativo que adotou como referencial a Teoria das Representações Sociais pelo método do Discurso do Sujeito Coletivo. Participaram do estudo 29 pessoas idosas e a seleção foi do tipo intencional ou teórico, utilizando a técnica de snowball (bola de neve). Os dados foram coletados entre outubro e dezembro de 2020, por meio de um questionário de caracterização sociodemográfica, familiar e de saúde e uma questão aberta norteadora do estudo. Os depoimentos foram gravados, transcritos e analisados. Resultados: as pessoas idosas relataram vivenciar os sentimentos de preocupação, medo, naturalidade, conforto, com maior predomínio dos sentimentos de desconforto, tristeza, solidão e segurança. Considerações finais: sentimentos positivos e negativos foram vivenciados pelas pessoas idosas durante o período de distanciamento social pela pandemia da Covid-19.

Objetivo: conocer los sentimientos vividos por personas ancianas ante el distanciamiento social en la pandemia de Covid-19. Método: estudio cualitativo que adoptó como referencial la Teoría de las Representaciones Sociales por el método del Discurso del Sujeto Colectivo. Participaron del estudio 29 personas mayores y la selección fue del tipo intencional o teórico, utilizando la técnica de snowball (bola de nieve). Los datos fueron recogidos entre octubre y diciembre de 2020, por medio de un cuestionario de caracterización sociodemográfica, familiar y de salud y una cuestión abierta orientadora del estudio. Las declaraciones fueron grabadas, transcritas y analizadas. Resultados: las personas mayores relataron vivenciar los sentimientos de preocupación, miedo, naturalidad, confort, con mayor predominio de los sentimientos de incomodidad, tristeza, soledad y seguridad. Consideraciones finales: sentimientos positivos y negativos fueron vividos por las personas mayores durante el período de distanciamiento social por la pandemia de Covid-19.

Objective: to know the feelings experienced by elderly people in the face of social distancing in the Covid-19 pandemic. Method: qualitative study that adopted as reference the Theory of Social Representations by the method of Collective Subject Discourse. 29 elderly people participated in the study and the selection was intentional or theoretical, using the snowball technique. Data were collected between October and December 2020, through a questionnaire of sociodemographic, family and health characterization and an open question guiding the study. The statements were recorded, transcribed and analyzed. Results: the elderly reported experiencing feelings of worry, fear, naturalness, comfort, with a greater predominance of feelings of discomfort, sadness, loneliness and security. Final considerations: positive and negative feelings were experienced by the elderly during the period of social distancing due to the Covid-19 pandemic.

Análisis de sentimientos y tópicos sobre las vacunas cubanas Soberana 02 y Abdala en Twitter

El análisis de sentimientos o minería de opiniones es una rama de la computación que permite analizar opiniones, sentimientos y emociones en ciertas áreas de interés social como productos, servicios, organizaciones, compañías, eventos y temas de interés actual. En tal sentido se propuso identificar los sentimientos y tópicos presentes en los tweets que hicieron mención a las vacunas cubanas Soberana 02 y Abdala en la red social Twitter. Se optó por los lenguajes de programación Python y R con sus librerías específicas para la ciencia de datos. La primera parte del estudio, que abarcó desde el web scraping hasta la cuantificación de las palabras más usadas, se realizó con Python y las siguientes librerías: tweepy, pandas, re, nltk y matplotlib. Mientras que la segunda, que fue la del análisis de sentimientos y detección de tópicos, se implementó con R y se utilizó: tokenizers, tm, syuzhet, topic modeling, tidyverse, barplot y wordcloud. Se obtuvo que entre los términos con que más se dialoga en Twitter están dosis, vacunas, eficacia, cubanos, candidatos, millones, país, personas, recibido y población. En los tweets las emociones predominantes fueron el miedo y, ligeramente por encima, la confianza; en la polaridad predominó la positiva, como expresión del contexto vivido en el cual se desarrolló la campaña de vacunación. A partir de los tópicos identificados y los términos que se relacionaron con las emociones predominantes, así como por la polaridad, se aprecia consenso en torno a las vacunas Soberana 02 y Abdala.

Sentiment analysis or opinion mining is a branch of computing that allows analyzing opinions, feelings and emotions in certain areas of social interest such as products, services, organizations, companies, events and topics of current interest. In this sense, the objective of this paper was to identify the feelings and topics present in the tweets mentioning the Cuban vaccines Soberana 02 and Abdala on Twitter social network. The programming languages Python and R with their specific libraries for data science were chosen. The first part of the study, which ranged from web scraping to the quantification of the most used words, was carried out with Python and the libraries tweepy, pandas, re, nltk and matplotlib. While the second, which was the sentiment analysis and topic detection, was implemented with R and used tokenizers, tm, syuzhet, topic modeling, tidyverse, barplot, and wordcloud. It was obtained that among the terms with which there is more dialogue on Twitter are doses, vaccines, efficacy, Cubans, candidates, millions, country, people, received and population. In the tweets, the predominant emotions were fear and confidence, slightly above it; in the polarity, the positive one predominated, as an expression of the lived context in which the vaccination campaign was developed. A consensus can be perceived around the vaccines Soberana 02 and Abdala, from the identified topics and the terms that were related to the predominant emotions, as well as the polarity.

Feelings about birth by a group of high-risk pregnant women / Sentimientos sobre el parto de un grupo de gestantes de alto riesgo / Sentimentos a respeito do nascimento por um grupo de gestantes de alto risco

ABSTRACT Objective: to understand feelings about birth among a group of high-risk pregnant women. Method: a descriptive and qualitative study, using Alfred Schütz's social phenomenology as a philosophical theoretical framework. The study included 25 pregnant women undergoing high-risk prenatal care. The interview had the following guiding questions: tell me about your feelings regarding the moment of birth/childbirth; How do you deal with the high-risk diagnosis? What are your expectations for birth/childbirth? Results: five categories emerged: Fear of obstetric care; Fear of complications with the baby; Fear of cesarean section; Resilience in the face of high-risk pregnancy; and Expectations for birth. Considerations: high-risk pregnant women are afraid of the care they will receive, the risks and concern about the baby's vitality at birth. The importance of care is emphasized, with a welcoming environment, bonding and communication between health team and pregnant woman.

RESUMEN Objetivo: comprender los sentimientos sobre el parto de un grupo de gestantes de alto riesgo. Método: estudio descriptivo y cualitativo, utilizando como marco teórico filosófico la fenomenología social de Alfred Schütz. El estudio incluyó a 25 mujeres embarazadas que se sometían a atención prenatal de alto riesgo. La entrevista tuvo las siguientes preguntas orientadoras: cuénteme sobre sus sentimientos con respecto al momento del nacimiento/parto; ¿Cómo lidia con el diagnóstico de alto riesgo? ¿Cuáles son sus expectativas para el nacimiento/parto? Resultados: surgieron cinco categorías: Miedo a la atención obstétrica; Miedo a las complicaciones con el bebé; Miedo a la cesárea; Resiliencia ante el embarazo de alto riesgo; y Expectativas de nacimiento. Consideraciones: las gestantes de alto riesgo tienen miedo de la asistencia que recibirán, de los riesgos y aprensión en cuanto a la vitalidad del bebé al nacer. Se destaca la importancia de la asistencia con ambiente acogedor, vínculo y comunicación entre el equipo de salud y la gestante.

RESUMO Objetivo: compreender os sentimentos a respeito do nascimento por um grupo de gestantes de alto risco. Método: estudo descritivo e qualitativo, tendo a fenomenologia social de Alfred Schütz como referencial teórico filosófico. Participaram do estudo 25 gestantes em acompanhamento de pré-natal de alto risco. A entrevista contou com as seguintes questões norteadoras: fale-me sobre seus sentimentos em relação ao momento do nascimento/parto; Como você lida com o diagnóstico de alto risco? Quais suas expectativas para o nascimento/parto? Resultados: emergiram cinco categorias: Medo da assistência obstétrica; Medo das complicações com o bebê; Medo da cesariana; A resiliência diante da gestação de alto risco; e Expectativas para o nascimento. Considerações: as gestantes de alto risco sentem medo da assistência que receberão, dos riscos e apreensividade quanto à vitalidade do bebê no nascimento. Ressalta-se a importância de assistência com ambiente acolhedor, efetivação de vínculo e comunicação entre equipe de saúde e gestante.

Análisis de sentimiento de tweets sobre la vacuna contra el COVID-19 en países iberoamericanos hispanohablantes / Sentiment analysis of tweets about the COVID-19 vaccine in Spanish-speaking Ibero-American countries

Resumen Introducción: En este estudio se evalúa la emocionalidad asociada a la vacunación contra el COVID-19 a partir de la técnica de análisis de sentimientos de los tweets en países iberoamericanos hispanohablantes. Método: En enero de 2021 se realizó un estudio mixto observacional transversal de 41023 tweets procedentes de nueve países iberoamericanos hispanohablantes (Chile, El Salvador, Venezuela, Ecuador, Argentina, México, Panamá, Perú y España) con una fase cuantitativa y técnicas de análisis de sentimientos mediante algoritmos de inteligencia artificial y una fase cualitativa donde se realizó un análisis del discurso de los tweets cuya emocionalidad era en extremo positiva y negativa. Resultados: A partir del análisis de sentimiento de los tweets, se observó que los países presentan una emocionalidad negativa asociada a la vacunación contra el COVID-19, que se podría atribuir a la desconfianza hacia las autoridades y a la eficacia o seguridad de las vacunas, según el análisis del discurso en los tweets de emocionalidad en extremo negativa. Conclusiones: Las técnicas de análisis de sentimientos en combinación con el análisis del discurso de la emocionalidad extrema posibilitaron la monitorización de las opiniones negativas y sus posibles factores asociados en la vacunación contra el COVID-19 en los países iberoamericanos estudiados.

Abstract Introduction: This study evaluates the emotionality associated with vaccination against COVID-19 using the sentiment analysis technique of tweets in Spanish-speaking Ibero-American countries. Method: In January 2021 a mixed cross-sectional observational study of 41023 tweets from nine Spanish-speaking Ibero-American countries (Chile, El Salvador, Venezuela, Ecuador, Argentina, Mexico, Panama, Peru and Spain) was carried out with a quantitative phase and analysis techniques of feelings based on artificial intelligence algorithms and a qualitative phase where an analysis of the discourse of the tweets whose emotionality was extremely positive and negative was carried out. Results: From the sentiment analysis of the tweets, it was observed that the countries present a negative emotionality associated with the vaccination against COVID-19, which could be attributed to mistrust towards the authorities and the efficacy or safety of the vaccines, according to the analysis of the discourse in the extremely negative emotionality tweets. Conclusions: Sentiment analysis techniques in combination with extreme emotionality discourse analysis made it possible to monitor negative opinions and their possible associated factors in vaccination against COVID-19 in the Ibero-American countries studied.

Los sistemas complejos, machine learning y análisis de sentimientos y su aplicación en ciencias de la salud Sistemas Complejos en Ciencias de la Salud / COMPLEX SYSTEMS, MACHINE LEARNING AND SENTIMENT ANALYSIS AND ITS APPLICATION IN HEALTH SCIENCES

Los sistemas complejos surgen buscando una mayor integración del conocimiento científico. El paradigma considera que los sistemas están compuestos por agentes dispares, en los cuales aparecen conductas inestables, siendo lo no lineal, cambiante y aleatorio un elemento característico, así como sus procesos son intra y transdisciplinarios, en contraste con cadenas deterministas, propias de visiones reduccionistas. El machine learning, surge como un sistema complejo definido como el proceso por el cual las computadoras buscando patrones comunes desde una información empírica y realizando algoritmos matemáticos, logran predicciones utilizando experiencias pasadas. Recientemente, mostró un gran desarrollo con el avance tecnológico de las computadoras. Análisis de sentimiento o minería de opinión, utiliza el machine learning para identificar y extraer información subjetiva de datos, haciendo uso del procesamiento de lenguaje natural, análisis de texto y lingüística computacional. En este trabajo realizamos una revisión sobre las características de los sistemas complejos en general, del machine learning y análisis de sentimientos en particular, debido a que el conocimiento y manejo de la información resulta de importante en neurociencias, dado que han surgido modelos preparados para obtener información oculta en registros médicos y redes sociales, capaces de predecir conductas vinculadas a eventos de salud como una insuficiencia cardiaca o un trastornos neuropsiquiátrico.

Complex systems emerged a few years ago seeking an integration of scientific knowledge. This paradigm considers that systems are composed of different agents, in which unstable, non-periodic behaviors appear, being the non-linear, changing, unexpected and random a characteristic element, as well as its processes are identified by being intra and transdisciplinary, in contrast to deterministic chains, typical of reductionist visions. Machine learning, emerges as a complex system defined as the process by which computers looking for common patterns from plenty empirical information through mathematical algorithms, make predictions using past experiences. In recent years, it showed an important development in storage capacity and the processing power of computers. Sentiment analysis or opinion mining, uses machine learning to identify and extract subjective information from the data, making use of natural language processing, text analysis and computational linguistics. In this paper we review the characteristics of complex systems in general and machine learning and sentiment analysis in particular, because the knowledge and management of this information is of great importance for health and the study of the human behavior, since models of machine learning could obtain hidden information in medical records, social networks and personal notes with capacity to predict health events such as heart failure or neuropsychiatric disorders.

Enfoques big data para la comunicación en salud: análisis de redes y análisis de sentimientos a gran escala / Big data approaches in health communication: Network analysis and large-scale supervised sentiment analysis

Resumen Se exponen los dos principales enfoques metodológicos para la investigación con big data en comunicación en salud: el análisis de redes y el análisis de sentimientos. Primeramente, se explica el cambio de paradigma que está sufriendo el campo de la comunicación en salud gracias a los métodos computacionales para el análisis de datos masivos y se dan ejemplos de su uso en estudios y experiencias previas. Seguidamente, se exponen los conceptos (nodo/arista) y las principales variables de centralidad que se estudian en el análisis de red en procesos de difusión de innovaciones en salud; y, finalmente, se explica cómo ejecutar el procedimiento de análisis de sentimientos supervisado para estudiar contenidos de salud a gran escala.

Abstract The two main methodological approaches for research with big data in health communication are presented: network analysis and the analysis of feelings. Firstly, the paradigm change that the communication field in health is experiencing, thanks to the computational methods for the analysis of massive data, and examples of its use in previous studies and experiences are explained. Next, the concepts (node / edge) and the main centrality variables that are studied in the network analysis in health innovation dissemination processes are exposed; and, finally, it is explained how to execute the supervised feelings analysis procedure to study large-scale health content

Análise de sentimentos sobre temas de saúde em mídia social / Sentiment analysis on health issues in social media / Análisis de los sentimientos acerca de los problemas de salud en los medios socials

Objetivo: Identificar na literatura científica estudos sobre análise de sentimento por meio do tratamento computacional de opiniões, sentimentos e subjetividades em textos relacionados à saúde provenientes de mídias sociais. Métodos: Pesquisa de revisão narrativa de literatura com artigos publicados entre 2009-2011, nas bases de dados PubMed, ISI, ACM e IEEE. Resultados: Foram selecionados cinco artigos, segundo os critérios de inclusão. Há resultados positivos referentes à utilização da análise de sentimento como uma técnica auxiliar ou principal processo para diferentes temas. Embora o sentimento seja altamente variável e dependente do contexto, verificou-se que o método disponibiliza um conjunto de técnicas para extrair essa avaliação e lidar com os conteúdos subjetivos. Conclusão: Análise de sentimento tem sido pouco explorada em temas relacionados à saúde. Entretanto, investigações descrevem as potencialidades da aplicação destas técnicas na área da saúde como promissora para prover benefícios aos consumidores, serviços de saúde e governos.

Objective: Identify in the scientific literature studies on sentiment analysis using the computational analysis of opinions, sentiments and subjectivity in health texts presented in social media. Methods: A narrative literature review research of articles published between 2009-2011 in databases PubMed, ISI, ACM and IEEE. Results: Five articles were selected that met the inclusion criteria. All articles presented positive results regarding the use of sentiment analysis as a technical aid process for the different topics. Although the sentiment is highly variable and dependent on context, this method has a set of techniques to extract this assessment and dealing with subjectivity. Conclusions: Sentiment analysis has been underexplored in health issues. However investigations describe the potential of these techniques in healthcare as promising to provide benefits to consumers, health services and governments.

Objetivo: Identificar en la literatura científica, los estudios sobre análisis de los sentimientos con el tratamiento computacional de opiniones, sentimientos y la subjetividad en textos relacionados con la salud creada en los medios sociales. Métodos: La investigación consistió en la revisión narrativa de la literatura publicada entre 2009-2011, en  la bases de datos PubMed, ISI, ACM y el IEEE. Resultados: cinco artículos fueron seleccionados de acuerdo a los criterios de inclusión. El conjunto mostró resultados positivos con respecto a la utilización de análisis de los sentimientos como proceso principal o auxiliar de diversos temas. Aunque los sentimientos son muy variable y depende del contexto, se encontró que el método proporciona una serie de técnicas para la extracción de la evaluación y tratar con los contenidos subjetivos. Conclusión: El análisis de los sentimientos ha sido poco explorado en temas de salud. Sin embargo, las investigaciones demuestran que el potencial de estas técnicas en el campo de la salud como una promesa de proporcionar beneficios a los consumidores, servicios de salud y los gobiernos.