[en] The increasing incidence of mental health disorders is a global concern. It is well-established that chronic stress can favor the onset of such conditions, rendering it a substantial public health issue with great economic, health and social impact. In this context, early detection of stress is crucial to offer emotional education programs and stress-reduction interventions at the right time. Moreover, the availability of tools to assess the effectiveness of these interventions and tailor them to individual needs is important for effectively managing the symptoms of different mental disorders. The objective of this thesis is to objectively assess the effectiveness of non-pharmacological stress-reduction interventions through multiparametric models composed of a set of physiological parameters, with the purpose of supporting healthcare professionals in making assertive treatment decisions in their clinical practice. To experimentally validate the proposed methodology, two pilot studies were conducted, and the conventional instruments applied in psychology were used as reference. We simultaneously recorded the physiological signals using both sophisticated medical-grade equipment and a wearable device. The first study consisted of a 5-session heart rate variability biofeedback protocol applied to 21 frontline healthcare workers during the COVID-19 pandemic. After the intervention, an improvement in perceived stress was observed as indicated by psychometric questionnaires considered the current gold standard, as well as by a multiparametric model for chronic stress. The second study assessed the effects of a mindfulness-based intervention on 69 children with Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD). The most representative physiological parameters were investigated to discriminate children diagnosed with ADHD from those with typical neurodevelopment (N=29) to build a multiparametric model. According to this model, the mindfulness-based intervention and the treatment as usual (medication excluded), were not effective in producing significant physiological changes. However, a more pronounced improvement was observed within the mindfulness group and among children with inattentive presentation, aligning with the results of scales used to evaluate ADHD symptoms. In parallel, the signals recorded by the wearable device were also analyzed to investigate the feasibility of replicating the proposed models in a real-life context. The results showed that there are still limiting aspects related to the reliability and precision of data recorded by portable technology. The construction of a new model that considers the particularities of the wearable seems to be the most appropriate strategy to measure the level of stress with a similar quality provided by sophisticated medical devices. Therefore, the results indicate that interventions such as biofeedback and mindfulness can reduce chronic stress levels or ameliorate the symptoms of mental health disorders, such as post-traumatic stress, anxiety, depression and ADHD. Therefore, the proposed procedure allows the objective assessment of a stress-reduction intervention and the personalization of treatment to be objectively assessed. The same methodology can be reproduced in large-scale studies across diverse contexts, and focusing on wearable devices, which will enable passive monitoring and a continuous follow-up of patients by healthcare professionals.

[es] El aumento de la incidencia de los trastornos de salud mental es una preocupación global. Es sabido que el estrés crónico puede favorecer la manifestación de este tipo de enfermedades, por lo que actualmente representa un problema de salud pública con gran impacto económico, sanitario y social. Ante este escenario, la identificación temprana del estrés es crucial para poder ofrecer programas de educación emocional e intervenciones de reducción de estrés en el momento adecuado. De igual manera, es importante disponer de herramientas para evaluar la eficacia de estas intervenciones y ajustarlas a cada individuo para el manejo eficaz de la sintomatología de los diferentes trastornos mentales. El objetivo de esta tesis es evaluar objetivamente la eficacia de intervenciones no farmacológicas de reducción de estrés a través de modelos multiparamétricos compuestos por un conjunto de parámetros fisiológicos, con la finalidad de ayudar a los profesionales de la salud a elegir el tratamiento más asertivo en su práctica clínica. Para validar experimentalmente la metodología que se propone, se realizaron dos estudios piloto y se utilizaron los instrumentos habitualmente aplicados en el ámbito de la psicología como referencia. Los registros de las señales fisiológicas se realizaron simultáneamente mediante dispositivos sofisticados de grado médico y un dispositivo wearable. El primer estudio consistió en un protocolo de 5 sesiones de biofeedback de variabilidad de la frecuencia cardiaca, que se aplicó a 21 profesionales sanitarios en primera línea durante la pandemia de COVID-19. Tras la intervención, se observó una mejoría en el estrés percibido tanto a través de cuestionarios psicométricos considerados el gold standard actual, como mediante un modelo multiparamétrico de estrés crónico. El segundo estudio consistió en evaluar los efectos de una intervención basada en mindfulness en 69 niños con Trastorno por Déficit de Atención con Hiperactividad (TDAH). Se investigaron los parámetros fisiológicos más representativos para discriminar los niños diagnosticados con TDAH de aquellos con un neurodesarrollo típico (N=29) para construir un modelo multiparamétrico. Según el modelo diseñado, las intervenciones mindfulness y tratamiento habitual (sin medicación), no fueron eficaces para producir cambios fisiológicos significativos, aunque hubo una mejora más pronunciada en el grupo mindfulness y en los niños de presentación inatenta, en conformidad con los resultados de las escalas utilizadas para evaluar los síntomas TDAH. De forma paralela, también se analizaron las señales registradas por el dispositivo wearable para investigar la posibilidad de replicar los modelos propuestos en un contexto de vida real. Los resultados mostraron que todavía hay aspectos limitantes relacionados con la fiabilidad y precisión de los registros por la tecnología portable. La construcción de un nuevo modelo que considere las particularidades del wearable parece ser la estrategia más adecuada para conseguir medir el nivel de estrés con calidad similar a la que proporcionan los dispositivos médicos sofisticados. Por lo tanto, los resultados indican que intervenciones como el biofeedback y el mindfulness disminuyen el nivel de estrés crónico o mejoran la sintomatología de trastornos de salud mental, como el estrés postraumático, la ansiedad, depresión y el TDAH. Por lo tanto, el procedimiento propuesto permite valorar objetivamente la eficacia de una intervención de reducción de estrés y la personalización del tratamiento. La misma metodología puede ser reproducida en a estudios más amplios, en otros contextos, y enfocando en los dispositivos wearables, que permitirán la monitorización pasiva y seguimiento de la evolución de pacientes de forma continua por parte de los profesionales de la salud.