[ca] Els tres objectius principals en la teràpia en pacients amb trastorn mental són aconseguir una remissió simptomàtica, la recuperació social i reduir el risc de futures recaigudes. Poder estimar el risc que succeeixin aquests objectius serà, per tant, de màxima importància. I si bé, és important millorar els símptomes de l'episodi actual per tal d'aconseguir la remissió simptomàtica, és igualment important preveure el risc de recaiguda, ja que al voltant del 30% dels pacients amb un primer episodi psicòtic (PEP) recauran abans del primer any, i fins a un 80% ho faran abans de 5 anys. L'objectiu d'aquesta tesi ha estat crear I validar un model d'estimació del risc de recaiguda després d'un primer episodi psicòtic a partir de dades clíniques I de ressonància magnètica, usant dades de diferents centres de l'estat. La tesi està formada per dos articles: 1) en el primer es mostra la importància de controlar l'efecte potencial del centre en el moment d'avaluar el rendiment d'un model i es proporcionen formes sobre com fer-ho, i 2) en el segon s'explica el procés per a la creació del model, es facilita una eina per a aplicar-ho fàcil i es valida en una mostra de 227 pacients amb un primer brot psicòtic. Per a poder realitzar aquest objectiu, dins d'aquest treball s'han abordat primer dues qüestions metodològiques: a) com controlar el biaix potencial pel fet de tenir dades multicèntriques; i b) quines són les característiques de la ressonància magnètica cerebral estructural i el pre-processament òptim per tal d'aconseguir millors prediccions. Per tal de controlar l'efecte del centre en estimar el rendiment d'un model multicèntric: primer es demostra la importància que té controlar aquest efecte amb dades sintètiques i dades reals; a continuació es proposen dos mètodes per tal d'evitar la presència d'aquest biaix, i es detallen les característiques per tal d'escollir el que s'adapta millor a les dades. A més, es facilita una eina de fàcil ús per tal que es pugui controlar aquest efecte de forma fàcil. Respecte a aconseguir les característiques idònies de la ressonància magnètica cerebral estructural i el pre-processament òptim per a una millor predicció, s'han utilitzat dues bases de dades independents per tal de veure quines característiques ajuden a una millor rendiment dels models comparant diferents configuracions. Per a la creació de l'eina, s'han utilitzat tècniques d'Intel·ligència Artificial sobre dades de ressonància magnètica cerebral conjuntament amb dades clíniques per tal de detectar els pacients amb un risc alt de recaiguda després de patir un primer episodi psicòtic. Per a fer-ho es va crear un model utilitzant una cohort de 227 subjectes que havien patit un PEP. El model va ser capaç de detectar correctament els pacients en alt risc de recaiguda. Estadísticament vam detectar que els pacients classificats com a alt risc tenien un risc de recaiguda vora 5 vegades més alt que els classificats com a baix risc. Finalment, en aquesta tesi s'ha pogut demostrar que és possible estimar el risc de recaiguda dels pacients amb PEP utilitzant dades de ressonància magnètica cerebral estructural conjuntament amb dades clíniques, i que això funciona millor que utilitzant els dos conjunts per separat. I a més, s'han facilitat eines per a poder utilitzar les diferents metodologies exposades en la tesi de forma senzilla.

[es] Los tres principales objetivos en la terapia en pacientes con trastorno mental son conseguir una remisión sintomática, la recuperación social y reducir el riesgo de futuras recaídas. Poder estimar el riesgo de que sucedan estos objetivos será, por tanto, de máxima importancia. Y si bien, es importante mejorar los síntomas del episodio actual para conseguir la remisión sintomática, es igualmente importante prever el riesgo de recaída, ya que alrededor del 30% de los pacientes con un primer episodio psicótico (PEP) recaerán antes del primer año y hasta un 80% lo harán antes de 5 años. El objetivo de esta tesis ha sido crear y validar un modelo de estimación del riesgo de recaída después de un primer episodio psicótico a partir de datos clínicos y de resonancia magnética, usando datos de diferentes centros del estado. La tesis está formada por dos artículos: 1) en el primero se muestra la importancia de controlar el efecto potencial del centro en el momento de evaluar el rendimiento de un modelo y se proporcionan formas sobre cómo hacerlo, y 2) en el segundo se explica el proceso para la creación del modelo, se facilita una herramienta para su fácil aplicación y se valida en una muestra de 227 pacientes con un primer brote psicótico. Para poder realizar este objetivo, dentro de este trabajo se han abordado primero dos cuestiones metodológicas: a) cómo controlar el sesgo potencial por tener datos multicéntricos; y b) cuáles son las características de la resonancia magnética cerebral estructural y el pre-procesamiento óptimo para conseguir mejores predicciones. Para controlar el efecto del centro al estimar el rendimiento de un modelo multicéntrico: primero se demuestra la importancia que tiene controlar este efecto con datos sintéticos y datos reales; a continuación se proponen dos métodos para evitar la presencia de este sesgo, detallando las características para escoger el que mejor se adapta a los datos. Además, se facilita una herramienta de fácil manejo para que se pueda controlar este efecto de forma fácil. Respecto a conseguir las características idóneas de la resonancia magnética cerebral estructural y el pre-procesamiento óptimo para una mejor predicción, se han utilizado dos bases de datos independientes para ver qué características ayudan a un mejor rendimiento de los modelos comparando diferentes configuraciones. Para la creación de la herramienta, se han utilizado técnicas de Inteligencia Artificial sobre datos de resonancia magnética cerebral conjuntamente con datos clínicos para detectar a los pacientes con un alto riesgo de recaída tras sufrir un primer episodio psicótico. Para ello se creó un modelo utilizando una cohorte de 227 sujetos que habían sufrido un PEP. El modelo fue capaz de detectar correctamente a los pacientes en alto riesgo de recaída. Estadísticamente detectamos que los pacientes clasificados como alto riesgo tenían un riesgo de recaída cerca de 5 veces mayor que los clasificados como bajo riesgo. Por último, en esta tesis se ha podido demostrar que es posible estimar el riesgo de recaída de los pacientes con PEP utilizando datos de resonancia magnética cerebral estructural conjuntamente con datos clínicos, y que esto funciona mejor que utilizando ambos conjuntos por separado. Además, se han facilitado herramientas para poder utilizar las diferentes metodologías expuestas en la tesis de forma sencilla.