Relación entre los indicadores de salud mental y los objetivos de desarrollo sostenible: un análisis de los perfiles de los países mediante técnicas de machine learning

Abstract

Esta investigación analiza la relación entre los trastornos mentales y los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), evaluando la carga global de enfermedad mental y su vínculo con variables estructurales mediante técnicas estadísticas multivariadas y modelos de aprendizaje automático. La metodología incluyó análisis de componentes principales (PCA), modelos predictivos Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost y Extra Trees, así como la aplicación exploratoria de DBSCAN para identificar posibles patrones de agrupamiento. Los modelos predictivos mostraron alta capacidad explicativa, destacando Extra Trees como el de mejor desempeño, seguido por XGBoost, ambos con valores de R² superiores a 0.95. Los hallazgos sustentan que los ODS no solo son metas programáticas, sino predictores estructurales del bienestar psicológico. Integrar la salud mental en las políticas públicas es esencial para avanzar hacia un desarrollo más equitativo e inclusivo.