Acceso usuarios
Xabier Larrayoz Vicuña, Alicia Pérez Ramírez 
La detección temprana de riesgos para la salud mental en plataformas digitales es esencial para permitir intervenciones oportunas. No obstante, métricas existentes como Early Risk Detection Error (ERDE) evalúan la latencia según el número de mensajes, ignorando el tiempo real, lo que contradice la urgencia clínica basada en la evolución temporal del riesgo. Proponemos Time-Aware Early Risk Detection Error (T-ERDE), una métrica que reemplaza las penalizaciones por conteo de mensajes con funciones de costo temporal basadas en los días transcurridos desde la primera interacción. T-ERDE mantiene la compatibilidad con métricas previas, pero ofrece una evaluación más clínica y equitativa. Los experimentos realizados sobre los conjuntos mentalRiskES (español) y eRisk (inglés) muestran que T-ERDE proporciona valoraciones más precisas y relevantes, al capturar mejor la urgencia de intervención y reducir sesgos asociados al volumen de actividad del usuario.
Early detection of mental health risks on digital platforms is essential for enabling timely interventions. However, existing metrics such as Early Risk Detection Error (ERDE) assess detection latency by message count rather than real time, misaligning with clinical priorities that depend on the temporal dynamics of risk. We propose Time-Aware Early Risk Detection Error (T-ERDE), a metric that replaces message-count penalties with temporal cost functions based on days elapsed since the first user interaction. T-ERDE preserves compatibility with existing metrics while offering a more clinically meaningful and equitable evaluation. Experiments on the mentalRiskES (Spanish) and eRisk (English) datasets demonstrate that T-ERDE provides more accurate and relevant assessments, better capturing intervention urgency and reducing biases linked to user activity volume.
