Bellón Saameño, Juan Ángel
Investigador Responsable en Salud Mental, Servicios y Atención Primaria (SAMSERAP)
Investigador Responsable en Mental Health, Services, and Primary Care (SAMSERAP)
Soy médico especialista en Medicina Familiar y Comunitaria (MIR). Premio extraordinario a la mejor tesis doctoral (Universidad de Granada, 1995). Número uno en el concurso-oposición para acceder a una plaza de Médico de Familia en el Servicio Andaluz de Salud en 1998. Trabajo como médico de familia en el Centro de Salud “El Palo” (Málaga). Estoy acreditado como profesor titular de medicina por la ANECA y desde 2005 hasta la actualidad trabajo como profesor a tiempo parcial en el Departamento de Salud Pública y Psiquiatría (Universidad de Málaga). Soy investigador responsable del grupo de investigación consolidado C-02 del Instituto de Investigación Biomédica de Málaga (IBIMA) acreditado por el ISCIII, e investigador principal del grupo “Salud Mental, Servicios y Atención Primaria (SAMSERAP) (RD16/0007/0010)” de la “Red RETIC de Investigación en Actividades Preventivas y Promoción de la Salud (redIAPP) (RD16/0007)”, miembro de su comité ejecutivo y coordinador del Área de Salud Mental de la redIAPP. Soy miembro del Global Consortium for Depression Prevention. He sido director del centro de salud “El Palo” durante dos años, coordinador de investigación de la Sociedad Española de Medicina de Familia y Comunitaria durante 4 años y uno de los miembros que han desarrollado los diferentes planes de investigación de la Junta de Andalucía.
Tengo actualmente 135 publicaciones, 111 artículos científicos y 24 capítulos de libro. De los 111 artículos científicos, 93 se encuentran indexados en bases de datos científicas. De los 93 indexados, 89 tienen índice de impacto JCR. De estos últimos, 44 se sitúan en Q1 (de los cuales 23 en D1), 20 en Q2, 6 en Q3 y 19 en Q4. De estos 89 artículos JCR, en 48 artículos soy autor principal (11 están en D1 y 20 en Q1). Según WOS, hasta la actualidad he recibido 2.126 citaciones y tengo un índice H de 26 con un promedio de citas por artículo de 21,8. Tomando los 89 artículos JCR, según Google Scholar he recibido 4113 citaciones, tengo con un índice H de 42 y un promedio de citas por artículo de 46,2. He recibido 16 premios de investigación (2 internacionales, 11 nacionales y 3 regionales). He obtenido financiación pública competitiva para 32 proyectos de investigación, a nivel internacional (3), nacional (18) y autonómico (14), y he sido investigador principal en 24 de ellos. La financiación total obtenida para investigación suma 23.340.784 € (330.000 € en 12 intensificaciones; 543.271€ de Redes y 22.467.513€ de proyectos de investigación).
Actualmente, mi grupo de investigación cuenta con los siguientes contratos de investigación: una investigadora postdoctoral del programa “Miguel Servet (SICIII)” (co-IP del grupo), un investigador postdoctoral del programa “Sara Borrell (ISCIII)” y otra investigadora postdoctoral (Consejería de Salud de la Junta de Andalucía), así como dos investigadoras predoctorales (RETIC “redIAPP; ISCIII). El principal campo de investigación de mi grupo es la predicción y la prevención de enfermedades mentales comunes, especialmente en la depresión y ansiedad. Nuestras principales aportaciones son el desarrollo y validación de algoritmos de riesgo para predecir el inicio de episodios de depresión, ansiedad y abuso de alcohol, la aplicación de esos algoritmos para la prevención personalizada de la depresión y ansiedad y la integración de propuestas tecnológicas innovadoras en estos programas preventivos. Hemos ido evaluando la efectividad y coste efectividad de estos programas preventivos en ensayos clínicos y también en los últimos años hemos trabajado en la generación de evidencias (meta-análisis) sobre efectividad y coste efectividad de las intervenciones para la prevención de la depresión y la ansiedad. En nuestro horizonte está conseguir a medio plazo reducir la incidencia de enfermedades mentales comunes en la población.
Proyectos Activos
-
2020
Consejería de Transformación Económica, Industria, Conocimiento y Universidades PI
201899905440058 Nueva herramienta para la prevención personalizada de la depresión en atención primaria mediante una intervención TIC basada en algoritmos predictivos de riesgo y sistemas de apoyo a las decisiones. El estudio e-predictD
2020 .IP -
1993
. PI
Modelo causal de la utilización en atención primaria e importancia de las variables modificables (MOCAUT I)
1993 1995IP -
1995
. PI
Consenso de expertos sobre el conjunto de indicadores necesarios y suficientes para la monitorización y evaluación del programa de crónicos en atención primaria
1995 1996IP -
1996
. PI
Modelo causal en la decisión de ir al médico y/o practicar autocuidados en población pediátrica (MOCAUT II)
1996 1998IP -
1997
. PI
Learning Oportunities for Teams (LOTUS-project)
1997 2000IP -
1999
. PI
Estudio de la prevalencia puntual de personas con enfermedad esquizofrénica en la comunidad
1999 2002IP -
2000
. PI
Modelo causal de los factores del proveedor y la organización que intervienen en la utilización de los servicios de atención primaria Nombres investigadores principales (IP, Co-IP)
2000 2003IP -
2002
. PI
Respuesta emocional de los médicos de familia en los encuentros médico-paciente difíciles (REMEDIO)
2002 2005IP -
2004
. PI
Predicción de futuros episodios de depresión en atención primaria: evaluación de un perfil de riesgo. PREDICT-España Nombres investigadores principales (IP, Co-IP)
2004 2007IP -
2008
. PI
El Profesional, la Organización, Su Interacción Con Los Pacientes y Su Relación Con el Inicio y Mantenimiento de Los Episodios de Depresión en Atención Primaria (Estudio PredictServicios)
2008 2011IP -
2009
. PI
Reducción del uso de servicios de los pacientes hiperutilizadores de Atención Primaria mediante la Intervención “7H+T”
2009 2011IP -
2012
. PI
Desarrollo y validación de sendos algoritmos de riesgo para la predicción del inicio de los trastornos de ansiedad y del consumo abusivo de alcohol en pacientes de Atención Primaria. El estudio predictA/predictAL.
2012 2013IP -
2012
. PI
Grupo de investigación SAMSERAP, perteneciente a la red de investigación en actividades preventivas y promoción de la salud (redIAPP) Entidad de realización
2012 2016IP -
2017
. RRHH
Investigador acogido al programa de Intensificación de la investigación
2017 2017IP -
2019
. PI
Prevención universal de la depresión y ansiedad en población general mediante una intervención personalizada basada en algoritmos de riesgo, TICs y sistemas de ayuda a las decisiones: ensayo controlado aleatorio. El estudio PredictPlusPrevent
2019 2022IP -
2007
. RRHH
Grupo de Investigación del Plan Andaluz de Investigación (PAIDI): “Salud Mental, Servicios y Atención Primaria”.
2007 2010IP -
2010
. PI
Prevención primaria de la depresión mayor basada en el nivel y perfil de riesgo de la población consultante de atención primaria: ensayo aleatorio controlado de conglomerados. El estudio PREDICT-CCRT” (proyecto multicéntrico).
2010 2013IP -
2014
. PI
Prevención de la depresión a través de una intervención personalizada basada en algoritmos de predicción y sistemas de apoyo a las decisiones utilizados por el propio paciente y su médico-enfermera de familia. El estudio “e-predictD”
2014 2015IP -
2012
. PI
Factores del profesional, paciente, genéticos y su interacción asociados al éxito terapéutico de una intervención para prevenir la depresión mayor en atención primaria. Estudio predictD-EVAL
2012 2016IP -
2021
Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) PI
Programa de Medicina Predictiva de la Estructura Organizativa de la Infraestructura de Medicina de Precisión asociada a la Ciencia y Tecnología (IMPaCT)
2021 2023IP -
2016
INSTITUTO DE SALUD CARLOS III RETIC
RD16/0007/0010 Red de Investigación en Actividades preventivas y promoción de la salud en Atención Primaria
01/01/2017 31/12/2021IP -
2016
FUNDACION PUBLICA ANDALUZA PROGRESO Y SALUD PI
AP-0095-2016 Prevención de la depresión a través de una intervención personalizada basada en TICs, algoritmos predictivos de riesgo, y DSS para pacientes y médicos de familia: estudio e-predictD
29/06/2016 30/06/2020IP -
2018
CONSEJERÍA DE SALUD PI
PE-0280-2018. Prevención universal de la depresión y ansiedad en población general mediante una intervención personalizada basada en algoritmos de riesgo, TICs y sistemas de ayuda a las decisiones: ensayo controlado aleatorio. El estudio ?PredictPlusPrevent?
28/12/2018 31/12/2022IP -
2018
INSTITUTO DE SALUD CARLOS III PI
PI18-01307 Prevención de la depresión en el medio laboral mediante una intervención personalizada basada en algoritmos de riesgo, TICs y sistemas de ayuda a las decisiones: ensayo controlado aleatorio
01/01/2019 31/12/2021IP -
2015
INSTITUTO DE SALUD CARLOS III PI
PI15/00401 Prevención de la depresión a través de una intervención personalizada basada en TICs, algoritmos predictivos de riesgo, y DSS para pacientes y médicos de familia: estudio e-predictD
01/01/2016 30/06/2020IP -
2016
CONSEJERÍA DE SALUD PI
PS-0330-2016 Impacto de las Habilidades de Comunicación de Los Médicos de Familia en la Prevención de la Depresión en Atención Primaria: Cohorte Prospectiva Anidada en Un Ensayo Clínico Controlado. el Estudio Predictd-Communication.
21/12/2016 30/06/2019Colaborador -
2011
. PI
Medical Research Council UK. Evaluating web based information for prevention of depression in general practice: an exploratory randomised controlled trial (PredictPREV).
2011 2013Colaborador -
2006
. PI
Interacciones genético-ambientales como predictoras de episodios de depresión en atención primaria (PREDICT-Gen)
2006 2008Colaborador -
2006
. PI
Predicción de episodios de depresión en atención primaria. Evaluación de un perfil de riesgo: ampliando el seguimiento a dos años (PREDICT España II)
2006 2009Colaborador
Enlaces
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