{"id":10565,"date":"2021-01-20T07:39:49","date_gmt":"2021-01-20T07:39:49","guid":{"rendered":"http:\/\/contenidosportal.sld.cu\/portal20142020\/?p=5993"},"modified":"2021-01-20T07:39:49","modified_gmt":"2021-01-20T07:39:49","slug":"marcadores-de-riesgo-por-sexo-y-grupo-de-edad-para-la-mortalidad-hospitalaria-en","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/contenidosportal.sld.cu\/portal20142020\/2021\/01\/20\/marcadores-de-riesgo-por-sexo-y-grupo-de-edad-para-la-mortalidad-hospitalaria-en\/","title":{"rendered":"Marcadores de riesgo por sexo y grupo de edad para la mortalidad hospitalaria en pacientes con infarto de miocardio: un enfoque basado en el aprendizaje autom\u00e1tico"},"content":{"rendered":"
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El aprendizaje automático (ML por su nombre en inglés) ha demostrado resultados prometedores en la identificación de marcadores clínicos para el síndrome coronario agudo (SCA) a partir de las historias clínicas electrónicas (HCE).<\/p>\n

En el pasado, el SCA se percibía como un problema de salud principalmente para los hombres. Las mujeres estaban infrarrepresentadas en los ensayos clínicos, lo que llevó a que ambos sexos recibieran la misma atención clínica. Aunque algunos enfoques han enfatizado la importancia de distinguir marcadores, estas distinciones siguen sin estar claras.<\/p>\n

Este estudio<\/a> tiene como objetivo explotar los métodos de ML para identificar los marcadores de mortalidad hospitalaria por sexo y grupo de edad para pacientes con infarto de miocardio con elevación del ST (STEMI) e infarto de miocardio sin elevación del ST (NSTEMI).<\/p>\n

De la base de datos MIMIC-III, los autores extrajeron mil 299 pacientes con STEMI y 2.820 pacientes con NSTEMI. Entrenaron y validaron modelos de predicción de mortalidad con diferentes hiperparámetros, conjuntos clínicos y métodos de ML. Con la utilización del modelo de mejor rendimiento y un enfoque de teoría de juegos para interpretar las predicciones, identificaron marcadores de riesgo para pacientes con STEMI y NSTEMI por separado.<\/p>\n

Los modelos basados en Extreme Gradient Boosting<\/em> lograron el mayor rendimiento: AUC = 0.92 (95 \\% CI: 0.87-0.98) para STEMI y AUC = 0.87 (95 \\% CI: 0.80-0.93) para NSTEMI. Para STEMI, los principales marcadores para ambos sexos son la presencia de hiponatremia y acidosis metabólica. Los marcadores más específicos para las mujeres son la insuficiencia renal aguda y la edad> 75 años, mientras que para los hombres son la insuficiencia renal crónica y la edad> 70 años.<\/p>\n

Por el contrario, para NSTEMI, los principales marcadores para ambos sexos son la edad avanzada y los procedimientos de intubación. Los marcadores específicos para las mujeres son niveles bajos de creatinina y edad> 60 años, mientras que para los hombres son daño en la aurícula izquierda y edad> 70 años.<\/p>\n

Los autores consideran que la distinción de marcadores por sexos podría conducir a estrategias de tratamiento más adecuadas, mejorando así los resultados clínicos.<\/p>\n

Descargue el preprint (PDF, 1.9 MB)<\/a><\/strong><\/p>\n<\/div>\n

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