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Aplicación de las redes neuronales artificiales para la estratificación de riesgo de mortalidad hospitalaria
| العنوان: | Aplicación de las redes neuronales artificiales para la estratificación de riesgo de mortalidad hospitalaria |
|---|---|
| المؤلفون: | Trujillano J., March J., Badia M., Rodríguez A., Sorribas A. |
| المصدر: | Gaceta Sanitaria, Vol 17, Iss 6, Pp 504-511 (2003) |
| بيانات النشر: | Elsevier, 2003. |
| سنة النشر: | 2003 |
| المجموعة: | LCC:Public aspects of medicine |
| مصطلحات موضوعية: | Mortalidad hospitalaria, Estratificación de riesgo, Unidad de cuidados intensivos, Redes neuronales artificiales, Bootstrap, Public aspects of medicine, RA1-1270 |
| الوصف: | Objetivo: Comparar la capacidad de predicción de mortalidad hospitalaria de una red neuronal artificial (RNA) con el Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II (APACHE II) y la regresión logística (RL), y comparar la asignación de probabilidades entre los distintos modelos. Método: Se recogen de forma prospectiva las variables necesarias para el cálculo del APACHE II. Disponemos de 1.146 pacientes asignándose aleatoriamente (70 y 30%) al grupo de Desarrollo (800) y al de Validación (346). Con las mismas variables se genera un modelo de RL y de RNA (perceptrón de 3 capas entrenado por algoritmo de backpropagation con remuestreo bootstrap y con 9 nodos en la capa oculta) en el grupo de desarrollo. Se comparan los tres modelos en función de los criterios de discriminación con el área bajo la curva ROC (ABC [IC del 95%]) y de calibración con el test de Hosmer-Lemeshow C (HLC). Las diferencias entre las probabilidades se valoran con el test de Bland-Altman. Resultados: En el grupo de validación, el APACHE II con ABC de 0,79 (0,75-0,84) y HLC de 11 (p = 0,329); modelo RL, ABC de 0,81 (0,76-0,85) y HLC de 29 (p = 0,0001), y en RNA, ABC de 0,82 (0,77-0,86) y HLC de 10 (p = 0,404). Los pacientes con mayores diferencias en la asignación de probabilidad entre RL y RN (8% del total) son pacientes con problemas neurológicos. Los peores resultados se obtienen en los pacientes traumáticos (ABC inferior a 0,75 en todos los modelos). En los pacientes respiratorios, la RNA alcanza los mejores resultados (ABC = 0,87 [0,78-0,91]). Conclusiones: Una RNA es capaz de estratificar el riesgo de mortalidad hospitalaria utilizando las variables del sistema APACHE II. La RNA consigue mejores resultados frente a RL, sin alcanzar significación, ya que no trabaja con restricciones lineales ni de independencia de variables, con una diferente asignación de probabilidad individual entre los modelos. |
| نوع الوثيقة: | article |
| وصف الملف: | electronic resource |
| اللغة: | English Spanish; Castilian |
| تدمد: | 0213-9111 18652735 |
| Relation: | http://www.scielosp.org/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0213-91112003000600012; https://doaj.org/toc/0213-9111 |
| URL الوصول: | https://doaj.org/article/27cad85cf5ef4917a0e18652735272f0 |
| رقم الانضمام: | edsdoj.27cad85cf5ef4917a0e18652735272f0 |
| قاعدة البيانات: | Directory of Open Access Journals |
Full Text Finder | تدمد: | 02139111 18652735 |
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