Aplicación de redes neuronales en la predicción de mortalidad por neumonía / Neuronal networks as predictors of death in pneumonia

RESUMEN

RESUMEN Introducción: la neumonía adquirida en la comunidad constituye un importante problema de salud a nivel global. En nuestro país es la cuarta causa de muerte. Los índices pronósticos ayudan a detectar tempranamente los pacientes de alto riesgo, pero estos tienen baja sensibilidad y especificidad. Objetivo: proponer un modelo matemático predictivo de mortalidad de la neumonía adquirida en la comunidad. Materiales y métodos: estudio analítico longitudinal en un universo de 73 pacientes, muestra no probabilística de 48. El test de Mann Withney se utilizó para obtener variables con significación en la mortalidad. Se calculó correlación de Pearson a las variables con significación y luego se elaboró el modelo matemático, el cual se probó en una red neuronal creada y entrenada al efecto. Posteriormente se llevó a la curva ROC para encontrar el área bajo la curva así como las coordenadas del punto de corte. Resultados: se obtuvo para la edad de 79 ± 11 años con 50 % femeninas. La mortalidad global estuvo en el orden del 27 %. Las variables con diferencias de comportamiento fueron la presión arterial sistólica (x2=0,001), así como la presión arterial diastólica (x2=0,001). El valor de la creatinina se comportó con (x2=0,03). La frecuencia respiratoria de (x2=0,01). La presión de oxigeno de (x2=0,036) al igual que las cifras de hemoglobina, el nivel de sodio (Na) (x2=0,004) con marcada diferencia entre los grupos y la edad (x2=0,003) IC=0,32. Conclusiones: este modelo matemático es una herramienta útil a pie de cama del paciente teniendo en cuenta que ayuda al juicio clínico en hacer un pronóstico más acertado (AU).

ABSTRACT

ABSTRACT Background: the community-acquired pneumonia represents an important problem around the world. It is the fourth cause of death in our country. Prognoses indexes are helpful to early detect the high risk patients, but they have low sensibility and specificity. Objective: to propose a predictive mathematical model of mortality by community-acquired pneumonia. Materials and methods: longitudinal, analytic study in a universe of 73 patients and a non-probabilistic sample of 48. The Mann Whitney's test was used to find variables with signification for mortality. Pearson correlation was applied to the significant variables and after that a mathematical model was elaborated and tested in a neuronal net created and trained for that. Later, data were introduced in a ROC curve to find the area under the curve as well as the coordinates of the cut-off point. Results: the average age was 79 ±11 years and 50 % of the patients were women. Global mortality was around 27 %. The variables with behavioral differences were systolic arterial hypertension (x2=0.001), as well as the diastolic arterial pressure (x2=0.001). The creatinine value was (x2=0.03) and the respiratory frequency (x2=0.01). The oxygen pressure (x2=0.036), and also hemoglobin values and sodium (Na) level (x2=0.004) show a significant difference between groups and ages (x2=0.003) IC=0, 32. Conclusions: this mathematical model is a useful tool at the patients´ bedside taking into account its help to clinical judgment when arriving to a more accurate prognosis (AU).