Optimización de las indicaciones diagnósticas de la cardiopatía isquémica: Aplicación del análisis bayesiano computarizado / Optimization of diagnostic indications for ischemic heart disease. Application of the computarized Bayesian analysis
Rev. cuba. cardiol. cir. cardiovasc
;
8(1/2): 50-6, ene.-dic. 1994. tab
Article
in Spanish
| LILACS
| ID: lil-149855
RESUMEN
Se estudiaron 44 pacientes de uno y otro sexo, a quienes se les había realizado un examen coronariográfico precedido por una prueba ergométrica o ésta más un prueba de perfusián micárdica con T1-201 para el diagnóstico de la cardiopatía isquémica. El objetivo del presente trabajo es ilustrar la utilidad de la aplicación del análisis de probabilidades condicionadas mediante un programa computarizado elaborado por los autores, así como evaluar criterior de optimización de las indicaciones de pruebas diagnósticas de la cardiopatía isquémica. La probabilidad promedio de los grupos con estenosis significativa o coronarias normales o sin éstas fueron 0,89 y 0,17 respectivamente. En los enfermos con 3 vasos la probabilidad correspondió a 0.98, en los de 2 vasos a 0,96 y en los de 1 vaso 0,84. De haberse aplicado el programa computarizado y los criterios propuestos, se hubieran reducido las coronariografías de 44 a 33(25 por ciento ) y las pruebas no invansivas de 59 a 22 (66 por ciento ) con la consiguiente disminución del costo/beneficio y riesgo/beneficio. Consideramos que aunque no sustituye el papel del especialista la aplicación del análisis bayesiano computarizado, constituye una herramienta más para la optimización de las indicaciones de pruebas diagn sticas de la cardiopatía isquémica
Search on Google
Index:
LILACS (Americas)
Main subject:
Software
/
Thallium Radioisotopes
/
Angiography
/
Bayes Theorem
/
Diagnosis, Computer-Assisted
/
Coronary Disease
/
Exercise Test
Type of study:
Diagnostic study
/
Prognostic study
Limits:
Adult
/
Female
/
Humans
/
Male
Language:
Spanish
Journal:
Rev. cuba. cardiol. cir. cardiovasc
Journal subject:
Cardiology
Year:
1994
Type:
Article
Similar
MEDLINE
...
LILACS
LIS