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Predicción de días de estada en unidades de cuidados intensivos usando redes neuronales artificiales / Length of stay prediction in intensive care units using artificial neural networks
Chacón, Max; Rocco M., Víctor; Rojas, Jaime.
  • Chacón, Max; Universidad de Santiago. Departamento de Ingeniería Informática.
  • Rocco M., Víctor; Universidad de Santiago. Programa de Ingenieria Biomédica y Fisiopatología.
  • Rojas, Jaime; Universidad de Santiago. Departamento de Ingeniería Informática.
Paciente crít. (Chile) ; 15(2): 64-8, 2000. tab
Article Dans Espagnol | LILACS | ID: lil-274601
RESUMEN
La determinación de los días de estada, al momento de la admisión, es un factor importante para la toma de decisiones tanto clínicas como administrativas. Actualmente, existen diferentes trabajos que enfrentan el problema de la determinación de estadía, basados en modelos estadísticos lineales, los cuales son limitados en sus capacidades representacionales. Aquí se utilizan datos retrospectivos de 288 pacientes admitidos en la unidad de cuidados intensivos de adultos de tres hospitales chilenos. Se caracteriza la severidad de la enfermedad de los pacientes al momento de la admisión, cuantificando nominalmente los diagnósticos e incluyendo otras variables de severidad. La estadía se modela usando redes neuronales multicapa (Backpropagation). Los resultados del ajuste arrojan errores menores que 3 por ciento para predicción de días de estada y mediante un análisis de sensibilidad de la red, es posible obtener información clínica relevante de los factores que influyen en la estadía
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Indice: LILAS (Amériques) Sujet Principal: / Durée du séjour Type d'étude: Etude diagnostique / Etude d'étiologie / Étude observationnelle / Étude pronostique / Facteurs de risque Limites du sujet: Humains langue: Espagnol Texte intégral: Paciente crít. (Chile) Thème du journal: Allaitement / Soin critique Année: 2000 Type: Article / descriptif de projet

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