Precisión diagnóstica de un modelo de redes bayesianas en los síndromes coronarios agudos / Diagnostic accuracy of a bayesian network model in acute coronary syndromes
La caracterización diagnóstica del dolor torácico, con énfasis en los síndromes coronarios agudos (SCA) es un requerimiento primordial para los médicos del área de urgencias.
Objetivos:
En el presente estudio se busca diseñar y evaluar el desempeño de las redes bayesianas en el apoyo al diagnóstico de los SCA.
Metodología:
Se trata de un estudio de pruebas diagnósticas en el cual se diseñaron dos modelos de redes bayesianas entrenadas en el framework OpenMarkov, a partir de las variables de la escala de probabilidad de Braunwald de angina en un grupo de 159 pacientes que luego se validó en una cohorte de 108 pacientesadultos hospitalizados con sospecha de un SCA en un hospital de tercer nivel de atención.
Un modelo de redes Bayesianas entrenado a partir de las variables de la escala de probabilidad de angina inestable de Braunwald, presenta un rendimiento aceptable para el diagnóstico de los SCA.
The aim of the present study is to design and evaluate the performance of Bayesian networks to back up the diagnosis of ACS.
Methodology:
A diagnostic tests study in which two models of Bayesian networks were designed and trained in the framework OpenMarkov, using the variables of the Braunwald angina probability scale in a group of 159 patients, which was validated afterwards in a cohort of 108 adultpatients hospitalized with suspicion of ACS in a third level hospital.
A model of Bayesian networks trained from the variables of the Braunwald unstable anginaprobability scale, exhibits an acceptable performance for the diagnosis of ACS.