V-319 - MODELADO Y PREDICCIÓN DE MORTALIDAD EN LA HEMORRAGIA INTRACEREBRAL SUPRATENTORIAL ESPONTÁNEA MEDIANTE UNA RED BAYESIANA: AVANZANDO EN LA MEDICINA PERSONALIZADA
Medicina Interna. Complejo Asistencial de Ávila. Ávila.
Objetivos:Desarrollar una red bayesiana simple para predecir la mortalidad del paciente con hemorragia intracerebral espontánea.
Material y métodos:Los datos proceden de un estudio con diseño de cohorte prospectiva, previamente realizado por el autor en el Complejo Asistencial de Ávila, que incluye a 86 pacientes diagnosticados consecutivamente de hemorragia intracerebral supratentorial espontánea (HICSE) desde el 1 de enero de 1996 hasta el 31 de diciembre de 1997, representando a todos los enfermos con este diagnóstico del hospital en el periodo mencionado. El seguimiento se prolongó en todos los supervivientes durante 6 meses, concluyendo la recogida de datos el 30 de junio de 1998. Para la construcción de la red se desarrolla un método, previamente sugerido por otro autor, que utiliza análisis de correlación y de regresión simples para la obtención de la topología de la red. Se compara el rendimiento de la red con el de otro modelo de predicción que utiliza regresión logística.
Resultados:Se muestran la topología de la red obtenida, medidas estadísticas del rendimiento del modelo, los resultados de la comparación de la red propuesta con los resultados del modelo de regresión logística y un ejemplo de utilización para la predicción en un escenario concreto.
Discusión:El pronóstico de la HICSE tiene interés por diversos motivos, especialmente por su elevada letalidad y alto porcentaje de discapacidad y minusvalía subsecuente. La individualización del pronóstico de mortalidad en la HICSE puede hacer variar la actitud terapéutica en dichos pacientes. La aplicación de un sistema pronóstico específico, aplicado a la realidad del paciente concreto, constituye un intento de mejora de pronóstico vital.
Conclusiones:Es posible realizar un modelo de predicción en la HICSE mediante una red bayesiana simple. La red propuesta mejora la capacidad predictiva obtenida con el modelo de regresión logística comparado. El modelo inicia un acercamiento a la medicina personalizada en un contexto clínico específico.
