Métodos de aprendizaje automático para el desarrollo de un modelo predictivo de delirio durante el ingreso en unidades de cuidados intensivos cardiacos (Registro nro. 20555)
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| 000 -Cabecera | |
|---|---|
| Campo de control interno | 02642nam a2200289 4500 |
| 001 - Número de control | |
| control field | ESSALUD |
| 005 - Fecha y hora de la última transacción | |
| Campo de control | 20240820121523.0 |
| 007 - Tipo material - Descripcion fisica - info general | |
| Tipo material - Descripcion fisica - info general | ta |
| 008 - Elementos de Longitud Fija - Información General | |
| Elementos de Longitud Fija - Información | t2024 sp ||||| |||| 00| 0 spa d |
| 040 ## - Origen de la Catalogación | |
| Origen de la Catalogación | BMG |
| 041 ## - Idioma | |
| Idioma | spa |
| 100 ## - Autor | |
| Autor | Ko, Ryoung-Eun |
| Rol del Autor | autor |
| 9 (RLIN) | 47646 |
| 245 ## - Titulo | |
| Titulo | Métodos de aprendizaje automático para el desarrollo de un modelo predictivo de delirio durante el ingreso en unidades de cuidados intensivos cardiacos |
| 300 ## - Páginas | |
| Paginación | páginas 547-555 |
| 520 ## - Resumen | |
| Resumen | Este estudio surge de la creciente importancia del delirio como factor pronóstico en la unidad de cuidados intensivos cardiacos (UCIC) y tiene como meta desarrollar un modelo predictivo del delirio en dichos pacientes. Se tomó una muestra de pacientes consecutivos de la UCIC del Samsung Medical Center. Se aplicaron técnicas de aprendizaje automático como random forest, extreme gradient boosting, cuadrados mínimos parciales y Plmnet-elastic.net para evaluar las variables del modelo. Después de identificar las variables pertinentes, se realizó un análisis de regresión logística para formular el modelo. Para la validación interna, se utilizó un método de validación de hold-out repetido 100 veces. Se analizó a 2.774 pacientes, de los cuales 677 (24,4%) desarrollaron delirio en la UCIC. Los modelos basados en aprendizaje automático mostraron un alto rendimiento predictivo. Se seleccionaron predictores relevantes y comunes para construir el modelo, que incluía: nivel de albúmina, INR, nitrógeno ureico en sangre, recuento de leucocitos, nivel de proteína C reactiva, edad, frecuencia cardiaca y ventilación mecánica. El modelo obtuvo un área bajo la curva ROC de 0,861 (IC95%, 0,843-0,879), y se confirmó su eficacia en la validación interna con validación cruzada repetida 100 veces (área bajo la curva ROC, 0,854; IC95%, 0,826-0,883). Se desarrolló un nuevo modelo de predicción de delirio, utilizando variables de alta importancia en 4 métodos de aprendizaje automático. Este modelo puede ser una herramienta práctica para evaluar el riesgo de delirio en pacientes de la UCIC. |
| 650 ## - Temas - Descriptores | |
| Temas - Descriptores | DELIRIO |
| 9 (RLIN) | 15095 |
| 650 ## - Temas - Descriptores | |
| Temas - Descriptores | UNIDADES DE CUIDADOS CORONARIOS |
| 9 (RLIN) | 41042 |
| 650 ## - Temas - Descriptores | |
| Temas - Descriptores | APRENDIZAJE AUTOMÁTICO |
| 9 (RLIN) | 37016 |
| 653 ## - Palabras claves | |
| Palabras claves | MODELO DE RIESGO |
| 700 ## - Autor Personal | |
| Autor Personal | Lee, Jihye |
| Rol del autor | autor |
| 9 (RLIN) | 47647 |
| 700 ## - Autor Personal | |
| Autor Personal | Kim, Sungeun |
| Rol del autor | autor |
| 9 (RLIN) | 47648 |
| 700 ## - Autor Personal | |
| Autor Personal | Ahn, Joong Hyun |
| Rol del autor | autor |
| 9 (RLIN) | 47649 |
| 700 ## - Autor Personal | |
| Autor Personal | Na, Soo Jin |
| Rol del autor | autor |
| 9 (RLIN) | 47650 |
| 700 ## - Autor Personal | |
| Autor Personal | Yang, Jeong Hoon |
| Rol del autor | autor |
| 9 (RLIN) | 47651 |
| 773 0# - Revista (Relacion con el numero) | |
| Host Biblionumber | 16438 |
| Host Itemnumber | 21511 |
| Ciudad, Editorial | Barcelona Elsevier |
| Codigo barras item/ejemplar | RECARDIO051 |
| Titulo de la Revista | Revista Española de Cardiología |
| Número de control de registro | ESSALUD |
| ISSN | 1579-2242 |
| 942 ## - Elementos de Koha | |
| Tipo de Documento | Artículos |
| Fecha procesamiento | 2024-08-20 |
| Catalogador | AFC |
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