03674nam a2200457 4500 ESSALUD ta t2025 sp ||||| |||| 00| 0 spa d BMG spa Cha, Ji Hyun autor 50136 Predicción de la mortalidad intrahospitalaria mediante aprendizaje automático y validación externa en pacientes con shock cardiogénico: la escala RESCUE páginas 707-716 A pesar de los avances en el soporte circulatorio mecánico, las tasas de mortalidad en los casos de shock cardiogénico (SC) siguen siendo elevadas. La introducción de un sistema fiable de estratificación del riesgo puede servir de guía potencial para la práctica clínica diaria de los pacientes con SC. El objetivo de este estudio es desarrollar y validar externamente un modelo de predicción del riesgo de mortalidad intrahospitalaria en pacientes con SC mediante algoritmos de aprendizaje automático (AA). Se analizó a 1.247 pacientes con SC por cualquier causa del registro RESCUE entre enero de 2014 y diciembre de 2018. Se extrajeron variables de predictores importantes a partir de 4 algoritmos de AA. Se estimó el modelo de predicción de riesgo denominado escala RESCUE con análisis de regresión logística utilizando esas variables seleccionadas. Se realizó una validación interna con el registro RESCUE y una validación externa con un registro de SC independiente de 750 pacientes. Los 4 modelos de AA identificaron 7 predictores: la edad, la puntuación de inotrópicos vasoactivos, la fracción de eyección del ventrículo izquierdo, el nivel de ácido láctico, la parada cardiaca intrahospitalaria en el momento de la presentación, la necesidad de tratamiento renal sustitutivo continuo y la ventilación mecánica. La escala RESCUE mostró una capacidad predictiva con un área bajo la curva (AUC) de 0,86 (IC95%, 0,83-0,88) para la mortalidad intrahospitalaria. La validación interna del AUC, cruzada de 10 iteraciones, fue de 0,86 (IC95%, 0,77-0,95). La validación externa mostró un AUC de 0,80 (IC95%, 0,76-0,84). El sistema de puntuación de riesgo basado en AA, la escala RESCUE, tiene un excelente rendimiento predictivo para la mortalidad intrahospitalaria en todos los pacientes con SC, independientemente de la causa. Puede ser una herramienta útil y fiable para estimar la estratificación del riesgo del SC en la práctica clínica diaria. CHOQUE CARDIOGÉNICO 37118 APRENDIZAJE AUTOMÁTICO 37016 MORTALIDAD HOSPITALARIA 12395 PRONÓSTICO 14024 ESTRATIFICACIÓN DEL RIESGO Yang, Jeong Hoon autor 47651 Choi, Ki Hong autor 48978 Ahn, Chul-Min autor 45472 Yu, Cheol Woong autor 48985 Park, Ik Hyun autor 48986 Jang, Woo Jin autor 48987 Kim, Hyun-Joong autor 48988 Bae, Jang-Whan autor 48989 Kwon, Sung Uk autor 48990 Lee, Hyun-Jong autor 48991 Lee, Wang Soo autor 48992 Jeong, Jin-Ok autor 48993 Park, Sang-Don autor 48994 Park, Taek Kyu autor 48980 Lee, Joo Myung autor 48981 Song, Young Bin autor 48982 Hahn, Joo-Yong autor 48983 Choi, Seung-Hyuk autor 48984 Gwon, Hyeon-Cheol autor 48995 16438 22194 Barcelona Elsevier RECARDIO064 Revista Española de Cardiología ESSALUD 1579-2242 ARTICULOS 2025-08-12 AFC 21704 21704