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040 _aBMG
041 _aspa
100 _aCha, Ji Hyun
_eautor
_950136
245 _aPredicción de la mortalidad intrahospitalaria mediante aprendizaje automático y validación externa en pacientes con shock cardiogénico: la escala RESCUE
300 _apáginas 707-716
520 _aA 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.
650 _aCHOQUE CARDIOGÉNICO
_937118
650 _aAPRENDIZAJE AUTOMÁTICO
_937016
650 _aMORTALIDAD HOSPITALARIA
_912395
650 _aPRONÓSTICO
_914024
653 _aESTRATIFICACIÓN DEL RIESGO
700 _aYang, Jeong Hoon
_eautor
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700 _aChoi, Ki Hong
_eautor
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700 _aAhn, Chul-Min
_eautor
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700 _aYu, Cheol Woong
_eautor
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700 _aPark, Ik Hyun
_eautor
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700 _aJang, Woo Jin
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700 _aKim, Hyun-Joong
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700 _aBae, Jang-Whan
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700 _aKwon, Sung Uk
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700 _aLee, Hyun-Jong
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700 _aLee, Wang Soo
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700 _aJeong, Jin-Ok
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700 _aPark, Sang-Don
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700 _aPark, Taek Kyu
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700 _aLee, Joo Myung
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700 _aSong, Young Bin
_eautor
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700 _aHahn, Joo-Yong
_eautor
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700 _aChoi, Seung-Hyuk
_eautor
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700 _aGwon, Hyeon-Cheol
_eautor
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773 0 _016438
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_dBarcelona Elsevier
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_tRevista Española de Cardiología
_wESSALUD
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