Sistema de puntuación de alerta temprana de descompensación basado en percentiles para pacientes pediátricos hospitalizados
RESUMEN Estudios internacionales muestran que la inclusión de sistemas de alerta temprana (SAT) en los procesos de atención clínica permite a los cuidadores anticipar las descompensaciones de los pacientes y tomar decisiones oportunas. Actualmente, es posible encontrar diferentes perspectivas en la...
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| Autores principales: | , |
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| Lenguaje: | Spanish / Castilian |
| Publicado: |
Universidad de Tarapacá.
2021
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052021000300462 |
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| Sumario: | RESUMEN Estudios internacionales muestran que la inclusión de sistemas de alerta temprana (SAT) en los procesos de atención clínica permite a los cuidadores anticipar las descompensaciones de los pacientes y tomar decisiones oportunas. Actualmente, es posible encontrar diferentes perspectivas en la construcción de los SAT, sin embargo, el enfoque basado en percentiles no se ha aplicado a pacientes pediátricos. El objetivo de este estudio es desarrollar un SAT pediátrico utilizando las propiedades estadísticas de los registros históricos de signos vitales. Se desarrolló y evaluó un método de puntuación con un enfoque estadístico supervisado. Se obtuvieron 178,970 registros de signos vitales de 4,104 pacientes de 0 a 18 años, junto con información de registros médicos electrónicos de un hospital pediátrico. Basado en un método de puntuación de 7 bandas y utilizando diferentes signos vitales, se generó un modelo que nos permite predecir una transferencia no planificada de pacientes a la UCI, 8 horas antes de que realmente ocurriera. La predicción obtenida en el mejor de los casos mostró resultados en áreas bajo la curva ROC (AUC) de 0,71. Además, los umbrales de corte calculados son sensibles en las categorías de menor riesgo (0,877 a niveles de bajo riesgo) y posen una mayor especificidad en las categorías de mayor riesgo (0,89 en la categoría de Alto Riesgo). Los resultados permiten corregir los rangos normales de los signos vitales en el modelo basado en conocimiento experto, que actualmente está en funcionamiento. Nuestro enfoque estadístico supervisado proporciona un método auditable y reproducible. |
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