Desarrollo y validación externa de una aplicación web para la predicción del SDRA asociado a la neumonía

Summary

Este estudio tiene como objetivo desarrollar y validar externamente un sistema web que integre modelos de aprendizaje automático para el diagnóstico precoz y la fenotipización clínica del SDRA asociado a la neumonía, con el fin de facilitar un tratamiento de precisión.

Abstract

El síndrome de dificultad respiratoria aguda (SDRA) es una enfermedad altamente heterogénea con manifestaciones clínicas que pueden solaparse con una neumonía grave, lo que supone dificultades para una diferenciación precisa. Por ello, es urgente una predicción temprana y un agrupamiento rápido de subtipos en el lado del paciente con SDRA. Este estudio tiene como objetivo desarrollar un sistema basado en la web, que incluya modelos validados de diagnóstico precoz junto a la cama y clasificación de subgrupos clínicos, para predecir el desarrollo y los fenotipos del SDRA asociado a la neumonía. Se desarrollaron y validaron modelos diagnósticos y de subgrupos a partir de dos grandes bases de datos, Medical Information Mart for Intensive Care IV (MIMIC-IV) y Telehealth Intensive Care Unit (eICU), e incorporados a un sistema de predicción basado en la web. Se analizaron datos de pacientes con neumonía hospitalizados durante más de 24 horas entre 2008 y 2019. La cohorte de derivación MIMIC-IV incluyó 24.987 pacientes con neumonía (14.121 con SDRA asociado a neumonía); la cohorte de verificación en la UCI electrónica incluyó 20.676 pacientes con neumonía (9.946 con SDRA asociado a neumonía). En el diagnóstico, el método de apilamiento de aprendizaje automático funcionó mejor con un AUC de 0,919, una precisión del 70,00%, una precisión del 69,88% y un recuerdo del 82,27% en la cohorte de derivación MIMIC-IV. La UCA, precisión, precisión y recuerdo de la cohorte de validación de la eICU fueron de 0,915, 70,87%, 69,70% y 69,70% respectivamente. El SDRA asociado a la neumonía se clasificó en tres fenotipos clínicos con diferentes características clínicas y resultados, todos los cuales respondieron de forma distinta al tratamiento. Entre los pacientes de los grupos 0 y 1, las tasas de mortalidad hospitalaria fueron mayores entre quienes recibieron tratamiento temprano con corticosteroides que entre quienes no lo recibieron, mientras que entre los pacientes del grupo 2, la tasa de mortalidad hospitalaria fue menor entre quienes recibieron corticosteroides que entre quienes no lo recibieron. Realizamos una transformación en la red de la predicción diagnóstica y la clasificación de subgrupos clínicos del SDRA asociado a la neumonía. Nuestros modelos basados en la web sobre el diagnóstico temprano junto al paciente y la clasificación clínica de subgrupos del SDRA asociado a la neumonía pueden ayudar a los clínicos a diagnosticar y tratar la enfermedad, así como a promover un tratamiento de precisión individualizado.

Introduction

La insuficiencia respiratoria aguda, especialmente el síndrome de dificultad respiratoria aguda (SDRA) tras una infección pulmonar, es un problema común y devastador que se encuentra en pacientes en estado crítico. Los estudios han demostrado que la incidencia del SDRA puede alcanzar hasta el 10% entre los pacientes en la unidad de cuidados intensivos (^UCI)1, y la tasa de mortalidad es aproximadamente del 40^%2,3. La neumonía grave se considera ampliamente la principal causa del^{SDRA 4}. Debido a que los síntomas clínicos de la neum....

Protocol

Este estudio accedió a la base de datos¹¹ (Versión 1.0, PhysioNet: https://physionet.org/content/mimiciv/1.0/) y a la base de datos¹² de la Unidad de Cuidados Intensivos de Telemedicina (eICU) (Versión 2.0, PhysioNet: https://physionet.org/content/eicu-crd/2.0/) tras completar el examen Protecting Human Research Participants (ID de registro: 44151052). Este estudio se llevó a cabo conforme a los principios de la Declaración de Helsinki (2013), y los pacientes dieron su consentimiento para que sus datos fueran recogidos en ambas bases de datos. Se eximió la aprobación ética para este estu....

Results

Participantes
La base de datos MIMIC-IV incluyó datos de 24.987 pacientes con neumonía, de los cuales 14.121 tenían SDRA asociado a la neumonía (Tabla 1). La base de datos de la UCI electrónica incluyó datos de 20.676 pacientes con neumonía, de los cuales 9946 tenían SDRA asociado a la neumonía (Tabla Suplementaria 1).

Establecimiento y verificación del modelo de predicción del SDRA asociado a la ne.......

Discussion

Como sabemos, este es el primer modelo diagnóstico y el primer modelo de clasificación de subgrupos clínicos que utiliza aprendizaje automático para informar del SDRA en pacientes con neumonía, y el mayor estudio que ha informado sobre el diagnóstico y la clasificación de subgrupos clínicos del SDRA asociado a la neumonía. En este estudio, derivamos y validamos dos modelos basados en aprendizaje automático y los traducimos en aplicaciones web para la práctica clínica y la investigación p.......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Gato Apache	Fundación de software Apache	Versión 9.0.85
Eclipse IDE	Eclipse	2023-09
Java Development Kit & nbsp;	Java	Versión Java SE 8u381
RapidMiner Studio	Altair Engineering Inc.	Versión 9.10.001
Estadísticas de SPSS	IBM	Versión 23.0