Modelo predictivo para la identificación de insuficiencia cardíaca en pacientes con hipertensión en el Hospital Alma Mater de Antioquia para los años 2021-2022
Uloženo v:
| Název: | Modelo predictivo para la identificación de insuficiencia cardíaca en pacientes con hipertensión en el Hospital Alma Mater de Antioquia para los años 2021-2022 |
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| Autoři: | Martínez Lopera, Jonatan, Arango Londoño, Mariana, Giraldo Henao, Ana María |
| Přispěvatelé: | Martínez, Carlos Alberto, Zuluaga Idarraga, Lina Marcela, Rodríguez Ospina, Fabio León |
| Informace o vydavateli: | Universidad de Antioquia Gerencia de Sistemas de Información en Salud Departamento de Medicina preventiva y Salud pública Medellín, Colombia Facultad de Salud Pública |
| Rok vydání: | 2025 |
| Sbírka: | Universidad de Antioquia (UdeA): Biblioteca Digital |
| Témata: | Hipertensión, Hypertension, Insuficiencia Cardíaca, Heart Failure, Máquina de Vectores de Soporte, Support Vector Machine, Diagnóstico Precoz, Early Diagnosis, Aprendizaje Automático, Machine Learning, Modelos Logísticos, Logistic Models, 3. Ciencias Médicas y de la Salud, https://id.nlm.nih.gov/mesh/D006973, https://id.nlm.nih.gov/mesh/D006333, https://id.nlm.nih.gov/mesh/D060388, https://id.nlm.nih.gov/mesh/D042241, https://id.nlm.nih.gov/mesh/D000069550, https://id.nlm.nih.gov/mesh/D016015, ODS 3: Salud y bienestar. Garantizar una vida sana y promover el bienestar de todos a todas las edades |
| Geografické téma: | Hospital Alma Mater de Antioquia |
| Time: | 2021-2022 |
| Popis: | Introducción: La insuficiencia cardíaca (IC) es una condición en la que el corazón no puede satisfacer las necesidades metabólicas del cuerpo, a menudo relacionada con la hipertensión arterial (HTA). Esta enfermedad ha aumentado a nivel mundial, especialmente en personas mayores, y representa un grave problema de salud pública debido a su alta tasa de mortalidad. En Colombia, la relación entre IC y HTA es especialmente significativa en hombres mayores de 60 años. Ante este panorama, se hace urgente desarrollar modelos predictivos efectivos para mejorar el diagnóstico temprano y los resultados clínicos, particularmente en el Hospital Alma Mater de Antioquia. Esta investigación se enfoca en la alta prevalencia de insuficiencia cardíaca en pacientes con hipertensión, destacando la importancia de la detección temprana para prevenir su progresión. La colaboración con el Hospital Alma Mater de Antioquia y la disponibilidad de datos clínicos de 2021-2022 respaldan la viabilidad del estudio, evidenciando además la falta de investigaciones predictivas sobre IC y HTA en el contexto colombiano, lo que resalta la necesidad de un enfoque local. Metodología: El estudio se basó en un diseño observacional retrospectivo con el objetivo de desarrollar un modelo predictivo para identificar el riesgo de insuficiencia cardíaca en pacientes hipertensos atendidos en el Hospital Alma Mater de Antioquia durante 2021-2022. Se utilizaron datos clínicos y sociodemográficos, seleccionando una muestra aleatoria y estratificada: el 80% de los pacientes se destinó al entrenamiento del modelo, mientras que el 20% restante se utilizó para su validación. Se aplicaron análisis bivariados, regresión logística y máquinas de soporte vectorial (SVM) para identificar las variables predictoras, y se evaluó el desempeño del modelo utilizando métricas como precisión, exactitud y AUC-ROC. Resultados: El modelo desarrollado, basado en SVM, mostró un buen desempeño en la identificación temprana del riesgo de insuficiencia cardíaca en pacientes hipertensos. ... |
| Druh dokumentu: | bachelor thesis |
| Popis souboru: | 118 páginas; application/pdf |
| Jazyk: | Spanish; Castilian |
| Relation: | https://hdl.handle.net/10495/45654 |
| Dostupnost: | https://hdl.handle.net/10495/45654 |
| Rights: | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ ; info:eu-repo/semantics/openAccess ; Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0) ; http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| Přístupové číslo: | edsbas.84E4CA23 |
| Databáze: | BASE |
| Abstrakt: | Introducción: La insuficiencia cardíaca (IC) es una condición en la que el corazón no puede satisfacer las necesidades metabólicas del cuerpo, a menudo relacionada con la hipertensión arterial (HTA). Esta enfermedad ha aumentado a nivel mundial, especialmente en personas mayores, y representa un grave problema de salud pública debido a su alta tasa de mortalidad. En Colombia, la relación entre IC y HTA es especialmente significativa en hombres mayores de 60 años. Ante este panorama, se hace urgente desarrollar modelos predictivos efectivos para mejorar el diagnóstico temprano y los resultados clínicos, particularmente en el Hospital Alma Mater de Antioquia. Esta investigación se enfoca en la alta prevalencia de insuficiencia cardíaca en pacientes con hipertensión, destacando la importancia de la detección temprana para prevenir su progresión. La colaboración con el Hospital Alma Mater de Antioquia y la disponibilidad de datos clínicos de 2021-2022 respaldan la viabilidad del estudio, evidenciando además la falta de investigaciones predictivas sobre IC y HTA en el contexto colombiano, lo que resalta la necesidad de un enfoque local. Metodología: El estudio se basó en un diseño observacional retrospectivo con el objetivo de desarrollar un modelo predictivo para identificar el riesgo de insuficiencia cardíaca en pacientes hipertensos atendidos en el Hospital Alma Mater de Antioquia durante 2021-2022. Se utilizaron datos clínicos y sociodemográficos, seleccionando una muestra aleatoria y estratificada: el 80% de los pacientes se destinó al entrenamiento del modelo, mientras que el 20% restante se utilizó para su validación. Se aplicaron análisis bivariados, regresión logística y máquinas de soporte vectorial (SVM) para identificar las variables predictoras, y se evaluó el desempeño del modelo utilizando métricas como precisión, exactitud y AUC-ROC. Resultados: El modelo desarrollado, basado en SVM, mostró un buen desempeño en la identificación temprana del riesgo de insuficiencia cardíaca en pacientes hipertensos. ... |
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