Predicción del ingreso de pacientes COVID-19 en la Unidad de Cuidados Intensivos basada en el marco de la Enfermería de Precisión
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.i1.2024.1027Palabras clave:
Predicción, Medicina de Precisión, COVID-19Resumen
Objetivo: aplicar y comparar algoritmos de aprendizaje automático para predecir el ingreso de pacientes COVID-19 en la Unidad de Cuidados Intensivos desde el marco teórico de la Enfermería de Precisión. Métodos: Estudio retrospectivo con 180 pacientes notificados en la ciudad de Florianópolis. Se evaluó el desempeño de los siguientes algoritmos: perceptrón multicapa - red neuronal, AdaBoost, regresión logística, random forest, kNN, Naive Bayes, SVM y árbol de decisión. Resultados: Las variables predictoras que más influyeron en el modelo fueron el ingreso hospitalario, la raza y el dolor de garganta. El modelo perceptrón multicapa obtuvo mejores resultados en cuanto a AUC (0,917), sensibilidad (0,861) y especificidad (0,825). Conclusión: Esta aplicación demostró ser un método factible para predecir el ingreso de pacientes infectados con COVID-19 en la UCI y los biomarcadores clínicos demostraron ser relevantes para la práctica clínica de Enfermería porque son fácilmente observables y pueden implementarse rápidamente.
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