Medición de la mortalidad de pacientes internados por enfermedad cardiovascular mediante el desarrollo de un algoritmo de inteligencia artificial
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Resumen
Introducción: determinar la causa de muerte de los pacientes internados con enfermedad cardiovascular es de suma importancia para poder tomar medidas y así mejorar la calidad su atención y prevenir muertes evitables.
Objetivos: determinar las principales causas de muerte durante la internación por enfermedades cardiovasculares.
Desarrollar y validar un algoritmo para clasificar automáticamente a los pacientes fallecidos durante la internación con Enfermedades cardiovasculares
Diseño del estudio: estudio exploratorio retrospectivo. Desarrollo de un algoritmo de clasificación.
Resultados: del total de 6161 pacientes, el 21,3% (1316) se internaron por causas cardiovasculares; las enfermedades cerebrovasculares representan el 30,7%, la insuficiencia cardíaca el 24,9% y las enfermedades cardíacas isquémicas el 14%.
El algoritmo de clasificación según motivo de internación cardiovascular vs. no cardiovascular alcanzó una precisión de 0,9546 (IC 95%: 0,9351-0,9696). El algoritmo de clasificación de causa específica de internación cardiovascular alcanzó una precisión global de 0,9407 (IC 95%: 0,8866-0,9741).
Conclusiones: la enfermedad cardiovascular representa el 21,3% de los motivos de internación de pacientes que fallecen durante su desarrollo. Los algoritmos presentaron en general buena performance, particularmente el de clasificación del motivo de internación cardiovascular y no cardiovascular y el clasificador según causa específica de internación cardiovascular.
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Citas
Argentina. Ministerio de Salud. Indicadores básicos Argentina 2015 [Internet]. [Buenos Aires: el Ministerio; 2015.] [citado 2021 jun 10]. Disponible en: https://iris.paho.org/handle/10665.2/18697.
Jarman B, Pieter D, van der Veen AA, et al. The hospital standardised mortality ratio: a powerful tool for Dutch hospitals to assess their quality of care? Qual Saf Health Care. 2010;19(1):9-13. https://doi.org/10.1136/qshc.2009.032953.
Understanding HSMRs: a toolkit on hospital standardised mortality ratios: versión 6, October 2011 [Internet]. [London: Dr. Foster Intelligence; 2011] [citado 2022 mar 11]. Disponible en: https://beyondclinical.files.wordpress.com/2014/01/hsmr-toolkit-version-6-october-20111.pdf.
Shah AD, Martinez C, Hemingway H. The freetext matching algorithm: a computer program to extract diagnoses and causes of death from unstructured text in electronic health records. BMC Med Inform Decis Mak. 2012;12:88. https://doi.org/10.1186/1472-6947-12-88.
Organización Panamericana de la Salud. Clasificación estadística internacional de enfermedades y problemas relacionados con la salud [Internet]. 10a ed. rev. Washington, DC: OPS; 1995 [citado 2021 jun 10]. Disponible en: http://iris.paho.org/xmlui/bitstream/handle/123456789/6282/Volume1.pdf
Hochreiter S, Schmidhuber J. Long short-term memory. Neural Comput. 1997;9(8):1735-1780. https://doi.org/10.1162/neco.1997.9.8.1735.
Bahdanau D, Cho K, Bengio Y.Neural machine translation by jointly learning to align and translate. arXiv 1409.0473 [Preprint]. [Posted 2014 Sept 1; last rev. 2016 May 19 (this version, v7); citado 2021 jun 10]. Disponible en: https://arxiv.org/abs/1409.0473 https://doi.org/10.48550/arXiv.1409.0473.
Bojanowski P, Grave E, Joulin A, et al. Enriching word vectors with subword information. arXiv 1607.04606 [Preprint]. [Posted 2016 Jul 15; last rev. 2017 Jun 17 (this version, v2); citado 2021 jun 10]. Disponible en: https://arxiv.org/abs/1607.04606 https://doi.org/10.48550/arXiv.1607.04606.
Baumel T, Nassour-Kassis J, Cohen R, et al. Multi-label classification of patient notes: case Study on ICD code assignment [Internet]. AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2018;409-416 [citado 2021 jun 10]. Disponible en: https://aaai.org/ocs/index.php/WS/AAAIW18/paper/download/16881/15610.
Blugerman G, Peroni HJ Guenzelovich T, et al. Causa de mortalidad en el ámbito de la internación: reporte del registro de causa de mortalidad en un hospital de la comunidad [Presentación]. Buenos Aires: Hospital Italiano de Buenos Aires; 2012 [citado 2021 jun 10]. Disponible en: https://www.hospitalitaliano.org.ar/multimedia/archivos/servicios_attachs/8054.pdf.
Koopman B, Karimi S, Nguyen A,et al. Automatic classification of diseases from free-text death certificates for real-time surveillance. BMC Med Inform Decis Mak. 2015;15:53. https://doi.org/10.1186/s12911-015-0174-2.
Koopman B, Zuccon G, Nguyen A, et al. Automatic ICD-10 classification of cancers from free-text death certificates. Int J Med Inform. 2015;84(11):956-965. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2015.08.004.
Argentina. Ministerio de Salud. Resolución N°1013/2018 [Internet]. Buenos Aires: el Ministerio; 2018 mayo 28 [citado 2021 jun 10]. Disponible en: http://servicios.infoleg.gob.ar/infolegInternet/anexos/310000-314999/310893/norma.htm.