Autor/autores:
Ge F, Jiang J, Wang Y...(et.al)
Un creciente cuerpo de investigación sugiere que el trastorno depresivo mayor (MDD) es una de las afecciones psiquiátricas más comunes asociadas con la ideación suicida (SI). Sin embargo, la forma en que una combinación de variables de fácil acceso creó un modelo clínico de utilidad para estimar la probabilidad de un paciente individual con S...
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Un creciente cuerpo de investigación sugiere que el trastorno depresivo mayor (MDD) es una de las afecciones psiquiátricas más comunes asociadas con la ideación suicida (SI). Sin embargo, la forma en que una combinación de variables de fácil acceso creó un modelo clínico de utilidad para estimar la probabilidad de un paciente individual con SI a través del aprendizaje automático es limitada.
Utilizamos la base de datos de registros médicos electrónicos de un hospital ubicado en el oeste de China. Se incluyeron un total de 1916 pacientes chinos con MDD. Los datos de fácil acceso (variables demográficas, clínicas y biológicas) se recopilaron al ingreso (el primer día de ingreso) y se usaron para distinguir SI con MDD de no SI usando un algoritmo de aprendizaje automático (red neuronal).
El algoritmo de la red neuronal distinguió a 1356 de 1916 pacientes que se tradujeron en un 70. 08% de precisión (70. 68% de sensibilidad y 67. 09% de especificidad) y un área bajo la curva (AUC) de 0. 76. Las variables predictoras más relevantes en la identificación de SI a partir de no SI incluyeron tiroxina libre (FT4), los puntajes totales de la escala de depresión de Hamilton (HAMD), estado vocacional y triyodotironina libre (FT3).
El riesgo de SI entre pacientes con MDD se puede identificar a nivel de sujeto individual integrando variables demográficas, clínicas y biológicas lo más temprano posible durante la hospitalización (al ingreso).
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