Nuevo método de conjunto para la predicción de respuesta al tratamiento con fluvoxamina del trastorno obsesivo compulsivo

Alrededor del 30% de los pacientes con trastorno obsesivo compulsivo (TOC) muestran una respuesta inadecuada a la farmacoterapia. La detección de variables clínicas asociadas con la respuesta al tratamiento puede dar como resultado el logro de la remisión en un período más corto, lo que previene el desarrollo de la enfermedad y reduce los costos socioeconómicos.
En total, 330 sujetos con diagnóstico de TOC se sometieron a farmacoterapia de 12 semanas con fluvoxamina (150-300 mg). La respuesta al tratamiento fue una reducción de ≥25% en la escala de la escala obsesivo-compulsiva de Yale-Brown (Y-BOCS). En total, se analizaron 36 atributos clínicos de 151 sujetos que habían completado su curso de tratamiento. Los algoritmos de minería de datos incluyeron el manejo de valores perdidos, la selección de características y un nuevo método analítico basado en la clasificación de conjuntos. Los resultados se compararon con los de otros algoritmos de clasificación tradicionales, como árbol de decisión, máquinas de vectores de soporte, k-vecino más cercano y bosque aleatorio.
Las obsesiones sexuales y de contaminación son predictores de alto rango de resistencia a la farmacoterapia con fluvoxamina, así como una alta puntuación obsesiva con Y-BOCS. Nuestros resultados mostraron que la estrategia de análisis propuesta tiene una buena capacidad para distinguir pacientes respondedores y no respondedores de acuerdo con sus características clínicas con el 86% de precisión, el 79% de sensibilidad y el 89% de especificidad.
Este estudio propuso un enfoque analítico que es un método preciso y sensible para el análisis de conjuntos de datos médicos de gran dimensión que contienen más valores faltantes. El tratamiento del TOC podría mejorarse mediante una mejor comprensión de los predictores de la farmacoterapia, lo que puede conducir a un tratamiento más eficaz de los pacientes con TOC.

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