Autor/autores:
Li Y, Zhang L, Zhang Y...(et.al)
Las funciones contribuyen a la carga de los pacientes con esquizofrenia y sus familias, pero las herramientas predictivas del pronóstico del funcionamiento social y los factores específicos no están definidos en la práctica clínica china. Este artículo explora una herramienta de aprendizaje automático para identificar si los pacientes logrará...
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Las funciones contribuyen a la carga de los pacientes con esquizofrenia y sus familias, pero las herramientas predictivas del pronóstico del funcionamiento social y los factores específicos no están definidos en la práctica clínica china. Este artículo explora una herramienta de aprendizaje automático para identificar si los pacientes lograrán una mejora funcional social significativa después de 3 meses de monofarmacia antipsicótica atípica y encuentra los factores de riesgo definidos mediante un estudio clínico multicéntrico.
Se realizó un estudio multicéntrico sobre el tratamiento con antipsicóticos atípicos (AAP) en pacientes chinos con esquizofrenia (SALT-C) entre julio de 2011 y agosto de 2018. Se utilizaron datos de 550 pacientes con monofarmacia de AAP desde su inicio hasta los 3 meses de seguimiento para Establecer herramientas de aprendizaje automático después de la selección. El resultado positivo fue un aumento en la puntuación de la escala de Desempeño Personal y Social (PSP) en ≥ 10 puntos. Los predictores fueron una variedad de evaluaciones calificadas por el investigador sobre los síntomas, el funcionamiento, la seguridad de los AAP y el historial de enfermedades. Se utilizó el Operador de Selección y Contracción Mínima Absoluta (LASSO) para la selección de características y la clasificación de las variables predichas. El algoritmo de bosque aleatorio y la validación cruzada de cinco veces para optimizar el modelo se seleccionaron para garantizar la generalización y precisión.
Hubo 137 pacientes (edad media [DE], 41, 1 [16, 8] años; 77 [58, 8%] mujeres) que tenían un buen pronóstico funcional social. Una puntuación de PSP más baja, tomando un estabilizador del estado de ánimo, una escala de síntomas positivos y negativos total alta (PANSS) y una puntuación de la subescala general de la PANSS, desempleo, una lesión hepática con medicación, enfermedad cardiovascular comórbida y ser hombre predijo malos resultados de PSP. La generalizabilidad de la herramienta predictiva PSP se estimó con la curva de precisión-recuperación (precisión del 79, 5%, valor predictivo negativo del 92, 6% y valor predictivo positivo del 57, 1%) y la curva de características operativas del receptor (ROC) (especificidad del 81, 8% y sensibilidad del 78, 7%).
La herramienta de aprendizaje automático establecida utilizando nuestros datos actuales del mundo real podría ayudar a predecir el resultado de la PSP mediante varios factores clínicos.
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