Resumen
Objetivo
Comparar el desempeño de modelos de aprendizaje de máquina con Medication Fall Risk Score (MFRS) para la previsión del riesgo de caída relacionado con medicamentos prescriptos.
Métodos
Se trata de un estudio caso-control retrospectivo de pacientes adultos y adultos mayores de un hospital terciario de Porto Alegre, estado de Rio Grande do Sul, Brasil. Se investigaron los medicamentos prescriptos y las clases de medicamentos. Los datos fueron exportados al software RStudio para el análisis estadístico. Las variables se analizaron a través de los algoritmos de regresión logística Naive Bayes, Random Forest y Gradient Boosting. La validación del algoritmo se realizó usando validación cruzada de 10 veces. El índice de Youden fue la métrica seleccionada para evaluar los modelos. El proyecto fue aprobado por el Comité de Ética en Investigación.
Resultados
El modelo de aprendizaje de máquina que presentó el mejor desempeño fue el desarrollado por el algoritmo Naive Bayes. El modelo construido a partir de un conjunto de datos de un hospital específico presentó mejores resultados en la población estudiada que el MFRS, una herramienta generalizada.
Conclusión
Herramientas de previsión de riesgo que dependen de la aplicación y el registro adecuados por parte de los profesionales demandan tiempo y atención que podría ser destinado al cuidado del paciente. Modelos de previsión construidos mediante algoritmos de aprendizaje de máquina pueden ayudar a identificar riesgos para mejorar la atención al paciente.
Accidentes por caídas; Utilización de medicamentos; Aprendizaje automático supervisado; Seguridad del paciente
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
